【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及故障诊断，具体为基于集成框架与分层异构的多故障复杂系统智能诊断方法。
技术介绍
1、对复杂系统的故障诊断具有重要意义，实际工程系统越来越复杂，故障的潜伏难以避免，因此故障诊断逐渐成为复杂系统健康管理中的重要一环。它不仅可以有效地发现复杂系统中出现的故障，而且还可以根据故障诊断结果来调整各部件来解决故障从而提高整个系统的稳定性和性能。因此，故障诊断作为复杂系统实际工程中的重要组成部分，受到了工程界的广泛关注。
2、在目前的复杂系统故障诊断方法研究中，代表性的有模型驱动方法，如参数估计法、状态估计法、等价空间法和有限元分析法等；知识驱动方法，如因果分析法、故障分析法和层次分析法等；数据驱动方法，如信号分析法、神经网络法和支持向量机法等。模型驱动方法虽然过程透明，结果易解释，但是依赖复杂系统清晰的工作机理，然而实际工程中复杂系统通常过于复杂。对于知识驱动方法，虽然灵活易解释，但是复杂系统工作环境通常不确定性多样，而知识驱动在处理不确定性方面略显不足。数据驱动方法可操作性强，但是过于依赖样本，难以结合先验知识并且过程欠...
【技术保护点】
1.基于集成框架与分层异构的多故障复杂系统智能诊断方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于集成框架与分层异构的多故障复杂系统智能诊断方法，其特征在于，所述步骤1中，针对实际应用场景收集相关数据集具体为：首先确定目标复杂系统的工作环境和核心功能，例如工业生产线、能源系统或交通控制系统，随后，从工业生产线、能源系统或交通控制系统的实际运行中收集数据，包括但不限于系统运行日志、传感器数据、维修记录以及操作员的报告，此数据集应涵盖系统正常运行与各类故障状态下的数据，以便后续分析中能够准确区分正常与异常情况。
3.根据权利要求1...
【技术特征摘要】
1.基于集成框架与分层异构的多故障复杂系统智能诊断方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于集成框架与分层异构的多故障复杂系统智能诊断方法，其特征在于，所述步骤1中，针对实际应用场景收集相关数据集具体为：首先确定目标复杂系统的工作环境和核心功能，例如工业生产线、能源系统或交通控制系统，随后，从工业生产线、能源系统或交通控制系统的实际运行中收集数据，包括但不限于系统运行日志、传感器数据、维修记录以及操作员的报告，此数据集应涵盖系统正常运行与各类故障状态下的数据，以便后续分析中能够准确区分正常与异常情况。
3.根据权利要求1所述的基于集成框架与分层异构的多故障复杂系统智能诊断方法，其特征在于，所述步骤2中，对采集数据进行随机数据采样具体为：考虑到实际数据集非常庞大且包含冗余信息，将通过随机采样方法减少数据处理的计算量，同时保持数据集的代表性，采样过程中，将按照预设的比例随机选择数据点，确保每一类故障和正常运行状态都得到均衡的表现。此外，特别注意抽取足够的少见故障类型样本，以增强模型对这些故障的识别能力。
4.根据权利要求1所述的基于集成框架与分层异构的多故障复杂系统智能诊断方法，其特征在于，所述步骤3中，构建复杂系统参数指标体系具体为：对于复杂系统而言，通过采集运行过程中产生的各种参数来定量地或定性地表征其运行状态，在构建复杂系统运行参数指标体系时，(1)从复杂系统的整体出发，将系统本身作为一级指标，各主要功能组件作为二级指标，以及这些组件中产生的运行参数为三级指标，依此类推，直到以最终的参数测量值作为底层指标，从而构建出具有多层结构的复杂系统运行参数指标体系；(2)通过特定的数据...
【专利技术属性】
技术研发人员：李英梅，李宁，李长彬，杨帆，朱海龙，贺维，
申请(专利权)人：哈尔滨师范大学，
类型：发明
国别省市：
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