[發(fā)明專(zhuān)利]機(jī)械設(shè)備半監(jiān)督故障檢測(cè)分析方法、裝置、終端及介質(zhì)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202210598529.2
• 申請(qǐng)日: 2022-05-30
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN115184054B
• 公開(kāi)（公告）日: 2022-12-27
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 陳菲;楊崢;許彬彬;馬伯權(quán);周鑫;曲則閣
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 深圳技術(shù)大學(xué)
• 主分類(lèi)號(hào): G01M99/00
• 分類(lèi)號(hào): G01M99/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 深圳市君勝知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 44268
• 代理人: 王永文

1.機(jī)械設(shè)備半監(jiān)督故障檢測(cè)分析方法，其特征在于，所述方法包括：

預(yù)先建立三元組網(wǎng)絡(luò)模型，所述建立三元組網(wǎng)絡(luò)模型的具體步驟包括：

獲取樣本集，所述樣本集包括有標(biāo)簽樣本集和無(wú)標(biāo)簽樣本集；

將有標(biāo)簽樣本集輸入有噪聲編碼路徑，獲得有噪聲編碼路徑輸出的第一故障特征；

基于所述第一故障特征，根據(jù)有標(biāo)簽樣本集中正樣本與負(fù)樣本的距離計(jì)算三元組損失；

將無(wú)標(biāo)簽樣本集結(jié)合高斯噪聲輸入有噪聲編碼路徑，將有噪聲編碼路徑的輸出輸入至有噪聲解碼路徑，獲得有噪聲解碼路徑中各層輸出的重構(gòu)特征；

將無(wú)標(biāo)簽樣本集輸入無(wú)噪聲編碼路徑，獲得無(wú)噪聲編碼路徑中各層輸出的第二故障特征；

基于所述第二故障特征和所述重構(gòu)特征，獲得重構(gòu)誤差；

基于所述重構(gòu)誤差和所述三元組損失，獲得損失值；

返回所述將有標(biāo)簽樣本集輸入有噪聲編碼路徑進(jìn)行重復(fù)迭代，直至達(dá)到設(shè)定迭代次數(shù)，得到三元組網(wǎng)絡(luò)模型；

獲取機(jī)械設(shè)備運(yùn)行時(shí)的檢測(cè)數(shù)據(jù)，將所述檢測(cè)數(shù)據(jù)輸入預(yù)先建立的三元組網(wǎng)絡(luò)模型，獲得分析結(jié)果。

2.如權(quán)利要求1所述的機(jī)械設(shè)備半監(jiān)督故障檢測(cè)分析方法，其特征在于，所述將無(wú)標(biāo)簽樣本集結(jié)合高斯噪聲輸入有噪聲編碼路徑，將有噪聲編碼路徑的輸出輸入至有噪聲解碼路徑，獲得有噪聲解碼路徑中各層輸出的重構(gòu)特征，包括：

將無(wú)標(biāo)簽樣本集結(jié)合高斯噪聲輸入有噪聲編碼路徑，獲得有噪聲編碼路徑中各層輸出的故障特征；

將所述有噪聲編碼路徑中頂層輸出的故障特征反向輸入有噪聲解碼路徑，獲得有噪聲解碼路徑中各層輸出的解碼特征；

基于有噪聲編碼路徑中的層與有噪聲解碼路徑中的層之間的關(guān)聯(lián)，根據(jù)所述故障特征與所述解碼特征獲得有噪聲解碼路徑中各層輸出的重構(gòu)特征。

3.如權(quán)利要求2所述的機(jī)械設(shè)備半監(jiān)督故障檢測(cè)分析方法，其特征在于，所述基于有噪聲編碼路徑中的層與有噪聲解碼路徑中的層之間的關(guān)聯(lián)，根據(jù)所述故障特征與所述解碼特征獲得有噪聲解碼路徑中各層輸出的重構(gòu)特征，包括：

基于有噪聲編碼路徑中的層與有噪聲解碼路徑中的層之間的關(guān)聯(lián)，將所述故障特征輸入有噪聲解碼路徑中的對(duì)應(yīng)層；

根據(jù)有噪聲解碼路徑每一層的所述故障特征與所述解碼特征，根據(jù)組合激活函數(shù)，依次獲得有噪聲解碼路徑中每一層的重構(gòu)特征。

4.如權(quán)利要求3所述的機(jī)械設(shè)備半監(jiān)督故障檢測(cè)分析方法，其特征在于，所述根據(jù)有噪聲解碼路徑每一層的所述故障特征與所述解碼特征，根據(jù)組合激活函數(shù)，依次獲得有噪聲解碼路徑中每一層的重構(gòu)特征，具體表達(dá)式為：

其中，噪聲變量為第l層第k個(gè)神經(jīng)元的故障特征，為第l層第k個(gè)神經(jīng)元的解碼特征，a_l,k,b_l,k,c_l,k分別為被隨機(jī)初始化為服從N(0,0.2)分布的訓(xùn)練參數(shù)，g(·,·)為組合激活函數(shù)，sigmoid(·)為激活函數(shù)。

5.如權(quán)利要求1所述的機(jī)械設(shè)備半監(jiān)督故障檢測(cè)分析方法，其特征在于，所述基于所述第一故障特征，根據(jù)有標(biāo)簽樣本集中正樣本與負(fù)樣本的距離計(jì)算三元組損失，包括：

基于所述第一故障特征，歸類(lèi)所述有標(biāo)簽樣本集中的所有正樣本，獲得正樣本對(duì)集合；

依次計(jì)算所述正樣本對(duì)集合中的每一正樣本對(duì)與所述有標(biāo)簽樣本集中的所有負(fù)樣本對(duì)的特征距離，獲得每一正樣本對(duì)的損失；

累計(jì)所有所述正樣本對(duì)的損失，獲得所述三元組損失。

6.如權(quán)利要求5所述的機(jī)械設(shè)備半監(jiān)督故障檢測(cè)分析方法，其特征在于，所述依次計(jì)算所述正樣本對(duì)集合中的每一正樣本對(duì)與所述有標(biāo)簽樣本集中的所有負(fù)樣本對(duì)的特征距離，獲得每一正樣本對(duì)的損失，包括：

獲得所述正樣本對(duì)中每個(gè)正樣本與所述有標(biāo)簽樣本集中的所有負(fù)樣本對(duì)的特征距離的最小值；

獲得所述正樣本對(duì)中正樣本之間的特征距離；

根據(jù)所有的所述最小值和所述特征距離，獲得所述正樣本對(duì)的損失。