[發明專利]基于機器學習的機械密封狀態判斷方法、裝置

有效

• 申請號: 201910180532.0
• 申請日: 2019-03-11
• 公開（公告）號: CN109991314B
• 公開（公告）日: 2020-12-29
• 發明（設計）人: 黃偉峰;劉向鋒;尹源;王玉明;劉瑩;李永健;王子羲;賈曉紅;郭飛
• 申請（專利權）人: 清華大學
• 主分類號: G01N29/14
• 分類號: G01N29/14;G01N29/44
• 代理公司: 北京華進京聯知識產權代理有限公司 11606
• 代理人: 孫巖;黃易

1.一種基于機器學習的機械密封狀態判斷方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取機械密封過程的研究目標，根據所述機械密封過程的研究目標，選取樣本獲取方式；

根據所述樣本獲取方式，確定樣本數據，其中，所述樣本數據至少包括根據所述樣本獲取方式，獲取聲發射信號，并提取所述聲發射信號的表征量的過程；

根據所述樣本數據，得到目標參數值；

若不同樣本數據對應的目標參數值的標準差均小于至少一個采樣周期的目標參數值的平均值對應的標準差，且所述不同樣本數據對應的目標參數值的標準差之間無統計相關性，則計算所述不同樣本數據對應的目標參數值的平均值，將所述不同樣本數據對應的目標參數值的平均值作為新的目標參數值；

其中，所述根據所述樣本獲取方式，確定樣本數據包括：

獲取試驗過程中預設時間內的至少一個試驗參數值，并對所述至少一個試驗參數值進行處理，確定預設時間內至少一個采樣周期的試驗參數值，其中，所述試驗參數值至少包括聲發射信號和輔助參數值；

對所述預設時間內至少一個采樣周期的聲發射信號進行處理，得到所述聲發射信號的表征量；

對所述預設時間內至少一個采樣周期的輔助參數值進行處理，確定至少一個采樣周期內至少一個輔助參數值的平均值；

所述根據所述樣本數據，得到目標參數包括：

獲取所述樣本數據，并根據所述樣本數據和初始模型，確定訓練后的模型；

獲取使用過程中的預設時間內的至少一個采樣周期的輔助參數值的平均值和至少一個采樣周期的聲發射信號的表征量，并將所述至少一個采樣周期的輔助參數值的平均值和至少一個采樣周期的聲發射信號的表征量輸入所述訓練后的模型，確定目標參數值。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述預設時間內至少一個采樣周期的聲發射信號進行處理，得到所述聲發射信號的表征量包括：

獲取所述預設時間內至少一個采樣周期的聲發射信號，并對所述至少一個采樣周期的聲發射信號進行周期的二次劃分，得到周期二次劃分后的至少一個采樣周期的聲發射信號；

根據所述周期二次劃分后的至少一個采樣周期的聲發射信號，確定所述周期二次劃分后的至少一個采樣周期的信號能量值；

將所述信號能量值按照時間進行排序，并對排序后的信號能量值進行特征提取，確定所述周期二次劃分后的至少一個采樣周期的至少一個表征量。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述預設時間內至少一個采樣周期的輔助參數值進行處理，確定至少一個采樣周期內至少一個輔助參數值的平均值之后包括：

獲取試驗過程中預設時間內的至少一個采樣周期的輸出參數值；

匯總所述至少一個采樣周期的輔助參數值的平均值、至少一個采樣周期的輸出參數值以及至少一個采樣周期的聲發射信號的表征量，并將所述至少一個采樣周期的輔助參數值的平均值、至少一個采樣周期的輸出參數值以及至少一個采樣周期的聲發射信號的表征量作為樣本數據。