[發(fā)明專利]一種微波組件故障診斷方法、裝置及設(shè)備在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 201811517864.5 | 申請日: | 2018-12-12 |
| 公開(公告)號(hào): | CN111310907A | 公開(公告)日: | 2020-06-19 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 王愛民;高昆;葛艷 | 申請(專利權(quán))人: | 北京理工大學(xué) |
| 主分類號(hào): | G06N3/063 | 分類號(hào): | G06N3/063;G06N3/08 |
| 代理公司: | 北京銀龍知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11243 | 代理人: | 許靜;安利霞 |
| 地址: | 100081 *** | 國省代碼: | 北京;11 |
| 權(quán)利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 微波 組件 故障診斷 方法 裝置 設(shè)備 | ||
本發(fā)明公開了一種微波組件故障診斷方法、裝置及設(shè)備,所述微波組件故障診斷方法包括:獲取微波組件的故障特征量,所述故障特征量包括故障現(xiàn)象特征量和故障原因特征量;根據(jù)所述故障特征量建立反向傳播BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型;對(duì)所述BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練;利用訓(xùn)練后的所述BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)待診斷故障信息進(jìn)行診斷。本發(fā)明的實(shí)施例,由歷史故障案例信息中提取故障特征量,使得整個(gè)模型具備很好的魯棒性和容錯(cuò)性,提高了模型的適應(yīng)性和穩(wěn)定性;利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可高度擬合非線性的能力,解決了微波組件故障診斷問題中故障信息與故障原因的耦合關(guān)系,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)新產(chǎn)生故障快速定位至其導(dǎo)致原因,實(shí)現(xiàn)面向自動(dòng)測試單元的微波組件故障的智能診斷。
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明涉及故障診斷領(lǐng)域,尤其涉及一種微波組件故障診斷方法、裝置及設(shè)備。
背景技術(shù)
故障診斷技術(shù)是一種通過監(jiān)測設(shè)備的狀態(tài)參數(shù)來發(fā)現(xiàn)設(shè)備的異常情況,并在發(fā)現(xiàn)異常情況后對(duì)故障原因進(jìn)行分析、診斷的技術(shù),其宗旨是借助當(dāng)前一切創(chuàng)新技術(shù)發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品的潛在故障,以達(dá)到對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量事故防患于未然的目的。目前,故障診斷技術(shù)已發(fā)展成為一門獨(dú)立的跨學(xué)科的綜合信息處理技術(shù),是控制領(lǐng)域的一個(gè)熱點(diǎn)研究方向。
近年來,BP(Back Propagation,反向傳播)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是目前應(yīng)用非常廣泛的一種推理模型。其理論發(fā)展已經(jīng)十分成熟,取得了許多突破性進(jìn)展,引起國內(nèi)外學(xué)術(shù)界高度重視和極大關(guān)注。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一種新興的建模技術(shù)已經(jīng)被各行各業(yè)的技術(shù)人員所使用。在故障診斷方面,該網(wǎng)絡(luò)模型的應(yīng)用也十分廣泛。在傳統(tǒng)的測試線中,被測微波組件所出現(xiàn)的故障問題以及造成故障現(xiàn)象的原因大多是通過檢測人員根據(jù)測試結(jié)果人為判斷出來的,這樣的后果是診斷效率低下、被測件流轉(zhuǎn)滯后。
發(fā)明內(nèi)容
為了解決上述技術(shù)問題,本發(fā)明提供了一種微波組件故障診斷方法、裝置及設(shè)備,解決了現(xiàn)有技術(shù)中微波組件的故障診斷效率低下、被測件流轉(zhuǎn)滯后的問題。
依據(jù)本發(fā)明的一個(gè)方面,提供了一種微波組件故障診斷方法,包括:
獲取微波組件的故障特征量,所述故障特征量包括故障現(xiàn)象特征量和故障原因特征量;
根據(jù)所述故障特征量建立反向傳播BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型;
對(duì)所述BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練;
利用訓(xùn)練后的所述BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)待診斷故障信息進(jìn)行診斷。
可選地,所述獲取微波組件的故障特征量的步驟包括:
由微波組件故障檢測的原始信號(hào)中提取故障特征量;
將所述故障特征量轉(zhuǎn)換為向量形式。
可選地,將所述故障特征量轉(zhuǎn)換為向量形式的步驟包括:
根據(jù)公式:F(Xi)=ST(Xi)/SR(Xi),計(jì)算所述故障特征量的待診斷狀態(tài)的當(dāng)前值與正常狀態(tài)的預(yù)設(shè)值的比值;
其中,Xi為所述故障特征量,ST(Xi)為Xi的待診斷狀態(tài)的當(dāng)前值,SR為Xi的正常狀態(tài)的預(yù)設(shè)值;
根據(jù)所述比值確定所述故障特征量的向量值。
可選地,根據(jù)所述故障特征量建立反向傳播BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的步驟包括:
根據(jù)所述故障特征量確定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)和輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù);
根據(jù)所述輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)和輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)確定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)。
可選地,所述輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)為所述故障現(xiàn)象特征量的維數(shù),所述輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)為所述故障原因特征量的維數(shù)。
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