一种基于稀疏表示的BIT间歇故障诊断方法
专利类型：发明专利
语 言：中文
申 请 号：CN201810045925.6
申 请 日：20180117
申 请 人：重庆大学
申请人地址：400044 重庆市沙坪坝区沙正街174号
公 开 日：20180615
公 开 号：CN201810045925.6
代 理 人：
代理机构：
摘 要：本发明公开了一种基于稀疏表示的BIT间歇故障诊断方法。具体方法步骤如下：(1)采集不同设备历史BIT数据，包括正常数据类型、间歇故障数据类型和永久故障数据类型，从每类数据类型中选择70％的数据作为训练样本集合，剩余数据去掉标签作为测试样本集合；(2)利用k奇异值分解学习算法对训练样本集合进行学习训练获,构建过完备字典D；(3)将得到的测试样本集合利用过完备字典D进行稀疏表示，得到稀疏系数；(4)利用稀疏表示分类器将所得稀疏系数进行稀疏重构，得到重构残差；(5)将待测样本归于重构残差最小的类别，即可得到待测BIT数据的诊断结果。本发明能够高效、准确诊断出BIT间歇故障，具有较高的诊断精度，降低了BIT虚警率。
主 权 项：1.一种基于稀疏表示的BIT间歇故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：采集不同设备历史BIT数据，包括正常数据类型、间歇故障数据类型和永久故障数据类型，从每类数据类型中选择70％的数据作为训练样本集合，剩余数据去掉标签作为测试样本集合；步骤二：利用K?SVD学习算法对训练样本集合进行学习训练获得正常字典D1、间歇故障字典D2和永久故障字典D3，将字典D1、D2、D3组合构成过完备字典D；步骤三：将得到的测试样本集合利用步骤二所得过完备字典D进行稀疏表示，得到稀疏系数；步骤四：利用稀疏表示分类器(SRC)将步骤三所得稀疏系数进行稀疏重构，得到重构残差；步骤五：将待测样本归于重构残差最小的类别，即可得到待测BIT数据的诊断结果。
关 键 词：间歇故障;稀疏表示;数据类型;诊断;训练样本集合;测试样本;稀疏系数;残差;重构;字典;集合;奇异值分解;待测样本;设备历史;剩余数据;稀疏重构;学习算法;学习训练;永久故障;诊断结果;正常数据;分类器;虚警率;构建;标签;采集
法律状态：公开
IPC专利分类号：G06K9/62;G06K9/00;G06F11/00;G;G06;G06K;G06F;G06K9;G06F11;G06K9/62;G06K9/00;G06F11/00