[發明專利]設備狀態檢測方法及相關裝置

有效

• 申請號: 202111035618.8
• 申請日: 2021-09-06
• 公開（公告）號: CN113469300B
• 公開（公告）日: 2021-12-07
• 發明（設計）人: 郭曉輝;牟許東;王瑞;劉重偉;劉品
• 申請（專利權）人: 北京航空航天大學杭州創新研究院
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京超凡宏宇專利代理事務所(特殊普通合伙) 11463
• 代理人: 張欣欣

1.一種設備狀態檢測方法，其特征在于，應用于數據處理設備，所述數據處理設備配置有第一檢測模型，所述第一檢測模型包括第一編碼器、第一解碼器以及多個循環神經網絡，所述方法包括：

獲取待檢測設備的多個狀態特征集，所述多個狀態特征集具有預設順序，每個所述狀態特征集具有所述待檢測設備多個部件各自的狀態信息；

通過所述第一編碼器從空間維度對所述多個狀態特征集分別進行特征提取，獲得具有不同特征尺度的多個編碼序列，其中，所述多個編碼序列分別對應不同的循環神經網絡，每個所述編碼序列包括具有所述預設順序的多個編碼特征，所述多個編碼特征分別對應不同的所述狀態特征集；

針對每個所述編碼序列，通過對應的所述循環神經網絡從時間維度對所述編碼序列進行特征提取，獲得待重構序列，其中，所述待重構序列包括多個待重構特征，所述多個待重構特征分別對應不同的所述狀態特征集；

針對每個所述狀態特征集，將所述狀態特征集全部的待重構特征輸入到所述第一解碼器進行重構，獲得所述狀態特征集的重構特征集；

根據所述多個狀態特征集與各自重構特征集之間的差異，確定所述待檢測設備的健康狀態。

2.根據權利要求1所述的設備狀態檢測方法，其特征在于，所述第一編碼器包括多個卷積層，通過所述第一編碼器從空間維度對所述多個狀態特征集分別進行特征提取，獲得具有不同特征尺度的多個編碼序列，包括：

針對每個所述狀態特征集，通過所述多個卷積層依次對所述狀態特征集進行特征提取，獲得所述狀態特征集的多個編碼特征，其中，所述狀態特征集的多個編碼特征分別具有不同的特征尺度，且分別獲取自不同的所述卷積層；

將所述多個狀態特征集各自的編碼特征按照特征尺度進行分類，獲得所述多個編碼序列。

3.根據權利要求1所述的設備狀態檢測方法，其特征在于，所述第一解碼器包括與所述多個循環神經網絡分別對應的多個反卷積層，所述針對每個所述狀態特征集，將所述狀態特征集全部的待重構特征輸入到所述第一解碼器進行重構，獲得所述狀態特征集的重構特征集，包括：

根據所述多個循環神經網絡與所述多個反卷積層之間的對應關系，將所述狀態特征集全部的待重構特征分別輸入到對應的反卷積層進行重構，獲得所述狀態特征集的重構特征集。

4.根據權利要求1所述的設備狀態檢測方法，其特征在于，所述獲取待檢測設備的多個狀態特征集，包括：

獲取所述待檢測設備的第一狀態序列，其中，所述第一狀態序列包括所述待檢測設備多個部件各自的狀態數據；

將所述第一狀態序列拆分成多個數據片段；

針對每個所述數據片段，獲取所述數據片段的協方差矩陣；

將全部所述數據片段的協方差矩陣，作為所述待檢測設備的多個狀態特征集。

5.根據權利要求1所述的設備狀態檢測方法，其特征在于，所述根據所述多個狀態特征集與各自重構特征集之間的差異，確定所述待檢測設備的健康狀態，包括：

獲取所述多個狀態特征集與各自重構特征集之間的第一均方誤差；

若所述第一均方誤差大于第一閾值，則所述待檢測設備存在異常。

6.根據權利要求1所述的設備狀態檢測方法，其特征在于，所述數據處理設備還配置有目標部件的第二檢測模型，所述第二檢測模型包括第二編碼器以及第二解碼器，所述方法還包括：

獲取所述目標部件的第二狀態序列，其中，所述第二狀態序列包括所述目標部件的狀態數據；

通過所述第二編碼器對所述第二狀態序列進行特征提取，獲得第一待重構特征；

獲取所述第二狀態序列的第二待重構特征，其中，所述第二待重構特征包括所述第二狀態序列的時域特征、頻域特征以及時頻域特征中的一種或者其組合，所述頻域特征通過對所述第二狀態序列的頻譜圖進行積分獲得，所述時頻域特征通過EMD以及STFT方法對所述第二狀態序列進行時頻分析獲得；

將所述第一待重構特征與所述第二待重構特征的拼接特征輸入到所述第二解碼器進行重構，獲得所述第二狀態序列的重構序列；

根據所述第二狀態序列與所述重構序列之間的差異，確定所述目標部件的健康狀態。