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申请/专利权人：哈尔滨工业大学
摘要：基于超平面引导式重采样方法的家用电器故障诊断方法，属于家用电器故障诊断技术领域。本发明是为了解决现有家用电器的故障诊断方法存在数据不均衡，导致误判率高的问题。本发明利用家用电器历史监测数据获取训练集；将训练集中的健康样本划分为不同的采用无监督聚类方法将健康样本划分为不同的簇，再将所有簇中心的样本作为降采样后训练集的健康样本；采用超平面引导，对降采样后的训练集中故障样本进行过采样，合成新故障样本；将合成的新故障样本加入降采样后的训练集，构成平衡训练集；建立深度自注意力网络，采用平衡训练集对所述深度自注意力网络进行训练，获取故障诊断模型；利用所述故障诊断模型对家用电器进行故障诊断。本发明适用家用电器故障诊断。
主权项：1.基于超平面引导式重采样方法的家用电器故障诊断方法，其特征在于，包括：步骤一、获取家用电器历史监测数据，并进行预处理，获取训练集，所述训练集包括故障样本和健康样本；步骤二、采用无监督聚类方法将健康样本划分为不同的簇，再将所有簇中心的样本作为降采样后训练集的健康样本；采用超平面引导，对降采样后的训练集中故障样本进行过采样，合成新故障样本；将合成的新故障样本加入降采样后的训练集，构成平衡训练集；步骤三、建立深度自注意力网络，采用平衡训练集对所述深度自注意力网络进行训练，训练完成后获取故障诊断模型；步骤四、将家用电器的实时监测数据作为故障诊断模型的输入，获取所述家用电器的故障诊断结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 哈尔滨工业大学 基于超平面引导式重采样方法的家用电器故障诊断方法
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