申请/专利权人：北京航空航天大学

申请日：2020-12-03

公开（公告）日：2021-02-26

公开（公告）号：CN112414694A

主分类号：G01M13/00(20190101)

分类号：G01M13/00(20190101);G01M13/045(20190101)

优先权：["20200612 CN 2020105382968"]

专利状态码：有效-授权

法律状态：2021.08.27#授权;2021.03.16#实质审查的生效;2021.02.26#公开

摘要：一种基于多元状态估计技术的设备多级异常状态识别方法，包括：设备信号采样；自适应降噪；敏感特征提取；数据标准化，对该得到的敏感特征进行标准化处理；多元状态估计，包括对标准化处理后的敏感特征进行核密度估计并按照置信区间获得观测向量，进行等置信区间采样获得历史记忆矩阵，以及通过所述观测向量与所述历史记忆矩阵获得估计向量；构建相似比例函数；获得自适应动态阈值；以及进行多级异常状态决策。还涉及一种装置，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，该处理器运行所述计算机程序时执行所述基于改进多元状态估计技术的设备多级异常状态识别方法。

主权项：1.一种基于多元状态估计技术的设备多级异常状态识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：设备信号采样，对设备进行信号采样以采集时序信号；自适应降噪，对所述时序信号进行自适应降噪；敏感特征提取，对所述设备的历史正常状态数据进行特征提取并通过筛选得到敏感特征；数据标准化，对该得到的敏感特征进行标准化处理；多元状态估计，包括对标准化处理后的敏感特征进行核密度估计并按照置信区间获得观测向量，进行等置信区间采样获得历史记忆矩阵，以及由所述观测向量与所述历史记忆矩阵获得估计向量；构建相似比例函数，根据所述观测向量和所述估计向量计算残差偏离度，并且根据所述观测向量和所述历史记忆矩阵得到状态偏离度，由该残差偏离度和状态偏离度得到相似比例；获得自适应动态阈值，由所述相似比例使用自适应动态σ方法对所述设备的状态阈值进行实时更新；以及进行多级异常状态决策，使用所述自适应动态阈值对所述设备的状态异常趋势进行判断来进行多级异常状态决策。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京航空航天大学 基于多元状态估计技术的设备多级异常状态识别方法及装置

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