[发明专利]基于DTW和小样本学习的故障诊断方法及系统在审
| 申请号： | 202210698420.6 | 申请日： | 2022-06-20 |
| 公开（公告）号： | CN114943258A | 公开（公告）日： | 2022-08-26 |
| 发明（设计）人： | 徐徐;孔双双;杨世飞;孙磊;邹小勇;刘宗斌 | 申请（专利权）人： | 南京凯奥思数据技术有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 湖北武汉永嘉专利代理有限公司 42102 | 代理人： | 胡琳萍 |
| 地址： | 210000 江苏省南京市雨花*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于DTW和小样本学习的故障诊断方法及系统。由设备正常运转下和故障情况下的状态参数，构建历史数据库；当发生阈值预警时，获取相应报警时间的实时状态参数波形；将该实时波形与历史数据库中的每个波形进行对比，计算实时波形和历史数据库每个波形的相似性距离并打标注标签；对计算出的每个相似性距离进行排序，并将前K个最小的距离中占比最高的类别作为实时状态参数波形的诊断结果。该方法不要求诊断序列长度，可以充分利用相同或不同类样本对，从只有单个或少量样本中识别出待测样本，从而提高故障诊断的性能。不仅可以对预警时的状态参数波形进行诊断，同时也可对该预警的真实性进行判断。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 dtw 样本 学习 故障诊断 方法 系统 | ||
【主权项】：
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