[發(fā)明專利]基于奇異值分解和自編碼器的軸承故障特征提取方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201910785622.2
• 申請(qǐng)日: 2019-08-23
• 公開（公告）號(hào): CN110646203B
• 公開（公告）日: 2021-06-04
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 李玉清;李勇志;關(guān)澤彪;洪鑫
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 中國(guó)地質(zhì)大學(xué)（武漢）
• 主分類號(hào): G01M13/045
• 分類號(hào): G01M13/045
• 代理公司: 武漢知產(chǎn)時(shí)代知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 42238
• 代理人: 萬(wàn)文廣

1.一種基于奇異值分解和自編碼器的軸承故障特征提取方法，其特征在于：包括以下步驟：

S101：采用S變換獲得軸承振動(dòng)信號(hào)x(t)的時(shí)頻信息矩陣S(τ,f)；

所述時(shí)頻信息矩陣S(τ,f)的計(jì)算式如公式(1)所示：

S102：對(duì)S101中的時(shí)頻信息矩陣S(τ,f)進(jìn)行奇異值分解，得到奇異值；

所述奇異值的計(jì)算公式如式(2)所示：

S(τ,f)＝UΓV^T (2)

其中，S(τ,f)大小為M×N，U和V的大小分別為M×M，N×N的正交矩陣；Γ的大小的M×N，其形式如下Λ_r×r＝diag(σ₁,σ₂,...σ_r)，σ_i稱為時(shí)頻信息矩陣S(τ,f)的奇異值；

S103：使用自編碼器對(duì)獲得的奇異值進(jìn)行特征提取，得到軸承振動(dòng)的特征；使用自編碼器對(duì)獲得的奇異值進(jìn)行特征提取，其具體步驟如下：

S201：構(gòu)造自編碼器模型；

構(gòu)造自編碼器的具體步驟如下：

S301：假設(shè)輸入數(shù)據(jù)為y∈{σ₁,σ₂,...σ_r}，則隱藏層、輸出層神經(jīng)元的激活情況為：

g＝f(Ey+b) (3)

h＝f(E^Tg+b′) (4)

其中，E和E^T均為權(quán)重矩陣且兩者互為轉(zhuǎn)置，b為隱藏層偏置量，b′為輸出層偏置量，h即為所提取的特征向量；

S302：目標(biāo)函數(shù)為

S303：訓(xùn)練方式為：

其中，η為學(xué)習(xí)速率，取值為0.01；

S202：使用構(gòu)造的自編碼器模型進(jìn)行特征提取，得到特征向量。