一种基于最小误差最小最大概率机的多工况故障检测方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

本发明公开了一种基于最小误差最小最大概率机的多工况故障检测方法，属于检测技术领域，包括以下步骤：获取正常历史多工况数据作为训练集，对训练集提取特征并进行最小‑最大规范化处理；基于密度的噪声应用空间聚类算法进行工况划分；利用不同的正常工况数据和离线故障数据建立对应工况的L1‑最小误差最小最大概率机故障检测子系统；对待测数据提取相同的特征，并进行最小‑最大规范化处理；基于规范化后的数据与正常工况中心点之间的距离来判断当前数据所属工况；调用所属工况的故障检测子系统，去除冗余特征并判断系统是否发生故障。本发明对不同工况建立对应工况的最小误差最小最大概率机故障检测子系统，解决了单一工况的故障检测问题。

《一种基于最小误差最小最大概率机的多工况故障检测方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2022115952416，当前法律状态为已下证，由山东科技大学提出申请，发明人为钟麦英;周建义;薛婷;盖文东，申请日期为2022-12-12，公开（公告）日期为2025-07-01，国际专利分类号（IPC）为 G06F 18/2415 (2023.01)，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种基于最小误差最小最大概率机的多工况故障检测方法，属于检测技术领域，包括以下步骤：获取正常历史多工况数据作为训练集，对训练集提取特征并进行最小‑最大规范化处理；基于密度的噪声应用空间聚类算法进行工况划分；利用不同的正常工况数据和离线故障数据建立对应工况的L1‑最小误差最小最大概率机故障检测子系统；对待测数据提取相同的特征，并进行最小‑最大规范化处理；基于规范化后的数据与正常工况中心点之间的距离来判断当前数据所属工况；调用所属工况的故障检测子系统，去除冗余特征并判断系统是否发生故障。本发明对不同工况建立对应工况的最小误差最小最大概率机故障检测子系统，解决了单一工况的故障检测问题。

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