[发明专利]一种基于大数据的工件故障智能补偿方法及装置在审
| 申请号： | 201910850002.2 | 申请日： | 2019-09-02 |
| 公开（公告）号： | CN110674949A | 公开（公告）日： | 2020-01-10 |
| 发明（设计）人： | 张彩霞;曾平;王向东 | 申请（专利权）人： | 佛山科学技术学院 |
| 主分类号： | G06Q10/00 | 分类号： | G06Q10/00;G06N3/08;G01M13/045 |
| 代理公司： | 44205 广州嘉权专利商标事务所有限公司 | 代理人： | 蔡伟杰 |
| 地址： | 528000 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及故障诊断技术领域，具体涉及一种基于大数据的工件故障智能补偿方法及装置，首先获取训练数据，所述训练数据为表征轴承振动信号的历史数据，提取所述训练数据的特征值和所述特征值对应的故障类型，接着确定所述训练数据的优选降维训练数据，进而计算所述优选降维训练数据中各个故障类型对应的均值和协方差矩阵，通过对实时接收的测试数据进行降维，得到降维测试数据，根据所述均值和协方差矩阵计算所述降维数据在各个故障类型下的概率值，将概率值最大的故障类型作为轴承故障诊断的故障类型，本发明提高了对轴承故障处理的智能化程度。 | ||
| 搜索关键词： | 训练数据 故障类型 降维 测试数据 轴承故障 方差 优选 矩阵 故障诊断技术 轴承振动信号 故障智能 矩阵计算 历史数据 实时接收 大数据 智能化 概率 诊断 | ||
【主权项】：
1.一种基于大数据的工件故障智能补偿方法，其特征在于，包括：/n获取故障工件的原始数据组，将所述原始数据组输入各项补偿模型以对所述原始数据进行补偿，生成多项补偿后的拟合数据组；/n将所述原始数据组作为输入项，将多项所述拟合数据组作为输出项，形成多个映射模型，利用神经网络对所述多个映射模型进行训练，获得训练后的神经网络；/n将实时获取的工件故障数据输入所述神经网络，获取所述工件故障的补偿模型。/n
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
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