[發明專利]故障敏感編碼網絡驅動的直升機傳動系統軸承檢測方法

在審

• 申請號: 202110262703.1
• 申請日: 2021-03-11
• 公開（公告）號: CN113191186A
• 公開（公告）日: 2021-07-30
• 發明（設計）人: 孫闖;武靖耀;趙志斌;王詩彬;同超瑋;李明;嚴如強;陳雪峰
• 申請（專利權）人: 西安交通大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G01M13/045
• 代理公司: 北京中濟緯天專利代理有限公司 11429
• 代理人: 覃婧嬋

1.一種故障敏感編碼網絡驅動的直升機傳動系統軸承檢測方法，所述方法包括以下步驟：

采集健康的直升機傳動系統軸承噪聲信號作為訓練信號，通過編碼器將所述訓練信號降維得到低維流形，

解碼器基于低維流形以重構信號，生成對抗網絡包括生成器和鑒別器，生成器生成待測信號，鑒別器鑒別待測信號是來自訓練信號還是重構信號，計算訓練信號與重構信號的差值得到重構誤差，生成對抗網絡對抗訓練交替優化達到納什均衡，并擬合得到健康狀態信號的分布，

輸入測試信號到編碼器以降維得到低維流形，解碼器基于低維流形以重構信號，輸入生成對抗網絡對抗訓練并擬合得到測試信號分布，所述測試信號分布不符合所述健康狀態信號的分布，則認為存在故障。

2.根據權利要求1所述的方法，其中，優選的，生成對抗網絡采用兩個鑒別器的結構，對低維流形與重構后的高維信號的分布分別進行約束，編碼器和解碼器都使用卷積神經網絡來構造，重構誤差的均方根誤差損失函數如下所示：

L_recon(x，f_en，f_de)＝||x-f_de(f_en(x))||²，其中，L_recon為重構誤差損失函數，x為原始信號，所述原始信號包括訓練信號，f_en為編碼器網絡，f_de為解碼器網絡。

3.根據權利要求2所述的方法，其中，

第一組對抗學習策略應用于低維流形中，低維流形損失函數如下所示：

其中，為低維流形鑒別損失函數，D_low為低維流形鑒別器，z_p為低維流形空間特征，p為分布。

4.根據權利要求2所述的方法，其中，

第二組對抗學習策略應用于重構信號中，重構信號損失函數如下所示：其中為重構信號鑒別損失函數，E為期望。

5.根據權利要求2所述的方法，其中，健康狀態信號的分布為：

其中，U^T是酉矩陣，y^||為原始信號在流形空間中平行于流形的局部坐標，y^⊥為垂直于流形的局部坐標，y^||和y^⊥統計獨立，

P_x(x)表示為：

其中，det為矩陣行列式，|| ||為范數，x^||為從低維流形局部坐標映射到原始信號空間的信號分量，M為原始信號的維度，n為低維流形空間特征維度，W為故障敏感先驗權重，Γ為伽馬函數，S^-1表示S的逆矩陣，S矩陣經由f_en編碼器網絡奇異值分解得到。