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公开(公告)号：CN109948688B
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN201910189224.4
申请日：2019-03-13
Applicant: 东北大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774
Abstract: 本发明属于故障监测与诊断技术领域，提出了一种基于流形假设的多源工业异构大数据的故障诊断方法，包括：1)采集镁炉熔炼的工业过程中的图像信息，从而得到图像样本，并进行标记；2)定义标签距离与电流距离，构建初始优化目标函数；3)在所述初始优化目标函数中添加正则项以及流形保持项，构建最终优化目标函数；4)对新的采样xnew进行特征提取，求解映射矩阵W；5)由W对接下来采集到的数据点进行特征提取，检测映射后特征提取效果；6)由W对采集到的数据进行投影，使用SVM方法对投影后的数据进行故障诊断。本发明用于解决数据集过大以及数据维数过高的问题，使故障诊断更加快速准确。
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公开(公告)号：CN108181891B
公开(公告)日：2020-05-05
申请号：CN201711325147.8
申请日：2017-12-13
Applicant: 东北大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明提供一种基于智能核主元分析的工业大数据故障诊断方法，涉及故障监测与诊断技术领域。该方法通过采集电熔镁炉熔炼过程中的图像、电流等数据，异构建模大数据池，对数据池中的样本进行智能核主元分析，得到分类器判别矩阵的最优解，建立初始监测分类器模型，采用平均即使风险逼近批量学习的批量风险的方法更新初始监测分类器模型，由更新后的监测分类器对新采集到的异构后的数据进行分类标记，求得结果图，通过结果图即可判断新采集的数据是否发生故障。本发明建立了生产流程的物理化学变量和图像声音视频的大数据池，实现结合多个信息源的互补信息，发现数据源之间的关联关系，以达到降低误报警率、提高故障检测的准确性的目的。
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公开(公告)号：CN109948688A
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201910189224.4
申请日：2019-03-13
Applicant: 东北大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明属于故障监测与诊断技术领域，提出了一种基于流形假设的多源工业异构大数据的故障诊断方法，包括：1)采集镁炉熔炼的工业过程中的图像信息，从而得到图像样本，并进行标记；2)定义标签距离与电流距离，构建初始优化目标函数；3)在所述初始优化目标函数中添加正则项以及流形保持项，构建最终优化目标函数；4)对新的采样xnew进行特征提取，求解映射矩阵W；5)由W对接下来采集到的数据点进行特征提取，检测映射后特征提取效果；6)由W对采集到的数据进行投影，使用SVM方法对投影后的数据进行故障诊断。本发明用于解决数据集过大以及数据维数过高的问题，使故障诊断更加快速准确。
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公开(公告)号：CN108181891A
公开(公告)日：2018-06-19
申请号：CN201711325147.8
申请日：2017-12-13
Applicant: 东北大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明提供一种基于智能核主元分析的工业大数据故障诊断方法，涉及故障监测与诊断技术领域。该方法通过采集电熔镁炉熔炼过程中的图像、电流等数据，异构建模大数据池，对数据池中的样本进行智能核主元分析，得到分类器判别矩阵的最优解，建立初始监测分类器模型，采用平均即使风险逼近批量学习的批量风险的方法更新初始监测分类器模型，由更新后的监测分类器对新采集到的异构后的数据进行分类标记，求得结果图，通过结果图即可判断新采集的数据是否发生故障。本发明建立了生产流程的物理化学变量和图像声音视频的大数据池，实现结合多个信息源的互补信息，发现数据源之间的关联关系，以达到降低误报警率、提高故障检测的准确性的目的。
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