基于独立分量分析与相关性准则的旋转机械故障诊断方法
授权
摘要
本发明涉及信号处理及人工智能，旨在提供一种基于独立分量分析与相关性准则的旋转机械故障诊断方法。包括：测量旋转机械的多通道振动信号，利用独立分量分析算法进行变换；基于相关性准则与贝叶斯信息准则的分离信号选取，提取故障特征向量；旋转机械支持向量机诊断模型训练与诊断，以输入特征向量R输入模型对旋转机械进行故障诊断，根据预设的判断条件对诊断结果进行分类并发出警报。本发明解决了以往独立分量分析仅应用在人工诊断而极少应用在人工智能诊断方面的问题，较大程度地提升了旋转机械故障诊断的准确性，因此，本发明具有很好的使用价值。
基本信息
专利标题 ：
基于独立分量分析与相关性准则的旋转机械故障诊断方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN111693311A
申请号 ：
CN202010482741.3
公开（公告）日 ：
2020-09-22
申请日 ：
2020-05-30
授权号 ：
CN111693311B
授权日 ：
2022-05-10
发明人 ：
汪抑非黄志龙付立柴秋子李创吕巧玲王绪康沈新荣
申请人 ：
杭州哲达科技股份有限公司
申请人地址 ：
浙江省杭州市西湖区教工路88号立元大厦六楼
代理机构 ：
杭州中成专利事务所有限公司
代理人 ：
周世骏
优先权 ：
CN202010482741.3
主分类号 ：
G01M99/00
IPC分类号 ：
G01M99/00 G06K9/00 G06K9/62
IPC结构图谱
G
G部——物理
G01
测量；测试
G01M
机器或结构部件的静或动平衡的测试；其他类目中不包括的结构部件或设备的测试
G01M99/00
本小类其他组中不包括的技术主题
法律状态
2022-05-10 ：
授权
2020-10-20 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G01M 99/00
申请日 : 20200530
申请日 : 20200530
2020-09-22 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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1、
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