一种应用于不均衡小样本集的石化设备故障智能诊断方法_第1页
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文档简介

造成损失，还可能给生产安全造成威胁。为了尽早发现并解决设备故障，智能诊断技术逐渐得到了广泛应用。然而，由于数据不均衡和小样本集的存在，现有的诊断方法在一些特定的场景下存在一定的局限性。因此，本文提出了一种应用于不均衡小样本集的石化设备故障智能诊断方法。障，例如设备老化、磨损、电路故障等，这些故障不仅对生产造成损失，还可能给生产安全造成威胁。得到了广泛应用。智能诊断技术可以通过对设备的数据进行分析和处理，自动诊断设备故障，并提供相应的解决方案，可以有效提高诊断准确性整合是指将同一设备不同时间段的多个数据文件合并到一个文件中。编码是指将预处理后的数据转换为机器学习算法所需要的格式。目衡小样本集的情况，因此需要采用更加适合不均衡小样本集的损失函数，例如caloss、ncedloss等。7400个，其中100300个，具有较为明显的小实验结果表明，将类别采样比例调整为1:3并使用focalloss作为损失函数的本文提出的方法，在该数据集上的分类准确率可以达到89.67%，focalloss等措施进行模型训练，本文提出的方法取得了较为显著的实验改进，逐步提高其智能诊断效力，对于提高其智能制造水

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