[發明專利]一種基于信息融合的稀疏自編碼故障診斷方法、系統

在審

• 申請號: 202310294325.4
• 申請日: 2023-03-24
• 公開（公告）號: CN116337449A
• 公開（公告）日: 2023-06-27
• 發明（設計）人: 劉韜;普會杰;柳小勤;劉暢;伍星;陳慶;周俊
• 申請（專利權）人: 昆明理工大學
• 主分類號: G01M13/045
• 分類號: G01M13/045;G06F18/25;G06F18/2415;G06F18/2136;G06F18/23;G06N3/0455;G06N3/047;G06N3/048;G06N3/088
• 代理公司: 昆明人從眾知識產權代理有限公司 53204
• 代理人: 陳波

1.一種基于信息融合的稀疏自編碼故障診斷方法，其特征在于，包括：

采集不同故障狀態下的振動加速度信號，并根據采集的故障類型為振動加速度信號添加標簽信息；

依據加速度信號，獲得頻譜、速度、位移信號；

將頻譜、速度、位移信號拼接融合成一個樣本；將多個樣本構建的數據集劃分訓練集樣本和測試集樣本；

將帶標簽的訓練集輸入用于故障診斷的稀疏自編碼模型中，預訓練用于故障診斷的稀疏自編碼模型的參數；當診斷準確率達到第一期望預設準確率時，結束訓練，保存模型參數；

將不含標簽的測試集樣本輸入到保存的預訓練模型中進行測試，輸出預測標簽集，將預測標簽集與真實標簽集進行對比，若達到第二期望預測準確率，則保存模型；將保存的模型用于故障診斷。

2.根據權利要求1所述的基于信息融合的稀疏自編碼故障診斷方法，其特征在于，所述依據加速度信號，獲得頻譜、速度、位移信號，包括：對加速度信號進行一次、二次頻域積分分別得到速度、位移信號；再將加速度信號進行傅里葉變化得到頻譜信號。

3.根據權利要求1所述的基于信息融合的稀疏自編碼故障診斷方法，其特征在于，所述將頻譜、速度、位移信號拼接融合成一個樣本時，速度、位移信號占頻譜信號點數的15％-50％。

4.根據權利要求1所述的基于信息融合的稀疏自編碼故障診斷方法，其特征在于，所述用于故障診斷的稀疏自編碼模型，模型主要包括編碼層、解碼層和SoftMax分類層；編碼層的輸入為融合后的信號，解碼層為重構后的輸入信號，SoftMax的輸入層為解碼層的輸出信號，SoftMax的輸出層為故障的類別。

5.一種基于信息融合的稀疏自編碼故障診斷系統，其特征在于，包括：

采集模塊，采集不同故障狀態下的振動加速度信號，并根據采集的故障類型為振動加速度信號添加標簽信息；

獲得模塊，用于依據加速度信號，獲得頻譜、速度、位移信號；

融合模塊，用于將頻譜、速度、位移信號拼接融合成一個樣本；將多個樣本構建的數據集劃分訓練集樣本和測試集樣本；

預訓練模塊，將帶標簽的訓練集輸入用于故障診斷的稀疏自編碼模型中，預訓練用于故障診斷的稀疏自編碼模型的參數；當診斷準確率達到第一期望預設準確率時，結束訓練，保存模型參數；

診斷模塊，用于將不含標簽的測試集樣本輸入到保存的預訓練模型中進行測試，輸出預測標簽集，將預測標簽集與真實標簽集進行對比，若達到第二期望預測準確率，則保存模型；將保存的模型用于故障診斷。

6.一種處理器，其特征在于，所述處理器用于運行程序，其中，所述程序運行時執行權利要求1-4中任意一項所述的基于信息融合的稀疏自編碼故障診斷方法。