摘要
本发明提供一种基于人工智能的设备润滑不良故障诊断方法及装置,涉及数据处理技术领域,通过对设备运行过程中与润滑状态相关的多种实时数据进行特征领域感知后,进行数据映射,确定对应的目标特征,在对数据的处理过程中显式融合领域知识,感知传感器数据在设备润滑系统中存在的物理耦合,识别相似工况下的样本簇,对数据的物理相关性进行量化。可以基于特征偏离正常分布程度,对故障类型进行关联映射,有效提高故障诊断精度。
技术关键词
设备故障概率
实时数据
训练样本集
特征提取模型
故障诊断方法
实时监测数据
设备润滑系统
全局信息融合
故障类别
度量
工业现场
数据分布
故障诊断装置
特征提取模块
误差
数据处理技术
系统为您推荐了相关专利信息
故障诊断方法
油液颗粒计数器
三轴振动传感器
数字孪生驱动
监测单元
深度学习分析
遗传算法优化
模糊逻辑控制器
历史故障数据
暖通设备
轴承故障诊断方法
故障诊断模型
经验小波变换
傅里叶变换处理
数学形态学
电力系统功率控制
数字孪生体
智能测试系统
智能网关
实时数据
可分区远程控制
集中度
物联网传感器
舒适度
无监督学习