基于宽度学习的机电产品系统或设备实时故障诊断方法
授权
摘要
本发明提供一种基于宽度学习的机电产品系统或设备实时故障诊断方法，其在传统宽度学习系统基础上，提供包括损失函数优化，即代价敏感学习、随机失活Dropout和集成学习多种方法，获得改进的宽度学习系统。针对实际监测数据存在不同数据类型、类别严重不平衡等问题，本发明在保障训练和优化效率前提下，将代价权重、失活概率等设置为可调节参数，并仿照装袋算法bagging进行集成学习投票预测最终结果，解决故障诊断中普遍存在的不确定影响及类别不平衡问题；基于改进宽度学习系统训练快速、预测精准且稳定性、鲁棒性高，应用于实时监测复杂系统或设备的健康状态，能够预防故障并提供维修建议。
基本信息
专利标题 ：
基于宽度学习的机电产品系统或设备实时故障诊断方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN113419519A
申请号 ：
CN202110796980.0
公开（公告）日 ：
2021-09-21
申请日 ：
2021-07-14
授权号 ：
CN113419519B
授权日 ：
2022-05-13
发明人 ：
刘杰王冲
申请人 ：
北京航空航天大学
申请人地址 ：
北京市海淀区学院路37号
代理机构 ：
北京孚睿湾知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
孙建
优先权 ：
CN202110796980.0
主分类号 ：
G05B23/02
IPC分类号 ：
G05B23/02
IPC结构图谱
G
G部——物理
G05
控制；调节
G05B
一般的控制或调节系统；这种系统的功能单元；用于这种系统或单元的监视或测试装置
G05B23/02
•电检验式监视
法律状态
2022-05-13 ：
授权
2021-10-12 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G05B 23/02
申请日 : 20210714
申请日 : 20210714
2021-09-21 ：
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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