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申请/专利权人：成都传尹汇信息科技有限公司
摘要：本发明公开了一种本申请提供的机电液多能域耦合工况状态智能监测方法及监测系统，首先，采用基于密度的聚类方法对状态监测数据进行了关联变量聚类，以排除非关联数据对数据重构准确度的干扰；然后，利用深度降噪自编码网络构建了状态监测数据重构模型，获取了对异常数据敏感的偏差特征；最后，利用支持向量数据描述算法构建了正常状态监测数据偏差特征的超球体，完成了机电液多能域耦合复杂工况下的状态监测数据的异常检测，检测准确度明显提高。
主权项：1.一种机电液多能域耦合工况状态智能监测方法，其特征在于，基于数据密度的聚类方法对状态监测数据进行关联变量聚类，挖掘潜在的关联监测数据，得到关联数据集；将噪声添加至正常运行状态下的关联数据集，并用以训练深度降噪自编码网络，挖掘和学习深层次特征与隐含信息，进而构建关联数据重构模型，生成与正常数据偏差稳定、与异常数据偏差明显的重构数据，并确定偏差特征；通过正常偏差特征集训练SVDD异常检测模型，得到模型支持向量与最优超球体；通过确定新数据的偏差特征是否在超球体内，对机电液多能域耦合工况下的监测数据进行异常监测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 成都传尹汇信息科技有限公司 机电液多能域耦合工况状态智能监测方法及系统
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