一種應(yīng)用于不均衡小樣本集的石化設(shè)備故障智能診斷方法_第1頁
一種應(yīng)用于不均衡小樣本集的石化設(shè)備故障智能診斷方法_第2頁
一種應(yīng)用于不均衡小樣本集的石化設(shè)備故障智能診斷方法_第3頁
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文檔簡介

造成損失，還可能給生產(chǎn)安全造成威脅。為了盡早發(fā)現(xiàn)并解決設(shè)備故障，智能診斷技術(shù)逐漸得到了廣泛應(yīng)用。然而，由于數(shù)據(jù)不均衡和小樣本集的存在，現(xiàn)有的診斷方法在一些特定的場景下存在一定的局限性。因此，本文提出了一種應(yīng)用于不均衡小樣本集的石化設(shè)備故障智能診斷方法。障，例如設(shè)備老化、磨損、電路故障等，這些故障不僅對生產(chǎn)造成損失，還可能給生產(chǎn)安全造成威脅。得到了廣泛應(yīng)用。智能診斷技術(shù)可以通過對設(shè)備的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理，自動(dòng)診斷設(shè)備故障，并提供相應(yīng)的解決方案，可以有效提高診斷準(zhǔn)確性整合是指將同一設(shè)備不同時(shí)間段的多個(gè)數(shù)據(jù)文件合并到一個(gè)文件中。編碼是指將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為機(jī)器學(xué)習(xí)算法所需要的格式。目衡小樣本集的情況，因此需要采用更加適合不均衡小樣本集的損失函數(shù)，例如caloss、ncedloss等。7400個(gè)，其中100300個(gè)，具有較為明顯的小實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，將類別采樣比例調(diào)整為1:3并使用focalloss作為損失函數(shù)的本文提出的方法，在該數(shù)據(jù)集上的分類準(zhǔn)確率可以達(dá)到89.67%，focalloss等措施進(jìn)行模型訓(xùn)練，本文提出的方法取得了較為顯著的實(shí)驗(yàn)改進(jìn)，逐步提高其智能診斷效力，對于提高其智能制造水

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