[發明專利]一種基于UMAP降維算法的高速電主軸故障識別方法在審

申請號：	202111191262.7	申請日：	2021-10-13
公開（公告）號：	CN113935375A	公開（公告）日：	2022-01-14
發明（設計）人：	殷雄;戴野;王剛;李兆龍;劉廣東	申請（專利權）人：	哈爾濱理工大學
主分類號：	G06K9/00	分類號：	G06K9/00;G06V10/774;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/08;G01H17/00;G01M13/00
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摘要：
搜索關鍵詞：	一種基于 umap 算法高速主軸故障識別方法
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【說明書】：

本發明提供了一種UMAP降維算法，將其運用于高速電主軸故障的識別的方法，首先獲取高速電主軸振動信號，同時遍歷數據庫中的高速電主軸振動數據，利用時域分析和頻域分析來構造高速電主軸振動信號的初始特征集，利用均勻流形逼近與投影(uniform manifold approximation and projection，UMAP)算法進行降維，得到具有鑒別性和簡捷性的故障特征，實現診斷模型數據質量的提升，最后將數據利用遺傳算法(genetic algorithm,GA)優化支持向量機(support vector machine,SVM)的參數來進行智能故障識別，從而實現高速電主軸故障識別。

技術領域

本專利涉及高速電主軸故障識別領域，尤其涉及一種基于振動信號特征降維的高速電主軸故障識別。

背景技術

高速電主軸長時間的高速、高負荷運轉，不可避免的會產生磨損或疲勞，如果不能及時的診斷，可能造成高端精密機床加工的產品不合格，甚至使得整個系統無法正常工作。因此及早發現故障，對于避免災難性事故，確保機械安全運行具有重要意義。

故障識別技術主要可分為三大類：基于解析模型的方法，基于信號處理的方法和基于知識的智能故障診斷方法。伴隨著計算機技術的飛速發展，智能故障識別技術的效率和識別正確率也不斷的被提高，本專利提出的方法主要是降低數據的維度，從而使故障類型更易被區分。

發明內容

現有的智能故障識別技術，因其數據計算量大，為了提高數據的可鑒別性和簡潔性，因此，本發明提出一種數據降維方法運用于高速電主軸故障識別，通過 UMAP降維算法實現對高速電主軸振動信號的降維處理，使數據更容易被區分。該方法可以使用在任何振動信號的降維處理場景，包括如下步驟：

步驟1：讀取數據庫中不同故障的振動信號的數據集生產訓練集和驗證集，獲取待檢測高速電主軸的振動信號生成測試集，將訓練集和測試集生成初始數據集；

步驟2：利用時域分析和頻域分析來處理初始數據集，得到初始特征集；

步驟3：將初始特征集進行歸一化處理，通過UMAP降維算法對得到數據聚類；

步驟4：通過人工智能識別算法，識別聚類后的數據，從而實現高速電主軸的故障識別。

進一步的敘述步驟2，使用時域分析得到的時域特征包括：峰峰值、均方根、標準差、波形指數、峰值指數、脈沖指數、峭度指數、裕度因子等；使用頻域分析得到的頻域特征包括重心頻率、均方頻率、均方根頻率、頻率方差、頻率標準差等。將時域分析得到的特征值集與頻域分析的特征值集組合起來，生成初始特征值集。