[發(fā)明專利]一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方法及裝置

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010148263.2
• 申請日: 2020-03-05
• 公開（公告）號: CN111259993A
• 公開（公告）日: 2020-06-09
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 關(guān)新;趙琰;郭瑞;王帥杰;陳琳;王黎明
• 申請（專利權(quán)）人: 沈陽工程學(xué)院
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06N3/08;G01M15/00
• 代理公司: 北京匯捷知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11531
• 代理人: 李宏偉

1.一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方法，其特征在于，包括如下步驟：

S1、提取故障設(shè)備特征數(shù)據(jù)信息：從已有的故障發(fā)動機中提取該故障發(fā)動機所對應(yīng)的特征數(shù)據(jù)信息；

S2、對特征數(shù)據(jù)信息預(yù)處理：將步驟S1中在已有故障發(fā)動機上所提取的各個特征數(shù)據(jù)，導(dǎo)入數(shù)據(jù)處理模塊中進(jìn)行預(yù)處理；

S3、特征信息導(dǎo)入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型：將步驟S2中預(yù)處理后的各個特征數(shù)據(jù)導(dǎo)入已構(gòu)建完成的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中；

S4、導(dǎo)入訓(xùn)練樣本集：向步驟S3中所構(gòu)建的PB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中導(dǎo)入已有的特征數(shù)據(jù)和已知的故障結(jié)果數(shù)據(jù)形成的訓(xùn)練樣本集，對已構(gòu)建的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練；

S5、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型得出故障診斷結(jié)果：其中，包括如下子步驟：

a、將步驟S2中向整個BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型導(dǎo)入各個特征數(shù)據(jù)信息，輸入至輸入層中的各個節(jié)點中，作為輸入層中神經(jīng)元的輸出；

b、根據(jù)公式計算出隱層中神經(jīng)元各個節(jié)點的輸出，作為輸出層的輸入；

c、根據(jù)公式計算出輸出層各個神經(jīng)元節(jié)點的輸出；

d、根據(jù)閾值函數(shù)來判斷步驟c輸出層對應(yīng)神經(jīng)元節(jié)點輸出的結(jié)果。

S6、導(dǎo)出設(shè)備故障的診斷結(jié)果：導(dǎo)出步驟S5所輸出的設(shè)備故障的診斷結(jié)果。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方法，其特征在于，所述步驟S1中特征數(shù)據(jù)信息包括該故障發(fā)動機的溫度信號、油壓信號、電流強度信號、電壓強度信號以及振動信號。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方法，其特征在于，所述在步驟S5中的子步驟b中，計算隱層中神經(jīng)元各個節(jié)點輸出值的公式為：

O_j＝f(I_j)＝1/[exp(-I_j)]

式中：ω_ji為隱層節(jié)點j與輸入層節(jié)點i之間的權(quán)值，θj為隱層節(jié)點j的偏置，f(x)為sigmoid的函數(shù)，表達(dá)式為f(x)＝1/[1+exp(-x)]。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方法，其特征在于，所述步驟S5中的子步驟c中，計算輸出層中各個神經(jīng)元節(jié)點的輸出值的公式為：

y_k＝f(I_k)＝1/[exp(-I_k)]

式中：ω_kj為輸入層節(jié)點k與隱層節(jié)點j之間的權(quán)值，θk為隱層節(jié)點k的偏置。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方法，其特征在于，所述步驟S4中，導(dǎo)入的訓(xùn)練樣本集，訓(xùn)練樣本為(x_p1，x_p2，x_p3......x_pn)，樣本數(shù)為(p＝1,2,3……P)。

6.一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷裝置，其特征在于，包括特征數(shù)據(jù)監(jiān)測單元、數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、訓(xùn)練樣本集導(dǎo)入模塊以及故障診斷結(jié)果輸出模塊，所述特征數(shù)據(jù)檢測單元用于對已有故障發(fā)動機中的各個參數(shù)信息進(jìn)行采集，所述數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊用于對所述特征數(shù)據(jù)檢測單元所提取的各個特征信息進(jìn)行處理。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷裝置，其特征在于，所述BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型用于按照各個處理后的特征數(shù)據(jù)信息，對整個發(fā)動機的故障進(jìn)行診斷處理，所述訓(xùn)練樣本集導(dǎo)入模塊用于向BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中導(dǎo)入訓(xùn)練樣本集，所述故障診斷結(jié)果輸出模塊用于對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型得出的結(jié)果進(jìn)行輸出。

8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷裝置，其特征在于，所述特征數(shù)據(jù)檢測單元包括溫度傳感器、壓力傳感器、電壓傳感器、電流傳感器以及加速度傳感器。