摘要
本发明涉及一种剖面漂流浮标状态监测方法,属于状态监测技术领域,包括构建剖面漂流浮标的数字孪生模型,根据预设故障类型更新数字孪生模型的参数,得到故障模拟数据;将故障模拟数据按预设滑动窗口进行分割,提取多维统计特征;将多维统计特征输入至多层感知机中进行计算得到特征分数,通过离散分布采样层将特征分数转化为概率值,根据预设阈值通过二值化编码对概率值进行筛选,得到筛选后的特征向量;将筛选后的特征向量输入至梯度提升机中进行状态监测,得到状态监测结果,利用多层感知机进行自适应特征筛选,避免人工选择特征的局限性,通过梯度提升机实现状态监测,结合特征选择与分类优势,使得监测结果兼具高精度和可解释性。
技术关键词
漂流浮标
梯度提升机
状态监测方法
多层感知机
数字孪生模型
统计特征
柱塞泵
参数
状态监测技术
滑动窗口
玻璃球
梯度下降法
电气
特征选择
数据
样本
电机
液压油
因子
编码
系统为您推荐了相关专利信息
社交机器人
线性插值方法
多层感知机
强化学习策略
注意力机制
数字孪生模型
神经网络模型
参数
鉴权信息
数据通信协议
欺骗检测方法
多源异构数据
多层感知机
识别无人机
轨迹
多模态
注意力机制
信息采集单元
胎压
热膨胀效应