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

造成損失，還可能給生產安全造成威脅。為了盡早發現并解決設備故障，智能診斷技術逐漸得到了廣泛應用。然而，由于數據不均衡和小樣本集的存在，現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，本文提出了一種應用于不均衡小樣本集的石化設備故障智能診斷方法。障，例如設備老化、磨損、電路故障等，這些故障不僅對生產造成損失，還可能給生產安全造成威脅。得到了廣泛應用。智能診斷技術可以通過對設備的數據進行分析和處理，自動診斷設備故障，并提供相應的解決方案，可以有效提高診斷準確性整合是指將同一設備不同時間段的多個數據文件合并到一個文件中。編碼是指將預處理后的數據轉換為機器學習算法所需要的格式。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，例如caloss、ncedloss等。7400個，其中100300個，具有較為明顯的小實驗結果表明，將類別采樣比例調整為1:3并使用focalloss作為損失函數的本文提出的方法，在該數據集上的分類準確率可以達到89.67%，focalloss等措施進行模型訓練，本文提出的方法取得了較為顯著的實驗改進，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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