技术总结
基于狄利克雷混合模型的转动机械运行状态异常检测方法属于机械异常检测领域。1)分别采集转动机械正常工况运行数据和实时工况运行数据；2)提取数据特征集,构造特征相空间；3)设定狄利克雷混合模型初始参数值；4)用正常数据训练得到基于狄利克雷混合模型的统计分布模型，模型数自学习结果为T；5)计算正常工况数据特征相空间模型间距离，自学习报警门限；6)将模型数设定为T，训练实时数据统计分布模型；7)计算正常工况和实时工况运行数据特征相空间模型间的距离；8)判断距离是否超过设定的报警门限，超过报警门限则报警，反之，继续采集数据。本发明实时性强，准确率高，能大幅提前报警时间点等优点，适用于转动机械异常检测。
技术研发人员：马波;张颖;江志农;赵祎
受保护的技术使用者：北京化工大学
文档号码：201610751063
技术研发日：2016.08.29
技术公布日：2017.02.22