| 一种力磁声三场数据融合工业设备损伤识别方法 | |
| 潘怡君; 郑泽宇 | |
| 2020-11-24 | |
| 著作权人 | 中国科学院沈阳自动化研究所 |
| 国家 | 中国 |
| 文献子类 | 发明 |
| 产权排序 | 1 |
| 英文摘要 | 本发明涉及一种力磁声三场数据融合工业设备损伤识别方法，采集工业设备正常工况下的力磁声三场数据，并对采集到的力磁声三场数据进行归一化处理，对处理后的力磁声三场数据进行奇异值分解，计算相应的奇异值矩阵以及负荷向量，并且利用F‑分布计算得到工业设备的统计量阈值；对待检测的力磁声三场样本观测值，根据奇异值矩阵以及负荷向量，分别计算待检测的力磁声三场样本观测值的T2统计量，并转化为损伤存在的条件概率；将损伤存在的条件概率利用贝叶斯推理的方法进行融合，得到工业设备损伤识别结果。本发明能够实现多场数据融合，降低了单场数据对损伤识别的误差，提高了损伤识别的效果。 |
| 申请日期 | 2019-05-23 |
| 语种 | 中文 |
| 状态 | 公开 |
| 内容类型 | 专利 |
| 源URL | [http://ir.sia.cn/handle/173321/27886]  |
| 专题 | 沈阳自动化研究所_数字工厂研究室 |
| 作者单位 | 中国科学院沈阳自动化研究所 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 潘怡君,郑泽宇. 一种力磁声三场数据融合工业设备损伤识别方法. 2020-11-24. |
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