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申请/专利权人：清华大学
摘要：本发明实施例提供一种基于潜变量和宽度学习的实时故障诊断方法与装置，该方法包括：根据工业系统的历史过程数据及其对应的标签数据，构建基于潜变量和宽度学习的故障诊断模型；采集工业系统的实时过程数据，采用故障诊断模型基于实时过程数据对工业系统进行故障诊断，得到工业系统的实时诊断结果；将实时诊断结果确定为实时过程数据对应的伪标签，基于实时过程数据及其对应的伪标签对故障诊断模型进行增量更新，实现了对存在退化现象的工业系统的实时自适应故障诊断。
主权项：1.一种基于潜变量和宽度学习的实时故障诊断方法，其特征在于，包括：根据工业系统的历史过程数据及其对应的标签数据，构建基于潜变量和宽度学习的故障诊断模型；采集所述工业系统的实时过程数据，采用所述故障诊断模型基于所述实时过程数据对所述工业系统进行故障诊断，得到所述工业系统的实时诊断结果；将所述实时诊断结果确定为所述实时过程数据对应的伪标签，基于所述实时过程数据及其对应的伪标签对所述故障诊断模型进行增量更新。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 清华大学 基于潜变量和宽度学习的实时故障诊断方法与装置
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