[发明专利]面向故障诊断算法量化推荐的可诊断性要素量化表征方法在审
| 申请号： | 202211598021.9 | 申请日： | 2022-12-14 |
| 公开（公告）号： | CN115658372A | 公开（公告）日： | 2023-01-31 |
| 发明（设计）人： | 陶来发;王超;孙璐璐;赵正铎;程玉杰;吕琛;于劲松;唐荻音 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06F11/07 | 分类号： | G06F11/07 |
| 代理公司： | 北京超凡宏宇专利代理事务所(特殊普通合伙) 11463 | 代理人： | 余菲 |
| 地址： | 100191*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请提供了一种面向故障诊断算法量化推荐的可诊断性要素量化表征方法，该方法包括：获取针对同一被诊断对象的多个可诊断性要素各自对应的要素值；针对每个要素值，确定该要素值的数据类型；根据要素值的数据类型，从编码模式集中为该要素值匹配出对应的目标编码模式；针对每个要素值，使用该要素值对应的目标编码模式为该要素值进行编码，得到编码后的可诊断性要素值向量，以将该可诊断性要素值向量作为该要素值对应的可诊断性要素的量化表征。该方法中，使用与可诊断性要素的要素值匹配的编码方式，对可诊断性要素进行量化表达，有利于提高编码后得到的向量的准确性，并且减少了主观因素影响，为诊断算法的量化推荐提供定量依据。 | ||
| 搜索关键词： | 面向 故障诊断 算法 量化 推荐 诊断 要素 表征 方法 | ||
【主权项】：
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