摘要
本发明涉及球阀状态监测领域,尤其涉及基于多传感器融合的PDS球阀状态监测方法及系统,方法包括:通过多传感器获取球阀运行数据并预处理,融合初始矩阵并进行PCA分解,计算异常特征序列与主成分得分序列的相关性,结合异常特征序列的平均异常水平,量化各主成分的异常敏感度,基于异常敏感度结合各主成分的方差贡献率,计算各主成分的重要程度并进行排序,选择最佳保留主成分数量的重构数据去噪。对去噪后的运行数据计算重构误差,并改进LOF算法计算局部异常因子,判断球阀运行状态。本发明通过优化主成分选择实现高效去噪,结合重构误差改进的LOF算法增强异常判断可靠性,提升监测系统的实时性、响应速度和稳定性。
技术关键词
多传感器融合
状态监测方法
重构误差
方差贡献率
皮尔逊相关系数
序列
LOF算法
采样点
传感器运行数据
计算机程序指令
重构矩阵
PDS球阀
状态监测系统
特征值
信息熵
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隧道环境监测方法
融合特征
多源监测数据
可视化平台
多模态特征
电梯运行数据
风险预测方法
电梯风险评估
参数
云端服务器
污染物排放量
反演方法
大气扩散模型
企业
皮尔逊相关系数