申请/专利权人：重庆科创职业学院

申请日：2022-12-01

公开（公告）日：2024-05-17

公开（公告）号：CN116361351B

主分类号：G06F16/2458

分类号：G06F16/2458;G06F16/28;G06Q50/04;G06F18/22

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.05.17#授权;2023.07.18#实质审查的生效;2023.06.30#公开

摘要：本公开关于一种用于工业设备健康管理的数据挖掘方法，包括：获取工业设备的监测数据集，其中，监测数据集包括多个状态监测数据，多个状态监测数据包括第一监测数据和第二监测数据；将多个状态监测数据中的每个状态监测数据进行向量化处理，得到每个状态监测数据对应的状态监测向量，其中，状态监测向量包括第一监测向量和第二监测向量；针对每个状态监测向量，将向量相似度满足第一预设要求的状态监测向量划分至同一类别，以得到多个类别的向量簇，其中，在任一类别的向量簇中的第一监测向量的数量和比例满足第二预设要求的情况下，将该类别确定为目标类别；基于目标类别的向量簇中的第二监测向量对应的第二监测数据，确定新的故障数据。

主权项：1.一种用于工业设备健康管理的数据挖掘方法，其特征在于，包括：获取工业设备的监测数据集，其中，所述监测数据集包括多个状态监测数据，所述多个状态监测数据包括第一监测数据、第二监测数据和第三监测数据，所述第一监测数据为已确定的所述工业设备发生故障时的故障数据，所述第二监测数据为待确定的数据，所述第三监测数据为已确定的所述工业设备正常运行时的正常数据；将所述多个状态监测数据中的每个状态监测数据进行向量化处理，得到每个状态监测数据对应的状态监测向量，其中，所述状态监测向量包括第一监测向量、第二监测向量和第三监测向量，所述第一监测数据对应于所述第一监测向量，所述第二监测数据对应于所述第二监测向量，所述第三监测数据对应于所述第三监测向量；针对每个状态监测向量，将向量相似度满足第一预设要求的状态监测向量划分至同一类别，以得到多个类别的向量簇，其中，在任一类别的向量簇中的第一监测向量的数量和比例满足第二预设要求的情况下，将该类别确定为目标类别；基于所述目标类别的向量簇中的第二监测向量对应的第二监测数据，确定新的故障数据；其中，所述基于所述目标类别的向量簇中的第二监测向量对应的第二监测数据，确定新的故障数据，包括：基于每个第一监测向量和第三监测向量，得到第一向量集，并基于每个目标类别的向量簇中的第二监测向量，得到第二向量集，其中，所述第一向量集还包括每个第一监测向量和第三监测向量对应的标签信息，所述标签信息用于指示对应的第一监测数据属于故障数据或者对应的第三监测数据属于正常数据；利用所述第一向量集对二分类模型进行训练，并利用训练好的二分类模型对所述第二向量集中的每个第二监测向量进行预测，得到所述第二向量集中的每个第二监测向量的预测结果，其中，所述二分类模型用于预测所述第二向量集中的每个第二监测向量对应的第二监测数据属于故障数据的预测概率；基于所述第二向量集中的每个第二监测向量的预测结果，从所述第二向量集中确定第四监测向量，并将所述第四监测向量对应的第二监测数据确定为新的故障数据；其中，所述利用所述第一向量集对二分类模型进行训练，并利用训练好的二分类模型对所述第二向量集中的每个第二监测向量进行预测，得到所述第二向量集中的每个第二监测向量的预测结果，包括：利用所述第一向量集对所述二分类模型进行交叉训练，分别得到多个训练好的二分类模型；利用所述多个训练好的二分类模型，对所述第二向量集中的每个第二监测向量分别进行预测，得到所述第二向量集中的每个第二监测向量的多个原始预测结果；基于所述第二向量集中的每个第二监测向量的多个原始预测结果，得到所述第二向量集中的每个第二监测向量的预测结果，其中，针对所述第二向量集中的任意一个第二监测向量，将该第二监测向量的多个原始预测结果的平均值作为该第二监测向量的预测结果；其中，所述利用所述第一向量集对所述二分类模型进行交叉训练，包括：将所述第一向量集随机划分为第一数量个向量子集；在每次训练时，利用所述第一数量个向量子集中的第二数量个向量子集对所述二分类模型进行训练，其中，所述第二数量小于所述第一数量，其中，任意一次训练时使用的第二数量个向量子集与其他次训练时使用的第二数量个向量子集不完全相同，其中，第一数量为10，第二数量为9。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 重庆科创职业学院 一种用于工业设备健康管理的数据挖掘方法

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