一种基于熵权法的水泵特征优选装置制造方法及图纸

本实用新型专利技术涉及水泵故障诊断技术领域，目前随着人工智能算法的渗透，供水行业渐渐通过它来解决生产中水泵出现的问题，需要提取水泵待诊断部件各类信号中的样本特征，而在现有装置中没有系统完整的装置，导致样本特征的区分度和变异度大大受损，影响模型分类的正确率。本实用新型专利技术公开了一种基于熵权法的水泵特征优选装置，包括：提取水泵样本的特征属性值，组成特征矩阵Y；获得特征属性对应的正负样本属性值；归一化，获得特征矩阵Y的归一化矩阵；计算所述归一化矩阵各个特征属性的权重B，计算所述特征矩阵Y中各个特征维的权重C；计算特征属性占比值D，其中最大值对应的特征属性集即为最优的特征子集A。集即为最优的特征子集A。集即为最优的特征子集A。

【技术实现步骤摘要】
一种基于熵权法的水泵特征优选装置


[0001]本技术涉及水泵故障诊断
，具体而言，涉及一种基于熵权法的水泵特征优选装置，核心思想是利用熵权法确定水泵特征子集的搜索策略，通过评价每个特征子集经过机器学习的结果确定最优特征子集，从而实现水泵特征的优选。

技术介绍

[0002]目前水泵作为供水系统设备重要角色，同时在风力发电领域对风力发电机组重要部件的降温也起到相当重要的作用，采用水泵循环水对风力发电机组重要部件进行热量的交换，其正常工作与否直接与人们的日常生活紧密相关，水泵故障的及时识别，对保证水泵的正常运转起着至关重要的作用，水泵一旦发生故障，如果不能及时进行维修，就会造成停机的影响，不仅造成经济效益的损失，还会影响人们的正常生活，因此，对水泵上的各个旋转设备的故障诊断非常重要。
[0003]随着人工智能算法在各个行业的渗透，供水行业也渐渐通过它来解决生产过程中水泵出现的一些问题，针对其中的水泵故障诊断问题，需要先采集水泵待诊断部件的声音信号或振动信号，然后采用相关的信号处理算法提取信号中的样本特征，最后按照实际情况选择合适的学习器本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于熵权法的水泵特征优选装置，其特征在于，包括：特征单元、与所述特征单元电连接的样本属性单元、与所述样本属性单元电连接的归一化单元、与归一化单元电连接的权重单元以及与权重单元电连接的特征子集单元；所述特征单元，用于读取根据一特征属性集提取一组水泵样本中各水泵样本的特征属性值，并输出该组水泵样本的特征矩阵Y；所述样本属性单元，用于读取所述特征矩阵Y中各水泵样本对应特征维，根据一计算装置，获得并输出各特征维中各个特征属性值对应的正样本属性和负样本属性；所述归一单元，...

【专利技术属性】
技术研发人员：张雨帆，吴亚乔，王稳健，赵冰，陈世超，
申请(专利权)人：石家庄德贤建筑工程有限公司，
类型：新型
国别省市：