基于迭代学习控制的特种设备缺陷识别系统及方法技术方案

本发明专利技术涉及数据处理技术领域，提供了一种基于迭代学习控制的特种设备缺陷识别系统及方法，在智能化、自适应优化、检验效率和准确性等方面都表现出了显著的有益效果。它不仅能够降低人为因素的影响，提高检验的精度和效率，还能够不断改进自身，适应不同特种设备的检验需求。这些有益效果共同构成了该系统的核心竞争力，使得它在特种设备缺陷识别领域具有广泛的应用前景和推广价值。此外，这套系统的成功应用还为其他领域的质量管理提供了有益的借鉴和参考。它展示了迭代学习控制方法在解决实际问题中的强大潜力和广阔前景，为未来的智能化质量管理指明了方向。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及数据处理，具体而言，涉及一种基于迭代学习控制的特种设备缺陷识别系统及方法。

技术介绍

1、随着工业技术的迅速发展和特种设备的广泛应用，特种设备缺陷识别变得越来越重要。传统的特种设备缺陷识别主要依赖人工经验和技能，不仅检验效率低下，而且存在较大的误差和主观性，难以保证检验的一致性和准确性。因此，开发一种能够智能化、自适应优化的特种设备缺陷识别系统，成为当前工业领域亟待解决的问题。

2、近年来，迭代学习控制方法作为一种新兴的控制技术，在多个领域展现出了其独特的优势。它通过不断学习和调整控制策略，能够逐步逼近最优解，实现对复杂系统的精确控制。将迭代学习控制方法应用于特种设备缺陷识别，有望解决传统方法存在的问题，提高检验的效率和准确性。

3、然而，将迭代学习控制方法应用于特种设备缺陷识别也面临着诸多挑战。特种设备种类繁多，结构复杂，检验要求各不相同。如何设计一种能够适应不同特种设备检验需求的迭代学习控制方法，是实际应用中需要解决的关键问题。

技术实现思路

1、为了改善上述问题，本本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于迭代学习控制的特种设备缺陷识别方法，其特征在于，应用于特种设备缺陷识别系统，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述特种设备质检数据学习样例包括特种设备质检数据正样本或特种设备质检数据负样本，所述最少两个先验质检缺陷表征信息包括先验质检缺陷正样本和先验质检缺陷负样本；

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定所述特种设备质检要素向量和每个所述先验质检缺陷表征向量之间的向量差异，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述生成特征共性列表，包括：

5.根据权利要求2至4任一所述的方法，其特...

【技术特征摘要】

1.一种基于迭代学习控制的特种设备缺陷识别方法，其特征在于，应用于特种设备缺陷识别系统，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述特种设备质检数据学习样例包括特种设备质检数据正样本或特种设备质检数据负样本，所述最少两个先验质检缺陷表征信息包括先验质检缺陷正样本和先验质检缺陷负样本；

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定所述特种设备质检要素向量和每个所述先验质检缺陷表征向量之间的向量差异，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述生成特征共性列表，包括：

5.根据权利要求2至4任一所述的方法，其特征在于，所述将所述特种设备质检数据学习样例映射成特种设备质检要素向量，包括：

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述确定所述特种设备质检要素向量和每个所述先验质检缺陷表征向量之间的向量差异，包括：生成第一特征共性列表以及第二特征共性列表，所述第一特征共性列表用于反映所述第一特种设备质检要素向量和所述第一先验质检缺陷表征向量正样本之间的特征共性值，以及所述第一特种设备质检要素向量和所述第一先验质检缺陷表征向量负样本之间的特征共性值；所述第二特征共性...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱尘宇，刘清泉，和宏伟，曹云龙，柳强，焦国栋，郑博，马赛，史其岩，李晓林，
申请(专利权)人：北京北燃特种设备检验检测有限公司，
类型：发明
国别省市：