[發明專利]一種復雜機電設備的故障辨識與溯源方法

有效

• 申請號: 202110869922.6
• 申請日: 2021-07-30
• 公開（公告）號: CN113311715B
• 公開（公告）日: 2021-12-07
• 發明（設計）人: 郭威;崔小鵬;胡安琪;張明遠;邱少華;王志偉;孫文;汪洋;李逸飛;陳璐珈
• 申請（專利權）人: 中國人民解放軍海軍工程大學
• 主分類號: G05B13/04
• 分類號: G05B13/04
• 代理公司: 武漢開元知識產權代理有限公司 42104
• 代理人: 潘杰

本發明提供了一種復雜機電設備的故障辨識與溯源方法，包括以下步驟：S1，通過多維傳感器獲取機電設備的狀態監測信息；S2，將機電設備的狀態監測信息帶入圖卷積神經網絡獲得診斷證據信息；S3，融合各種診斷證據信息，基于證據推理原則進行故障辨識；S4，根據故障辨識結果，通過故障傳播模型進行故障溯源，獲得故障根本原因定位。本發明彌補了原有數據處理水平和智能化水平不足等問題。

技術領域

本發明屬于復雜系統故障技術領域，具體涉及一種復雜機電設備的故障辨識與溯源方法。

背景技術

機電系統通常是由有限的、完成特定功能的設備部件按照一定的方式和要素聚合而成，決定了復雜系統故障傳播和診斷的復雜性，主要表現為故障原因與故障征兆之間錯綜聯系。而且由于工作狀況復雜、狀態變化劇烈、高溫高濕霉菌鹽霧海洋環境、多物理場耦合、器部件盡限應用、故障模式多、多種設備組合工作等因素，對于故障尤其是復合或隱藏的故障難以診斷定位和溯源。傳統穩態分析方法或單純物理建模方法只能解決單一模式下的單個故障，缺乏通用和專用系統/設備故障建模的手段，從系統的角度進行故障傳播溯源。

發明內容

本發明的目的就是為了解決上述背景技術存在的不足，提供一種復雜機電設備的故障辨識與溯源方法，彌補原有數據處理水平和智能化水平不足等問題。

本發明采用的技術方案是：一種復雜機電設備的故障辨識與溯源方法，其特征在于：包括以下步驟：

S1，通過多維傳感器獲取機電設備的狀態監測信息；

S2，將機電設備的狀態監測信息帶入圖卷積神經網絡和長短時神經網絡獲得診斷證據信息；

S3，融合各種診斷證據信息，基于證據推理原則進行故障辨識；

S4，根據故障辨識結果，通過故障傳播模型和證據網絡進行故障溯源，獲得故障根本原因定位。

上述技術方案中，所述多維傳感器用于對機電設備的可見光幾何現象、瞬時電氣現象、持續熱學現象的信息感知。

上述技術方案中，步驟S2中的圖卷積神經網絡和長短時神經網絡的構建方法包括以下步驟：

a，利用機電設備的歷史狀態監測信息構建具備圖樣本結構表征的故障特征圖；

b，根據故障特征圖構建圖卷積神經網絡和長短時神經網絡。

上述技術方案中，所述步驟a具體包括以下步驟：從機電設備的歷史狀態監測信息中提取故障特征，并進行特征樣本增強；根據故障特征，選擇具有時空關系和邏輯關系的事件和健康數據信息，利用信息的時空和邏輯關系構建故障特征圖；所述故障特征圖包括空間域特征圖、關系域特征圖和時間域特征圖；其中，空間域特征圖和關系域特征圖具有相同的拓撲結構，用于構建統圖卷積神經網絡，作為其學習輸入；時間域特征圖用于構建長短時神經網絡，作為其學習輸入。

上述技術方案中，所述步驟b具體包括以下步驟：通過節點屬性與邊權重的一致性量化方法，將故障特征圖預處理為純節點連接圖；通過空間卷積算法從純節點連接圖中提取含有結構化信息的節點特征向量；基于圖注意力機制實現節點特征向量到圖樣本特征向量的轉化，并設計與其匹配的分類層，生成圖卷積神經網絡。

上述技術方案中，空間域故障特征圖構建方法包括以下步驟：基于機電設備的關鍵部位的節點與其他節點之間的相對影響關系獲取節點間連接邊的權重值，構成空間域故障特征圖。

上述技術方案中，關系域故障特征圖構建方法包括以下步驟：通過定性趨勢分析方法提取機電設備各個節點的變量樣本序列的定性變化趨勢特征，將其作為節點屬性值；并根據各節點之間的定性變化趨勢特征相似性度量結果確定及節點間連接邊及其權重值，用其反映各節點的變量樣本序列之間的關聯關系，構成關系域故障特征圖。