| 专利号 | 2018114012074 | 申请日 | 2018-11-22 | 专利名称 | 基于偏F值SELM的多变量工业过程故障分类方法 |
| 授权日 | 2019-11-29 | 专利权人 | 中国石油大学(华东) | 发明人 | 邓晓刚;高凯;曹玉苹 |
| 主分类号 | G05B23/02 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明涉及一种基于偏F值SELM的堆栈极限学习机故障分类方法，首先对训练数据集进行标准化处理；其次，求出所有故障类型对于每一个变量的偏F值，根据所有变量的偏F值得出所有变量的权值，进一步对训练以及测试数据进行加权；通过训练数据集利用堆栈极限学习机建模方法构建FSELM分类模型；在此基础上，对测试数据集进行标准化处理；最后通过测试数据集验证该分类模型的好坏。本发明能够明显提升故障诊断性能，提高故障分类的准确率。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 高端装备制造 智能制造装备产业 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
