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申请/专利权人：北京航天测控技术有限公司
申请日：2024-04-03
公开（公告）日：2024-06-25
公开（公告）号：CN118245899A
主分类号：G06F18/2411
分类号：G06F18/2411;G06F18/214;G06F18/213;G06F18/243;G06N5/01
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.25#公开
摘要：本发明实施例涉及一种设备的故障诊断方法、系统、计算机设备及存储介质，通过获取设备在不同工况的原始振动信号；将原始振动信号对应的时域信号转换为频域信号；从频域信号中提取频域特征，以及从时域信号中提取时域特征；将频域特征、时域特征和频域信号的频域值输入训练好的支持向量机模型，以使支持向量机模型输出第一分类结果；将第一分类结果输入训练好的多分类决策树模型，以使多分类决策树模型输出第二分类结果作为故障诊断结果。由此，可以实现针对振动信号分别从时域和频域提取更丰富的特征，解决了训练验证数据不足，且特征稀疏的问题。通过两个模型对提取的特征进行处理得到分类结果，提高了设备故障诊断的准确度。
主权项：1.一种设备的故障诊断方法，其特征在于，包括：获取所述设备在不同工况的原始振动信号；将所述原始振动信号对应的时域信号转换为频域信号；从所述频域信号中提取频域特征，以及从所述时域信号中提取时域特征；将所述频域特征、所述时域特征和所述频域信号的频域值输入训练好的支持向量机模型，以使所述支持向量机模型输出第一分类结果；将所述第一分类结果输入训练好的多分类决策树模型，以使所述多分类决策树模型输出第二分类结果作为故障诊断结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京航天测控技术有限公司 设备的故障诊断方法、系统、计算机设备及存储介质
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