[發(fā)明專利]設(shè)備故障診斷方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202210375676.3 | 申請日: | 2022-04-11 |
| 公開(公告)號: | CN114722942A | 公開(公告)日: | 2022-07-08 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 聶泳忠;劉木莞 | 申請(專利權(quán))人: | 西人馬(深圳)科技有限責(zé)任公司 |
| 主分類號: | G06K9/62 | 分類號: | G06K9/62;G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司: | 北京三聚陽光知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11250 | 代理人: | 劉賀秋 |
| 地址: | 518057 廣東省深圳市粵海街*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
| 權(quán)利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 設(shè)備 故障診斷 方法 裝置 電子設(shè)備 存儲 介質(zhì) | ||
1.一種設(shè)備故障診斷方法,其特征在于,包括:
獲取待進(jìn)行故障診斷的設(shè)備運(yùn)行時(shí)產(chǎn)生的原始信號數(shù)據(jù);
對所述原始信號數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分割處理,以將所述原始信號數(shù)據(jù)分割為多個(gè)第一子數(shù)據(jù);
對所述多個(gè)第一子數(shù)據(jù)分別進(jìn)行時(shí)頻變換處理,以對應(yīng)生成多個(gè)第二子數(shù)據(jù);
對所述多個(gè)第一子數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取,以得到第一特征提取結(jié)果,并對所述多個(gè)第二子數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取,以得到第二特征提取結(jié)果;
對所述第一特征提取結(jié)果和所述第二特征提取結(jié)果進(jìn)行特征融合,以得到融合后的特征;
根據(jù)所述融合后的特征確定設(shè)備的故障診斷結(jié)果。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的設(shè)備故障診斷方法,其特征在于,所述根據(jù)所述融合后的特征確定設(shè)備的故障診斷結(jié)果包括:
根據(jù)所述融合后的特征確定多個(gè)第一子數(shù)據(jù)一一對應(yīng)的多個(gè)子區(qū)間故障判斷結(jié)果;
基于所述多個(gè)子區(qū)間故障判斷結(jié)果確定設(shè)備的故障診斷結(jié)果。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的設(shè)備故障診斷方法,其特征在于,所述基于所述多個(gè)子區(qū)間故障判斷結(jié)果確定設(shè)備的故障診斷結(jié)果包括:
基于所述多個(gè)子區(qū)間故障判斷結(jié)果得到各個(gè)故障類型下的判斷結(jié)果數(shù)量;
根據(jù)所述各個(gè)故障類型下的判斷結(jié)果數(shù)量確定設(shè)備的故障診斷結(jié)果。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的設(shè)備故障診斷方法,其特征在于,所述根據(jù)所述各個(gè)故障類型下的判斷結(jié)果數(shù)量確定設(shè)備的故障診斷結(jié)果包括:
確定判斷結(jié)果數(shù)量最多的故障類型作為目標(biāo)故障類型;
若目標(biāo)故障類型的判斷結(jié)果數(shù)量與所有故障類型下的判斷結(jié)果數(shù)量的比值大于或等于設(shè)定閾值,則以所述目標(biāo)故障類型作為設(shè)備的故障診斷結(jié)果。
5.根據(jù)權(quán)利要求2至4中任一權(quán)利要求所述的設(shè)備故障診斷方法,其特征在于,所述根據(jù)所述融合后的特征確定多個(gè)第一子數(shù)據(jù)一一對應(yīng)的多個(gè)子區(qū)間故障判斷結(jié)果包括:
將所述融合后的特征輸入至訓(xùn)練完成的分類網(wǎng)絡(luò)中,并通過所述分類網(wǎng)絡(luò)輸出各個(gè)第一子數(shù)據(jù)一一對應(yīng)的子區(qū)間故障判斷結(jié)果;所述分類網(wǎng)絡(luò)用于確定與輸入的融合后的特征相匹配的子區(qū)間故障判斷結(jié)果。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的設(shè)備故障診斷方法,其特征在于,所述將所述融合后的特征輸入至訓(xùn)練完成的分類網(wǎng)絡(luò)中之前,還包括:
接收在云端訓(xùn)練完成的學(xué)生模型,所述學(xué)生模型為使用教師模型進(jìn)行知識蒸餾的深度學(xué)習(xí)模型,所述教師模型為深度學(xué)習(xí)模型;
本地部署所述學(xué)生模型,并以所述學(xué)生模型作為所述分類網(wǎng)絡(luò)。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的設(shè)備故障診斷方法,其特征在于,所述對所述多個(gè)第一子數(shù)據(jù)分別進(jìn)行時(shí)頻變換處理包括:
對所述多個(gè)第一子數(shù)據(jù)分別進(jìn)行小波變換處理。
8.一種設(shè)備故障診斷裝置,其特征在于,包括:
數(shù)據(jù)獲取模塊,用于獲取待進(jìn)行故障診斷的設(shè)備運(yùn)行時(shí)產(chǎn)生的原始信號數(shù)據(jù);
數(shù)據(jù)分割模塊,用于對所述原始信號數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分割處理,以將所述原始信號數(shù)據(jù)分割為多個(gè)第一子數(shù)據(jù);
時(shí)頻變換模塊,用于對所述多個(gè)第一子數(shù)據(jù)分別進(jìn)行時(shí)頻變換處理,以對應(yīng)生成多個(gè)第二子數(shù)據(jù);
特征提取模塊,用于對所述多個(gè)第一子數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取,以得到第一特征提取結(jié)果,并用于對所述多個(gè)第二子數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取,以得到第二特征提取結(jié)果;
特征融合模塊,用于對所述第一特征提取結(jié)果和所述第二特征提取結(jié)果進(jìn)行特征融合,以得到融合后的特征;
故障判斷模塊,用于根據(jù)所述融合后的特征確定設(shè)備的故障診斷結(jié)果。
9.一種電子設(shè)備,其特征在于,包括存儲器和處理器,所述存儲器中存儲有計(jì)算機(jī)可讀指令,該計(jì)算機(jī)可讀指令被所述處理器執(zhí)行時(shí),使得所述處理器執(zhí)行如權(quán)利要求1至7中任一項(xiàng)權(quán)利要求所述設(shè)備故障診斷方法的步驟。
10.一種存儲有計(jì)算機(jī)可讀指令的存儲介質(zhì),其特征在于,所述計(jì)算機(jī)可讀指令被一個(gè)或多個(gè)處理器執(zhí)行時(shí),使得所述一個(gè)或多個(gè)處理器執(zhí)行如權(quán)利要求1至7中任一項(xiàng)權(quán)利要求所述設(shè)備故障診斷方法的步驟。
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G06K9-20 .圖像捕獲
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