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申请/专利权人:哈尔滨师范大学
摘要:本发明提供一种自适应规则约简专业智能器械故障诊断方法,本发明实现了模型对实时传感器数据的动态适应,紧密贴合实际故障诊断流程;并创新性地采用基于马氏距离的k‑means聚类方法进行规则约简,有效解决了规则爆炸问题,过滤掉数据扰动,同时考虑到各输入属性的重要性差异,极大地提升了诊断效率;经实际应用验证,该模型在智能器械故障诊断中展现了高度的准确性和实时性,实现了高效可靠的故障识别与处理,优化了智能设备的维护管理流程。
主权项:1.一种自适应规则约简专业智能器械故障诊断方法,其特征在于,所述故障诊断方法包括以下步骤:S1、获取专业智能器械的实测数据集;S2、对故障特征进行特征重要性排序和特征选择;S3、采用扩展置信规则库构建在线更新的故障诊断初始模型,并通过故障诊断初始模型实时处理新输入的传感器数据;S4、通过基于马氏距离的kmeans聚类方法,对激活规则进行自适应的规则约简;S5、通过证据推理算法推理出故障类型。
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权利要求:
百度查询: 哈尔滨师范大学 一种自适应规则约简专业智能器械故障诊断方法
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