【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)屬于軸承異常相關(guān)，更具體地，涉及一種滾動(dòng)軸承異常檢測(cè)模型的構(gòu)建方法及系統(tǒng)。
技術(shù)介紹
1、滾動(dòng)軸承作為石油化工、風(fēng)力發(fā)電、高速鐵路、工業(yè)機(jī)床、航空航天等領(lǐng)域的大型機(jī)械的核心部件，對(duì)于旋轉(zhuǎn)機(jī)械的穩(wěn)定運(yùn)行起到關(guān)鍵作用。而在長(zhǎng)期高速旋轉(zhuǎn)的工作狀態(tài)下，滾動(dòng)軸承極易發(fā)生故障，威脅機(jī)械及工作人員的安全，使機(jī)械及工作人員處于安全隱患之中。并且由滾動(dòng)軸承故障所引起的事故后果嚴(yán)重，會(huì)造成難以預(yù)計(jì)的人員傷亡與經(jīng)濟(jì)損失，所以及時(shí)對(duì)處于使用狀態(tài)的滾動(dòng)軸承進(jìn)行故障檢測(cè)、確保軸承機(jī)械安全運(yùn)行具有重要意義。
2、此外，在對(duì)軸承進(jìn)行故障檢測(cè)時(shí)的漏檢可能引起機(jī)械設(shè)施損壞，嚴(yán)重的情況會(huì)引起事故發(fā)生。因此，提高故障檢測(cè)準(zhǔn)確率，避免誤診、漏診對(duì)保障旋轉(zhuǎn)機(jī)械系統(tǒng)的正常運(yùn)轉(zhuǎn)具有極其重要的意義。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的以上缺陷或改進(jìn)需求，本專利技術(shù)提供了一種滾動(dòng)軸承異常檢測(cè)模型的構(gòu)建方法及系統(tǒng)，解決現(xiàn)有技術(shù)中異常模型訓(xùn)練過程中數(shù)據(jù)樣本少的問題。
2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，按照本專利技術(shù)的一個(gè)方面，提供了一種滾動(dòng)軸承異常檢測(cè)模型的構(gòu)建方法，該方法包括下列步驟：
3、采集軸承振動(dòng)的振動(dòng)信號(hào)形成原始振動(dòng)信號(hào)集a并對(duì)該原始振動(dòng)信號(hào)集中的每個(gè)振動(dòng)信號(hào)賦予故障標(biāo)簽；利用數(shù)據(jù)生成模型對(duì)所述原始振動(dòng)信號(hào)集中的各個(gè)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理生成新的振動(dòng)信號(hào)，以此形成新的振動(dòng)信號(hào)集b；將該振動(dòng)信號(hào)集b與所述原始振動(dòng)信號(hào)集a中的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行拼接形成拼接的振動(dòng)信號(hào)，拼接的振動(dòng)信號(hào)的故障標(biāo)簽與振動(dòng)信號(hào)集b中的
4、利用振動(dòng)信號(hào)集c訓(xùn)練異常檢測(cè)模型獲得所需的滾動(dòng)軸承的異常檢測(cè)模型，該異常檢測(cè)模型的輸入為振動(dòng)信號(hào)，輸出為故障標(biāo)簽。
5、進(jìn)一步優(yōu)選地，所述原始振動(dòng)信號(hào)集a中包括正常振動(dòng)信號(hào)集a1和異常振動(dòng)信號(hào)集a2，正常振動(dòng)信號(hào)集a1的故障標(biāo)簽為正常，異常振動(dòng)信號(hào)集a2中的異常振動(dòng)信號(hào)的故障標(biāo)簽根據(jù)采集該異常振動(dòng)信號(hào)時(shí)軸承的異常類型進(jìn)行設(shè)定。
6、進(jìn)一步優(yōu)選地，所述數(shù)據(jù)生成模型生成新的振動(dòng)信號(hào)時(shí)是利用異常振動(dòng)信號(hào)集a2中的異常振動(dòng)信號(hào)生成的新的異常振動(dòng)信號(hào)。
7、進(jìn)一步優(yōu)選地，所述振動(dòng)信號(hào)集b與所述原始振動(dòng)信號(hào)集a中的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行拼接，是將振動(dòng)信號(hào)集b中的異常振動(dòng)信號(hào)與正常振動(dòng)信號(hào)集a1中的正常信號(hào)進(jìn)行拼接。
8、進(jìn)一步優(yōu)選地，拼接的振動(dòng)信號(hào)的關(guān)系式如下：
9、
10、其中，t＝1，2，…，nr+ng是拼接的振動(dòng)信號(hào)y(t)的時(shí)間索引，xr(t)是原始振動(dòng)信號(hào)，nr是原始振動(dòng)信號(hào)長(zhǎng)度，xg(t)是振動(dòng)信號(hào)集b中的新的振動(dòng)信號(hào)，ng是生成的新的振動(dòng)信號(hào)長(zhǎng)度，t＝p為隨機(jī)插入點(diǎn)。
11、進(jìn)一步優(yōu)選地，所述數(shù)據(jù)生成模型包括頻域轉(zhuǎn)換單元、頻譜濾波單元，信號(hào)生成單元，其中，所述頻域轉(zhuǎn)換單元用于將振動(dòng)信號(hào)的時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行離散傅里葉變換轉(zhuǎn)換為頻域表示，同時(shí)對(duì)輸入的振動(dòng)信號(hào)在頻域中引入輕微的擾動(dòng)生成新的頻域振動(dòng)信號(hào)；頻譜濾波單元用于對(duì)所述頻域轉(zhuǎn)換單元生成的新的頻域振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行濾波；信號(hào)生成單元通過逆傅里葉變換將濾波后的新的頻域振動(dòng)信號(hào)轉(zhuǎn)換為時(shí)域表示。
12、進(jìn)一步優(yōu)選地，所述異常檢測(cè)模型采用時(shí)域卷積網(wǎng)絡(luò)模型。
13、進(jìn)一步優(yōu)選地，所述異常檢測(cè)模型的損失函數(shù)如下：
14、
15、其中，ψc是正樣本的預(yù)測(cè)函數(shù)，用于對(duì)異常樣本進(jìn)行分類，y+＝1和y-＝-1用于實(shí)現(xiàn)異常樣本和正常樣本的分類，c∈rh是特征空間上的超球中心，是對(duì)所有樣本的期望，s是正樣本集合，s′是負(fù)樣本集合，ls∈s是指示函數(shù)，d(s)是多種分布距離的聯(lián)合決策結(jié)果，φ(d(s)是對(duì)決策結(jié)果的特征表示。
16、進(jìn)一步優(yōu)選地，在訓(xùn)練所述異常檢測(cè)模型中，采用隨機(jī)搜索的方法優(yōu)化異常檢測(cè)模型中的參數(shù)。
17、按照本專利技術(shù)的另一個(gè)方面，提供了一種滾動(dòng)軸承異常檢測(cè)模型的構(gòu)建系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括執(zhí)行器，該執(zhí)行器執(zhí)行上述所述的一種滾動(dòng)軸承異常檢測(cè)模型的構(gòu)建方法。
18、總體而言，通過本專利技術(shù)所構(gòu)思的以上技術(shù)方案與現(xiàn)有技術(shù)相比，具備下列有益效果：
19、1.本專利技術(shù)通過所提出的數(shù)據(jù)生成與增強(qiáng)方式來擴(kuò)大軸承振動(dòng)信號(hào)樣本集，既包含正樣本也包含負(fù)樣本，解決小樣本的問題，通過軸承異常檢測(cè)模型來擬合正常數(shù)據(jù)分布，實(shí)現(xiàn)較好的識(shí)別異常，通過數(shù)據(jù)生成，實(shí)現(xiàn)更好的特征增強(qiáng)，擴(kuò)大樣本空間，實(shí)現(xiàn)機(jī)械信號(hào)的異常檢測(cè)問題；
20、2.本專利技術(shù)通過數(shù)據(jù)生成與樣本拼接的技術(shù)，可以顯著地增加數(shù)據(jù)量，擴(kuò)充樣本集，并且增加樣本集的多樣性，同時(shí)數(shù)據(jù)生成的過程通過添加隨機(jī)噪聲來增加模塊的抗擾動(dòng)能力，可以幫助解釋和理解模型的決策過程，尤其是在模型如何區(qū)分正常和異常行為方面，因此通過這種方式可以顯著提升異常檢測(cè)模型的性能，尤其是在數(shù)據(jù)有限、異常稀有或多樣性不足的情況下。這種方法為模型訓(xùn)練提供了一種靈活而強(qiáng)大的工具，有助于構(gòu)建更準(zhǔn)確、更魯棒的異常檢測(cè)系統(tǒng)；
21、3.本專利技術(shù)在損失函數(shù)中引入聯(lián)合決策機(jī)制，即通過綜合多種分布距離的信息來做出最終的決策，針對(duì)每種分布距離，可以引入權(quán)重參數(shù)來對(duì)其進(jìn)行加權(quán)計(jì)算。這樣可以根據(jù)不同分布距離在捕獲數(shù)據(jù)特征方面的重要性來調(diào)整它們的影響力，從而更好地適應(yīng)數(shù)據(jù)的多樣性，進(jìn)一步對(duì)于模型訓(xùn)練中的關(guān)鍵超參數(shù)，通過隨機(jī)搜索來更新迭代，可以更高效地在符合物理規(guī)律的參數(shù)空間中找到高性能的參數(shù)組合，可以避免過度優(yōu)化參數(shù)的情況出現(xiàn)，在一定程度上能夠減輕過度擬合的風(fēng)險(xiǎn)，提高模型的檢測(cè)性能。
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1.一種滾動(dòng)軸承異常檢測(cè)模型的構(gòu)建方法，其特征在于，該方法包括下列步驟：
2.如權(quán)利要求1所述的一種滾動(dòng)軸承異常檢測(cè)模型的構(gòu)建方法，其特征在于，所述原始振動(dòng)信號(hào)集A中包括正常振動(dòng)信號(hào)集A1和異常振動(dòng)信號(hào)集A2，正常振動(dòng)信號(hào)集A1的故障標(biāo)簽為正常，異常振動(dòng)信號(hào)集A2中的異常振動(dòng)信號(hào)的故障標(biāo)簽根據(jù)采集該異常振動(dòng)信號(hào)時(shí)軸承的異常類型進(jìn)行設(shè)定。
3.如權(quán)利要求2所述的一種滾動(dòng)軸承異常檢測(cè)模型的構(gòu)建方法，其特征在于，所述數(shù)據(jù)生成模型生成新的振動(dòng)信號(hào)時(shí)是利用異常振動(dòng)信號(hào)集A2中的異常振動(dòng)信號(hào)生成的新的異常振動(dòng)信號(hào)。
4.如權(quán)利要求2或3所述的一種滾動(dòng)軸承異常檢測(cè)模型的構(gòu)建方法，其特征在于，所述振動(dòng)信號(hào)集B與所述原始振動(dòng)信號(hào)集A中的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行拼接，是將振動(dòng)信號(hào)集B中的振動(dòng)信號(hào)與所述正常振動(dòng)信號(hào)集A1中的正常信號(hào)進(jìn)行拼接。
5.如權(quán)利要求4所述的一種滾動(dòng)軸承異常檢測(cè)模型的構(gòu)建方法，其特征在于，所述拼接的振動(dòng)信號(hào)的關(guān)系式如下：
6.如權(quán)利要求1或2所述的一種滾動(dòng)軸承異常檢測(cè)模型的構(gòu)建方法，其特征在于，所述數(shù)據(jù)生成模型包括頻域轉(zhuǎn)換單元、頻
7.如權(quán)利要求1或2所述的一種滾動(dòng)軸承異常檢測(cè)模型的構(gòu)建方法，其特征在于，所述異常檢測(cè)模型采用時(shí)域卷積網(wǎng)絡(luò)模型。
8.如權(quán)利要求7所述的一種滾動(dòng)軸承異常檢測(cè)模型的構(gòu)建方法，其特征在于，所述異常檢測(cè)模型的損失函數(shù)如下：
9.如權(quán)利要求8所述的一種滾動(dòng)軸承異常檢測(cè)模型的構(gòu)建方法，其特征在于，在訓(xùn)練所述異常檢測(cè)模型中，采用隨機(jī)搜索的方法優(yōu)化異常檢測(cè)模型中的參數(shù)。
10.一種滾動(dòng)軸承異常檢測(cè)模型的構(gòu)建系統(tǒng)，其特征在于，該系統(tǒng)包括執(zhí)行器，該執(zhí)行器執(zhí)行權(quán)利要求1-9任一項(xiàng)所述的一種滾動(dòng)軸承異常檢測(cè)模型的構(gòu)建方法。
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種滾動(dòng)軸承異常檢測(cè)模型的構(gòu)建方法，其特征在于，該方法包括下列步驟：
2.如權(quán)利要求1所述的一種滾動(dòng)軸承異常檢測(cè)模型的構(gòu)建方法，其特征在于，所述原始振動(dòng)信號(hào)集a中包括正常振動(dòng)信號(hào)集a1和異常振動(dòng)信號(hào)集a2，正常振動(dòng)信號(hào)集a1的故障標(biāo)簽為正常，異常振動(dòng)信號(hào)集a2中的異常振動(dòng)信號(hào)的故障標(biāo)簽根據(jù)采集該異常振動(dòng)信號(hào)時(shí)軸承的異常類型進(jìn)行設(shè)定。
3.如權(quán)利要求2所述的一種滾動(dòng)軸承異常檢測(cè)模型的構(gòu)建方法，其特征在于，所述數(shù)據(jù)生成模型生成新的振動(dòng)信號(hào)時(shí)是利用異常振動(dòng)信號(hào)集a2中的異常振動(dòng)信號(hào)生成的新的異常振動(dòng)信號(hào)。
4.如權(quán)利要求2或3所述的一種滾動(dòng)軸承異常檢測(cè)模型的構(gòu)建方法，其特征在于，所述振動(dòng)信號(hào)集b與所述原始振動(dòng)信號(hào)集a中的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行拼接，是將振動(dòng)信號(hào)集b中的振動(dòng)信號(hào)與所述正常振動(dòng)信號(hào)集a1中的正常信號(hào)進(jìn)行拼接。
5.如權(quán)利要求4所述的一種滾動(dòng)軸承異常檢測(cè)模型的構(gòu)建方法，其特征在于，所述拼接的振動(dòng)信號(hào)的關(guān)系式如下：
6.如權(quán)利要求1或2所述的一種滾動(dòng)軸承異常檢...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：劉紅奇，王勝祎，朱秋凝，賀松平，毛新勇，彭芳瑜，
申請(qǐng)(專利權(quán))人：華中科技大學(xué)，
類型：發(fā)明
國別省市：
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