旋转机械缺失故障特征恢复方法及系统
授权
摘要
本发明提供一种旋转机械缺失故障特征恢复方法及系统，其中的方法包括：基于获取的旋转机械的带有缺失项的监测数据，获取与监测数据相对应的原始数据的掩码矩阵；基于预设提示率及掩码矩阵，建立与掩码矩阵相对应的提示矩阵；基于预设噪声样本集、监测数据、掩码矩阵和提示矩阵构成训练数据，并基于训练数据训练预构建的WGAIN‑GP网络；基于训练完成的WGAIN‑GP网络，获取与监测数据对应的恢复信号及恢复故障特征。利用上述发明能够有效对因监测数据严重缺失而造成的旋转机械故障特征进行恢复。
基本信息
专利标题 ：
旋转机械缺失故障特征恢复方法及系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN113935252A
申请号 ：
CN202111548548.6
公开（公告）日 ：
2022-01-14
申请日 ：
2021-12-17
授权号 ：
CN113935252B
授权日 ：
2022-05-13
发明人 ：
胡文扬王天杨褚福磊
申请人 ：
清华大学
申请人地址 ：
北京市海淀区清华园
代理机构 ：
北京鸿元知识产权代理有限公司
代理人 ：
王迎
优先权 ：
CN202111548548.6
主分类号 ：
G06F30/27
IPC分类号 ：
G06F30/27 G06F17/16 G06N3/08 G06F111/08 G06F119/10
相关图片
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F30/27
使用机器学习，例如人工智能，神经网络，支持向量机或训练模型
法律状态
2022-05-13 ：
授权
2022-02-01 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 30/27
申请日 : 20211217
申请日 : 20211217
2022-01-14 ：
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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