本发明涉及一种基于混合特性评价和子空间分解的层次故障监测方法,包括利用混合特性评价获取复杂工业过程的混合特性子空间,包括高斯线性子空间、高斯非线性子空间、非高斯线性子空间和非高斯非线性子空间,基于PCA‑ICA‑KPCA‑KICA的层次子空间分解方法建立故障监测模型,利用综合统计量和层次监测策略进行故障监测。本发明通过将Omnibus检验、加权非线性测量和基于PCA‑ICA‑KPCA‑KICA的层次子空间分解结合,考虑复杂工业过程的混合特性并存问题,克服现有故障监测方法依赖先验过程知识或未考虑高斯性、非高斯性、线性相关性与非线性相关性并存等局限,对监测异常工况和改善产品质量具有理论和实际意义
本論文では,リスポンシブシステム中のプロセッサが故障した場合の過渡状態の解析方法を示す.ここでは,容量が有限である待ち行列をもち,異なる優先度をもつタスクを処理するリスポンシブシステムについて解析を行...
针对现有基于深度学习的化工过程故障诊断方法通常需要完备的标签数据才能构建故障诊断模型等局限,提出一种基于时间集成-双重学生模型(temporal ensembling-dual student,TE-...
针对传统故障诊断方法在处理大数据量、样本结构复杂的工业过程中诊断效果不理想问题,提出一种深度学习与softmax分类器相结合的故障诊断方法。该方法首先采用深度学习方法最大限度地挖掘数据中的隐含特征,充...
本发明涉及一种基于混合特性评价和子空间分解的层次故障监测方法,包括利用混合特性评价获取复杂工业过程的混合特性子空间,包括高斯线性子空间、高斯非线性子空间、非高斯线性子空间和非高斯非线性子空间,基于PC...
本发明涉及一种基于层次密度峰值聚类和最相似模态的故障监测方法,对工业过程历史正常数据进行模态划分,获取层次模态信息;利用层次模态信息对工业过程历史正常数据建立故障监测模型;将待监测的工业过程数据,得到...
针对非线性系统故障诊断难以解决的问题,通过改进的局部线性嵌入映射算法解决了非线性数据的特征映射问题。首先,通过线性拟合改进了基于分形维估计的内在维数的估计。然后,将故障状态与空间分布结合起来,通过确定...
順序回路の故障を効率的に検出でき,比較的簡単に生成できると考えられる検査入力系列(遷移路ツアー)について,最悪の場合の故障検出率を求め,更に,同一の機械に相異なるツアーを複数回通した場合の検出率の変化...
本发明涉及一种基于二阶滑模观测器的航天器故障诊断方法,采用罗德里格参数建立刚体航天器姿态数学模型,根据刚体航天器姿态数学模型建立非线性动力学方程,并将非线性动力学方程进行改写,根据改写的非线性动力学方...
不具合を含む可能性の高いモジュールから順に受入れ検査を実施することを目的とし,fault-prone判別モデルの判別得点とソースコードの目視評価とを組み合わせたモジュールのランク付け手法を提案する.提...
GUIにおいてユーザの直前の作業内容を取り消す操作は,あらゆるアプリケーションに導入されている.しかし,従来の取り消し操作は,瞬時に操作が実行されるため取り消された部分を見逃したり,作業を一時中断した...
本发明提供了一种实现动态负载平衡、故障诊断与转移的群集资源控制方法,包括客户端与群集系统的交互过程,节点向群集资源协调器注册、注销以及群集资源协调器实时获取节点负载与状态信息的过程和群集资源协调器出现...
针对现代工业过程数据的高维性和分布复杂性等问题,提出了一种基于IJB-PCA-ICA(Improved Jarque-Bera-Principal component analysis-Indepen...
针对现有旋转机械轴承诊断方法存在故障特征提取不理想、一维数据作为神经网络输入数据时诊断精度低等问题,提出了一种基于能量频谱的二维旋转机械故障诊断新方法;该方法运用小波包分解对原始振动信号进行分解,并提...
由于发动机光谱分析监控数据中磨损微粒种类过多,如果将这些微粒信息直接作为神经网络的输入,则存在输入层神经元过多、网络结构复杂等诸多问题。本文将粗糙集引入到发动机故障诊断中来,利用粗糙集在属性约简方面的...
本发明涉及低秩约束的在线自监督学习的场景分类方法,包括以下步骤:对离线的图像数据进行训练并进行特征提取;进行小批训练来获得一个最初的度量学习者;依次输入在线数据图像并提取图像特征;判断图像特征有无标签...
本論文では,リスポンシブシステム中のプロセッサが故障した場合の過渡状態の解析方法を示す.ここでは,容量が有限である待ち行列をもち,異なる優先度をもつタスクを処理するリスポンシブシステムについて解析を行...
针对现有基于深度学习的化工过程故障诊断方法通常需要完备的标签数据才能构建故障诊断模型等局限,提出一种基于时间集成-双重学生模型(temporal ensembling-dual student,TE-...
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