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申请/专利权人：青岛华尊机械股份有限公司
摘要：本申请涉及数据分析技术领域，具体涉及一种纺织机工作故障状态监测系统及故障数据分析方法，该方法包括：获取纺织机的每项运行参数在实时监测周期内各时刻的数据，及每次故障发生时每项运行参数在每个历史故障周期内各时刻的数据，以及每个历史故障周期对应的故障类型；确定每项运行参数在实时监测周期内各时刻的异常得分、噪声干扰偏差；确定故障表征强度、故障模式敏感度；确定局部窗口长度；获取每项运行参数在实时监测周期内所有时刻平滑后的数据，结合神经网络模型，获得对应每种故障类型的概率，对纺织机的故障进行诊断。本申请对纺织机的数据进行平滑时，能够保留数据中可能蕴含更多的潜在故障信息，提高对纺织机的多重故障的识别效果。
主权项：1.一种纺织机工作故障数据分析方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取纺织机的每项运行参数在实时监测周期内各时刻的数据，及每次故障发生时每项运行参数在每个历史故障周期内各时刻的数据，以及每个历史故障周期对应的故障类型；根据每项运行参数在实时监测周期内不同时刻的突变特征和变化趋势，以及异常变化的情况，确定每项运行参数在实时监测周期内各时刻的异常得分；分析所述异常得分的偏移情况，确定每项运行参数在实时监测周期内各时刻的噪声干扰偏差；根据每项运行参数在每个历史故障周期内所有时刻数据的离散情况，对每项运行参数的所有历史故障周期进行聚类；分析每项运行参数对应的各聚类簇内所有元素的数量以及元素分布的密集情况，确定每项运行参数对应的各聚类簇的故障表征强度；基于所述故障表征强度，确定每项运行参数的故障模式敏感度；基于所述噪声干扰偏差和所述故障模式敏感度，确定每项运行参数在实时监测周期内各时刻滤波算法的局部窗口长度；基于所述局部窗口长度，采用滤波算法获取每项运行参数在实时监测周期内所有时刻平滑后的数据，结合神经网络模型，获得对应每种故障类型的概率，对纺织机的故障进行诊断。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 青岛华尊机械股份有限公司 一种纺织机工作故障状态监测系统及故障数据分析方法
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