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申请/专利权人：菏泽市产品检验检测研究院
摘要：本发明涉及电数字数据处理技术领域，具体涉及基于机器学习的压力容器故障诊断方法。该方法获取压力容器每个时刻下的压电信号；将待检测时间段和历史时间段划分为局部时间段，根据局部时间段内压电信号的变化情况，获取压电波动值；根据历史时间段内局部时间段中压电信号的波动情况，获取压电波动参考值；根据待检测时间段内每个局部时间段的异常情况、每个局部时间段内压电波动值的整体情况与压电波动参考值的差异，获取故障程度值对压力容器进行故障诊断。本发明通过分析待检测时间段内压电信号自身异常情况、待检测时间段与历史时间段之间压电信号的波动差异，降低噪声对压力容器进行故障诊断的干扰，更准确的对压力容器的故障进行诊断。
主权项：1.一种基于机器学习的压力容器故障诊断方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取待检测时间段和历史时间段内压力容器每个时刻下的压电信号；其中，待检测时间段和历史时间段的时长相等；将待检测时间段和历史时间段划分为相同的局部时间段，根据每个局部时间段内压电信号上每个周期的变化情况，获取每个周期的压电波动值；根据历史时间段内每个局部时间段与预设标准时间段之间的压电信号差异、以及历史时间段内每个局部时间段中的压电波动值，获取历史时间段内每个局部时间段的压电波动参考值；根据待检测时间段内每个局部时间段中压电波动值的整体情况与历史时间段内相同位置下局部时间段的压电波动参考值的差异、以及待检测时间段内每个局部时间段中每个压电信号的异常情况，获取待检测时间段内每个局部时间段的故障程度值；根据所述故障程度值对待检测时间段内的压力容器进行故障诊断。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 菏泽市产品检验检测研究院 基于机器学习的压力容器故障诊断方法
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