【技术实现步骤摘要】
本申请涉及故障诊断，具体地涉及特征提取优化方法、故障预测方法、处理器及存储介质。
技术介绍
1、随着工业现代化进程的快速发展，机械设备的功能和结构也越来越复杂，在现实生产中，机械设备一旦发生故障而没有进行及时的维修，可能会引发事故，造成整条产业链的瘫痪。因此对于机械设备的及时诊断是必要且迫切的。
2、故障诊断是依靠从传感器采集的信息，例如振动、温度、油屑等进行的，故从原始信号中提取有价值的特征信息是极其重要的。特征工程是将采集的原始数据转化为能够更好表达问题本质的特征变量，是故障诊断的一个重要环节。特征工程大大影响了分类器的预测性能，对故障诊断的结果起着至关重要的作用。
3、现有的特征提取方法主要有基于时域、频域、时频域等的提取方法，包括短时傅里叶变化、连续小波变化等。这类特征提取方法普适性不强，特征提取系统泛化性能差。同时对于实时采集的数据只能够进行简单的故障判别，无法对实时采集的数据进行再利用，优化特征提取模型。且现有特征提取方法不具有可迭代及自优化特征的特点，其主要针对单一工况，在不同的工况操作参数不同，数...
【技术保护点】
1.一种特征提取优化方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的特征提取优化方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的特征提取优化方法，其特征在于，所述获取所述分类器模型输出的故障诊断预测结果和所述特征提取模型的特征排序的步骤之前，还包括：
4.根据权利要求3所述的特征提取优化方法，其特征在于，所述评估调整参数后的特征提取模型的性能是否满足预设要求的步骤包括：
5.根据权利要求1所述的特征提取优化方法，其特征在于，所述获取所述分类器模型输出的故障诊断预测结果和所述特征提取模型的特征排序的步
<...【技术特征摘要】
1.一种特征提取优化方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的特征提取优化方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的特征提取优化方法，其特征在于，所述获取所述分类器模型输出的故障诊断预测结果和所述特征提取模型的特征排序的步骤之前，还包括：
4.根据权利要求3所述的特征提取优化方法，其特征在于，所述评估调整参数后的特征提取模型的性能是否满足预设要求的步骤包括：
5.根据权利要求1所述的特征提取优化方法，其特征在于，所述获取所述分类器模型输出的故障诊断预测结果和所述特征提取模型的特征排序...
【专利技术属性】
技术研发人员：蒋伟，钟添榕，郑明芽，唐鹏，蓝文良，焦江南，尹烈宇，
申请(专利权)人：福建省新华都工程有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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