基于经验模态分解的传感器故障诊断方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201310296174.2
IPC分类号：G01D18/00
申请日期：
2013-07-12
申请人：
浙江大学

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法律信息

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著录项信息

专利名称	基于经验模态分解的传感器故障诊断方法
申请号	CN201310296174.2	申请日期	2013-07-12
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2013-10-23	公开/公告号	CN103364024A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G01D18/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G01 测量；测试 G01D 非专用于特定变量的测量；不包含在其他单独小类中的测量两个或多个变量的装置；计费设备；非专用于特定变量的传输或转换装置；未列入其他类目的测量或测试 G01D18/00 测试或校准大组G01D 1/00至G01D 15/00中列入的设备或装置	IPC分类号	G;0;1;D;1;8;/;0;0查看分类表>
申请人	浙江大学	申请人地址	浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	浙江大学	当前权利人	浙江大学
发明人	李蔚;盛德仁;陈坚红;孙涛
代理机构	杭州中成专利事务所有限公司	代理人	朱莹莹

摘要

本发明属于工业监测领域，尤其适合应用于电厂热力参数的基于经验模态分解的传感器故障诊断方法，本发明通过对监测热力参数的传感器所测得的时间序列上的数据进行经验模态分解，并对分解后的各个曲线（本征模函数IMF和余量）进行方差计算，可以得到一个反映在数值上的特征，如果之后对于该数据的处理不符合这个变化特征，就证明发生了故障。本发明的算法简单，算法本身只针对时间序列，因而可以处理任何单位的数据，例如温度、压力、流量、功率等各个类型参数。计算程序简便，可以快速得到诊断结果，不用构造复杂的网络。尤其是可以得到任何参数在未来一定时间上的变化趋势，与其他故障诊断算法联合使用也具有一定的应用价值。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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