[發(fā)明專(zhuān)利]一種游泳智能設(shè)備的故障檢測(cè)方法、系統(tǒng)和可讀存儲(chǔ)介質(zhì)

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202310263350.6
• 申請(qǐng)日: 2023-03-17
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN116304631A
• 公開(kāi)（公告）日: 2023-06-23
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 于中陽(yáng);張萌飛;楊文輝
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 上海旺鏈信息科技有限公司
• 主分類(lèi)號(hào): G06F18/213
• 分類(lèi)號(hào): G06F18/213;G01H17/00;G06F18/2135;G06F18/2415
• 代理公司: 北京繪聚高科知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11832
• 代理人: 張春慧

1.一種游泳智能設(shè)備的故障檢測(cè)方法，其特征在于，包括：

使用安裝于游泳智能設(shè)備的振動(dòng)傳感器，分別采集不同健康狀態(tài)下所述游泳智能設(shè)備的振動(dòng)信號(hào)；

計(jì)算所述振動(dòng)信號(hào)對(duì)應(yīng)的信號(hào)特征，所述信號(hào)特征包括所述振動(dòng)信號(hào)的均值特征、方差特征、偏度特征、峰值特征、相關(guān)系數(shù)特征和四分位差特征；

根據(jù)主成分分析法對(duì)所述均值特征、方差特征、偏度特征、峰值特征、相關(guān)系數(shù)特征和四分位差特征進(jìn)行降維操作，得到與所述健康狀態(tài)相關(guān)聯(lián)的多個(gè)主成分特征；

使用所述多個(gè)主成分特征訓(xùn)練softmax分類(lèi)模型，得到訓(xùn)練達(dá)標(biāo)的softmax健康狀態(tài)分類(lèi)器；

采集需要故障檢測(cè)的游泳智能設(shè)備的振動(dòng)信號(hào)，將所述振動(dòng)信號(hào)輸入至所述softmax健康狀態(tài)分類(lèi)器進(jìn)行健康狀態(tài)分類(lèi)，得到所述振動(dòng)信號(hào)對(duì)應(yīng)的健康狀態(tài)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的故障檢測(cè)方法，其特征在于，所述使用安裝于游泳智能設(shè)備的振動(dòng)傳感器，分別采集不同健康狀態(tài)下游泳智能設(shè)備的振動(dòng)信號(hào)的步驟，包括：

根據(jù)游泳智能設(shè)備的故障情況，劃分所述游泳智能設(shè)備的健康狀態(tài)；

分別選取多個(gè)不同健康狀態(tài)的游泳智能設(shè)備；

針對(duì)每個(gè)健康狀態(tài)對(duì)應(yīng)的游泳智能設(shè)備，使用所述振動(dòng)傳感器分別采集所述游泳智能設(shè)備連續(xù)預(yù)定時(shí)段內(nèi)的三軸振動(dòng)信號(hào)。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的故障檢測(cè)方法，其特征在于，所述計(jì)算所述振動(dòng)信號(hào)對(duì)應(yīng)的信號(hào)特征的步驟，包括：

根據(jù)均值特征方差特征標(biāo)準(zhǔn)化公式：對(duì)所述游泳智能設(shè)備的初始振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行均值-方差標(biāo)準(zhǔn)化處理，得到標(biāo)準(zhǔn)化后振動(dòng)信號(hào)，其中，Z為所述標(biāo)準(zhǔn)化后振動(dòng)信號(hào)，X為初始振動(dòng)信號(hào)，X為信號(hào)均值，S為標(biāo)準(zhǔn)差；

根據(jù)均值特征計(jì)算公式：計(jì)算所述標(biāo)準(zhǔn)化后振動(dòng)信號(hào)的均值特征，其中，為所述標(biāo)準(zhǔn)化后振動(dòng)信號(hào)的均值特征，a_i為第i個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化后振動(dòng)信號(hào)；

根據(jù)方差特征計(jì)算公式：計(jì)算所述標(biāo)準(zhǔn)化后振動(dòng)信號(hào)的方差特征，其中，d為方差特征，為所述標(biāo)準(zhǔn)化后振動(dòng)信號(hào)的均值特征，a_i為第i個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化后振動(dòng)信號(hào)；

根據(jù)偏度計(jì)算公式：計(jì)算所述標(biāo)準(zhǔn)化后振動(dòng)信號(hào)的偏度特征，其中，skewness為偏度特征，d為所述方差特征；

根據(jù)峰值特征計(jì)算公式：計(jì)算所述標(biāo)準(zhǔn)化后振動(dòng)信號(hào)的峰值特征，其中，kurtosis為峰值特征；

根據(jù)相關(guān)系數(shù)特征計(jì)算公式：(i，,j＝x，y?and?z)，計(jì)算所述標(biāo)準(zhǔn)化后振動(dòng)信號(hào)的相關(guān)系數(shù)特征，其中，r_ij為相關(guān)系數(shù)，a_i(t)為第t時(shí)刻的第i個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化后振動(dòng)信號(hào)，a_j(t)為第t時(shí)刻的第j個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化后振動(dòng)信號(hào)，s_i為第i個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化后振動(dòng)信號(hào)的標(biāo)準(zhǔn)差，s_j為第j個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化后振動(dòng)信號(hào)的標(biāo)準(zhǔn)差；

根據(jù)四分位差特征計(jì)算公式：Q＝Q₃-Q₁，計(jì)算所述標(biāo)準(zhǔn)化后振動(dòng)信號(hào)的四分位差特征，其中，Q為四分位差特征，Q₁為第一四分位數(shù)，Q₃為第三四分位數(shù)。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的故障檢測(cè)方法，其特征在于，所述根據(jù)主成分分析法對(duì)所述均值特征、方差特征、偏度特征、峰值特征、相關(guān)系數(shù)特征和四分位差特征進(jìn)行降維操作，得到與所述健康狀態(tài)相關(guān)聯(lián)的多個(gè)主成分特征的步驟，包括：

以多個(gè)所述振動(dòng)信號(hào)作為列向量，以所述振動(dòng)信號(hào)對(duì)應(yīng)的均值特征、方差特征、偏度特征、峰值特征、相關(guān)系數(shù)特征和四分位差特征作為行向量，構(gòu)成信號(hào)特征矩陣；

計(jì)算所述信號(hào)特征矩陣中每一行的行向量均值，根據(jù)所述信號(hào)特征矩陣中的行向量與行向量均值之差，計(jì)算得到與所述信號(hào)特征矩陣對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)集矩陣；

根據(jù)協(xié)方差矩陣計(jì)算公式，計(jì)算所述數(shù)據(jù)集矩陣對(duì)應(yīng)的協(xié)方差矩陣；

求解所述協(xié)方差矩陣的矩陣特征值和單位特征向量，按照所述矩陣特征值由大到小順序排列所述單位特征向量，得到所述協(xié)方差矩陣對(duì)應(yīng)的轉(zhuǎn)換矩陣；

根據(jù)所述協(xié)方差矩陣和所述轉(zhuǎn)換矩陣，計(jì)算得到主成分矩陣；

計(jì)算所述矩陣特征值的方差貢獻(xiàn)率和方差累計(jì)貢獻(xiàn)率；

根據(jù)所述方差貢獻(xiàn)率和累計(jì)貢獻(xiàn)率對(duì)所述主成分矩陣進(jìn)行降維，得到與所述健康狀態(tài)相關(guān)聯(lián)的多個(gè)主成分特征。