[发明专利]一种设备故障诊断方法在审
| 申请号： | 201910160658.1 | 申请日： | 2019-03-04 |
| 公开（公告）号： | CN109670595A | 公开（公告）日： | 2019-04-23 |
| 发明（设计）人： | 游张平 | 申请（专利权）人： | 丽水学院 |
| 主分类号： | G06N5/02 | 分类号： | G06N5/02;G06N3/02 |
| 代理公司： | 杭州浙科专利事务所(普通合伙) 33213 | 代理人： | 张健 |
| 地址： | 323000 *** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种设备故障诊断方法，包括步骤1：故障诊断训练步骤：根据领域知识归纳总结出用于故障识别的基础学习样本；利用输入参数数据的正态分布规律，扩充基础学习样本；根据输入与输出数量，建立神经网络诊断模型，利用已扩充完备的学习样本训练神经网络诊断模型，存储生成故障模式知识库。步骤2：故障诊断运行步骤：故障诊断运行步骤：从实时数据库中获取异常样本信息数据，经滤波降噪处理后，进一步模糊预处理，进入已训练好的神经网络模型中进行计算，输出最终故障诊断结果。解决了现有设备故障诊断中，存在耗时、费力、低效、经济效益不佳的技术问题。 | ||
| 搜索关键词： | 故障诊断 设备故障诊断 基础学习 运行步骤 样本 预处理 知识库 故障诊断结果 滤波降噪处理 神经网络模型 神经网络诊断 训练神经网络 正态分布规律 实时数据库 故障模式 故障识别 领域知识 输入参数 现有设备 学习样本 训练步骤 样本信息 输出 耗时 费力 存储 归纳 模糊 诊断 | ||
【主权项】：
1.一种设备故障诊断方法，其特征在于，依次包括如下步骤：步骤1：故障诊断训练步骤：总结基础学习样本；扩充基础学习样本；根据输入与输出数量，建立故障诊断结构模型，存储生成故障模式知识库；步骤2：故障诊断运行步骤：从实时数据库中获取异常样本信息数据，经滤波降噪处理后，进一步模糊预处理，进入已训练好的神经网络模型中进行计算，输出最终故障诊断结果。
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