[發明專利]一種基于多傳感器圖像生成技術的故障診斷方法和系統

在審

• 申請號: 202310037558.6
• 申請日: 2023-01-10
• 公開（公告）號: CN116168217A
• 公開（公告）日: 2023-05-26
• 發明（設計）人: 王恒兵;張曉光;周立;陳洋;束正華
• 申請（專利權）人: 安徽智質工程技術有限公司
• 主分類號: G06V10/72
• 分類號: G06V10/72;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/096
• 代理公司: 蕪湖思誠知識產權代理有限公司 34138
• 代理人: 項磊

1.一種基于多傳感器圖像生成技術的故障診斷方法，其特征在于：包括下列步驟：

步驟1、設備運行時通過設備上的若干傳感器采集數據并儲存；

步驟2、人為給設備設置不同的故障情況，間歇短暫運行的同時采集和存儲數據；

步驟3、給收集的數據打上標簽，所述數據為時序數據；

步驟4、對數據進行分片；

步驟5、基于采集數據生成圖像，對上一步產生的數據片進行全排列，再將獲得的數據組在垂直方向上進行堆疊，將時序數據轉化為對應的圖像；

步驟6、基于生成的圖像，選擇訓練好的深度神經網絡通過固定預訓練網絡的特定層參數，同時利用少量目標域訓練樣本對其它層參數進行調優的方法，進行模型遷移，獲得最終適用于目標域的診斷模型。

2.根據權利要求1所述的一種基于多傳感器圖像生成技術的故障診斷方法，其特征在于：所述步驟4中的分片準則包括：傳感器數量為N，每支傳感器對應的數據片長度應包含其監測位置旋轉器件至少旋轉一周的數據量，數據長度為m。

3.根據權利要求2所述的一種基于多傳感器圖像生成技術的故障診斷方法，其特征在于：所述步驟5中，取起始時刻相同的N支傳感器對應的數據片，對其進行全排列，共有n＝N！種排列的數據組，將這n組數據在垂直方向上進行堆疊，可得m*n的矩陣C，該步驟將采集的數據轉化為對應的圖像。

4.根據權利要求3所述的一種基于多傳感器圖像生成技術的故障診斷方法，其特征在于：深度神經網絡處理的圖像的像素范圍是0-255，將采集的數據轉化為圖像的具體方式包括：C_i，j表示矩陣第i行的第j元素，max(C_i)表示矩陣第i行中最大的元素，min(C_i)表示矩陣第i行中最小的元素，由此計算圖像中0-255像素范圍內每個像素對應的元素，計算式如下：

由此計算得到圖像中與像素對應的第i行的第j元素進而可得轉化后的m*n大小的圖像。

5.根據權利要求1所述的一種基于多傳感器圖像生成技術的故障診斷方法，其特征在于：所述數據為振動傳感器采集的設備振動數據，所述深度神經網絡為VGGNet。

6.一種基于多傳感器圖像生成技術的故障診斷系統，包括設于旋轉機械設備上的若干傳感器和計算機設備，所述傳感器采集時序數據并發送到所述計算機設備，所述計算機設備包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，其特征在于：所述處理器執行所述計算機程序時實現根據權利要求1-5中任一所述的一種基于多傳感器圖像生成技術的故障診斷方法。