一种多特征融合的加注泵异常工况检测方法

专利类型：发明专利 

语 言：中文 

申 请 号：CN201610366370.6 

申 请 日：20160530 

发 明 人：柴毅尹宏鹏魏善碧屈剑锋李艳霞 

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：20161012 

公 开 号：CN106022388A 

代 理 人： 

代理机构： 

摘　　要：该发明提供了一种多特征融合的加注泵异常工况检测方法。包括以下步骤：S1：利用压力传感器、液位传感器和电位器等传感器获取加注泵出(入)口压力、流量、出(入)口温度以及电流等多种监测数据；S2：采用自适应滤波方法，对数据进行平滑预处理；S3：采用多核学习方法，将多种异构监测数据映射至高维线性空间，融合加注泵多种监测数据的不同特征分量；S4：比较融合结果与自适应动态阈值，识别加注泵异常工况。本发明突破加注泵多种监测数据的异构性限制，有效利用加注泵监测数据的不同特征信息，融合多种特征分量检测异常工况，解决单一信号阈值判别方式下加注泵异常工况检测准确度较低的问题，提高加注泵异常工况检测的准确率。 

主 权 项：一种多特征融合的加注泵异常工况检测方法，其特征在于包括下述步骤：S1：利用红外光耦、接近传感器、压力传感器、液位传感器和电位器等传感器获取加注泵出(入)口压力、流量、出(入)口温度以及电流等多种监测数据；S2：采用自适应滤波方法，对数据进行平滑预处理；S3：采用多核学习方法，将多种异构监测数据映射至高维线性空间，融合加注泵多种监测数据的不同特征分量；S4：比较高维空间融合结果与自适应动态阈值，识别加注泵异常工况。 

关 键 词： 

法律状态：公开 

IPC专利分类号：G06K9/62(2006.01)I;F04B51/00(2006.01)I