【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)屬于工業(yè)自動(dòng)化和設(shè)備故障診斷領(lǐng)域，具體涉及一種基于多輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能故障診斷方法。
技術(shù)介紹
1、工業(yè)生產(chǎn)中，設(shè)備的故障診斷和健康監(jiān)控是保障生產(chǎn)效率和安全的重要環(huán)節(jié)。傳統(tǒng)的設(shè)備故障診斷方法多依賴人工經(jīng)驗(yàn)、規(guī)則庫或基于單一特征的淺層模型，在當(dāng)前復(fù)雜、多變的工業(yè)環(huán)境中面臨許多局限性，尤其在實(shí)時(shí)性、準(zhǔn)確性、和可靠性方面仍存在技術(shù)難題。
2、隨著工業(yè)自動(dòng)化和智能化的發(fā)展，設(shè)備故障診斷技術(shù)逐漸成為保障生產(chǎn)線穩(wěn)定運(yùn)行、提高生產(chǎn)效率的重要手段。對于生產(chǎn)線中的關(guān)鍵設(shè)備，例如風(fēng)機(jī)、水泵、減速機(jī)、軋機(jī)等，及時(shí)的故障診斷和預(yù)防性維護(hù)可以顯著減少設(shè)備故障停機(jī)時(shí)間、降低維修成本。然而，傳統(tǒng)的故障診斷方法在實(shí)時(shí)性、準(zhǔn)確性和多源數(shù)據(jù)融合方面仍然存在較大挑戰(zhàn)，難以滿足現(xiàn)代工業(yè)設(shè)備的監(jiān)控需求。
3、目前，傳統(tǒng)的設(shè)備故障診斷技術(shù)大多依賴基于規(guī)則的算法或淺層機(jī)器學(xué)習(xí)方法，這些方法通常存在以下局限性：
4、(1)實(shí)時(shí)性不足
5、在工業(yè)環(huán)境中，設(shè)備故障往往需要迅速響應(yīng)以防止進(jìn)一步損壞，但現(xiàn)有的故障診斷方法多依賴離線分析，難以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)的監(jiān)控和反饋。傳統(tǒng)方法通常將采集到的故障數(shù)據(jù)存儲(chǔ)后再進(jìn)行處理，造成數(shù)據(jù)處理滯后，難以及時(shí)響應(yīng)快速變化的設(shè)備狀態(tài)。當(dāng)設(shè)備處于高負(fù)荷運(yùn)轉(zhuǎn)狀態(tài)下，若無法及時(shí)監(jiān)控并反饋故障信息，可能導(dǎo)致不可控的停機(jī)事件，嚴(yán)重影響生產(chǎn)效率。
6、(2)準(zhǔn)確性與誤報(bào)率的局限
7、傳統(tǒng)故障診斷方法往往基于單一特征進(jìn)行分析，例如依靠振動(dòng)信號(hào)的時(shí)域特征或頻域特征，缺乏多特征的融合，導(dǎo)致對故障模
8、(3)多源數(shù)據(jù)融合困難
9、現(xiàn)代工業(yè)設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)可以通過多種傳感器來監(jiān)測，不同傳感器能夠提供設(shè)備運(yùn)行的多維信息，如振動(dòng)、溫度、電流等，形成時(shí)域和頻域等多維特征。傳統(tǒng)方法通常依賴于單一類型的數(shù)據(jù)處理，難以有效整合和利用多源數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性，無法全面反映設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)，導(dǎo)致診斷結(jié)果片面。由于缺乏數(shù)據(jù)融合手段，現(xiàn)有方法在面對復(fù)雜的設(shè)備故障模式和不確定性環(huán)境時(shí)，難以獲得可靠的故障識(shí)別結(jié)果。
10、(4)缺乏智能化的診斷手段
11、隨著智能制造的快速推進(jìn)，現(xiàn)代設(shè)備故障診斷系統(tǒng)不僅要求具有高準(zhǔn)確性和低誤報(bào)率，還需要具備自適應(yīng)和智能化的診斷能力。然而，傳統(tǒng)的基于規(guī)則的故障診斷方法無法自動(dòng)適應(yīng)不同工況和環(huán)境的變化，缺乏對新故障模式的自適應(yīng)識(shí)別能力。在實(shí)際應(yīng)用中，設(shè)備運(yùn)行環(huán)境復(fù)雜多變，傳統(tǒng)方法需要不斷調(diào)整參數(shù)，診斷模型缺乏自學(xué)習(xí)能力，難以滿足實(shí)時(shí)性和智能化的要求。此外，傳統(tǒng)方法無法實(shí)時(shí)更新診斷模型，無法根據(jù)新數(shù)據(jù)持續(xù)優(yōu)化診斷準(zhǔn)確性和可靠性。
12、(5)現(xiàn)有技術(shù)中的典型方法
13、現(xiàn)有設(shè)備故障診斷方法主要可以分為以下幾類：
14、·基于規(guī)則庫的故障診斷：依賴專家經(jīng)驗(yàn)和預(yù)設(shè)規(guī)則庫，對設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行模式匹配和分析。該方法簡單易行，但隨著設(shè)備運(yùn)行環(huán)境的變化，規(guī)則庫的維護(hù)成本較高且易失效。
15、·基于統(tǒng)計(jì)模型的故障診斷：通過計(jì)算信號(hào)的均值、標(biāo)準(zhǔn)差、方差等統(tǒng)計(jì)特征，實(shí)現(xiàn)對信號(hào)的分析和故障檢測。此方法能在一定程度上識(shí)別異常信號(hào)，但在復(fù)雜多樣的故障模式面前表現(xiàn)出較低的準(zhǔn)確性。
16、·基于淺層機(jī)器學(xué)習(xí)的故障診斷：包括支持向量機(jī)svm、隨機(jī)森林等方法，基于簡單特征訓(xùn)練分類模型。雖然這些方法在特定場景中能夠有效分類，但缺乏多維特征融合能力，且對設(shè)備運(yùn)行環(huán)境變化的適應(yīng)性較差。
17、綜上所述，傳統(tǒng)的設(shè)備故障診斷方法難以滿足現(xiàn)代工業(yè)設(shè)備的實(shí)時(shí)、高效、智能化診斷需求。因此，開發(fā)一種結(jié)合多源數(shù)據(jù)融合和深度學(xué)習(xí)的智能故障診斷方法，以應(yīng)對復(fù)雜多變的工業(yè)設(shè)備運(yùn)行環(huán)境，成為當(dāng)前領(lǐng)域內(nèi)的技術(shù)難題。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、為解決上述問題，本專利技術(shù)公開了一種基于多輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能故障診斷方法，該方法通過融合多維特征和深度學(xué)習(xí)算法，實(shí)現(xiàn)了對設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)測和故障診斷，從而提升工業(yè)設(shè)備的管理效率和穩(wěn)定性；適用于高速旋轉(zhuǎn)設(shè)備、變速變載設(shè)備(如風(fēng)機(jī)、水泵、減速機(jī)和軋機(jī))等復(fù)雜工業(yè)設(shè)備的健康監(jiān)控。
2、為達(dá)到上述目的，本專利技術(shù)的技術(shù)方案如下：
3、基于多輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能故障診斷方法，包括以下步驟：
4、s1：數(shù)據(jù)采集
5、根據(jù)目標(biāo)設(shè)備的監(jiān)測需求，通過傳感器采集設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的多源數(shù)據(jù)，包括振動(dòng)、電流、溫度等信號(hào)。
6、s11：使用mems加速度傳感器對設(shè)備的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行采集，設(shè)置采樣頻率為10khz，以捕捉高頻故障特征信號(hào)；
7、s12：通過rs485和can總線接口將傳感器數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)傳輸至中央處理單元，確保數(shù)據(jù)的時(shí)效性和傳輸穩(wěn)定性；
8、s13：同時(shí)采集設(shè)備的電流和溫度信號(hào)，以增加設(shè)備狀態(tài)特征的多樣性，為后續(xù)多維特征融合提供全面的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。
9、通過數(shù)據(jù)采集步驟，本專利技術(shù)能夠?qū)崟r(shí)獲取設(shè)備運(yùn)行的多維度數(shù)據(jù)，為數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征提取提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)支持。
10、s2：數(shù)據(jù)預(yù)處理
11、對采集的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪、標(biāo)準(zhǔn)化、異常值檢測和時(shí)間對齊處理，以提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和一致性。
12、s21：去噪處理。采用小波濾波方法對采集到的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行去噪，選擇'db4'小波基，分解層數(shù)設(shè)為5，并使用“軟閾值”去除高頻噪聲；
13、s22：數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化。對不同傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，將均值調(diào)整為0，標(biāo)準(zhǔn)差調(diào)整為1，以確保多源數(shù)據(jù)的統(tǒng)一性；
14、s23：異常值檢測。對標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)設(shè)置異常檢測閾值，并剔除超過閾值的異常點(diǎn)，以提高數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性和一致性；
15、s24：時(shí)間對齊。對不同傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間同步，以確保多源信號(hào)的時(shí)間一致性，便于后續(xù)特征融合；
16、s25：數(shù)據(jù)格式化。將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)格式化為適合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸入的張量格式，確保數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)統(tǒng)一、清晰。
17、數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟提升了多源數(shù)據(jù)的質(zhì)量和時(shí)效性，為后續(xù)特征提取和模型訓(xùn)練提供了高質(zhì)量的數(shù)據(jù)支持。
18、s3：特征提取
19、根據(jù)故障類型的多樣性和設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的復(fù)雜性，進(jìn)行時(shí)域特征、頻域特征及時(shí)頻域特征的提取，以全面表征設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)。
20、s31：時(shí)域特征提取。計(jì)算振動(dòng)信號(hào)的均值、標(biāo)準(zhǔn)差、峰值、均方根值、峰度、偏度、裕度因子、波形因子等10種特征，以描述信號(hào)在時(shí)間域的波動(dòng)情況；
21、s32：時(shí)頻域特征提取。使用連續(xù)小波變換(cwt)生成32x32的特征矩陣，以捕捉信號(hào)的時(shí)頻變化，提升對突發(fā)性故障的識(shí)別能力；cwt的數(shù)學(xué)表達(dá)式如下：
22、
23、其中：
24、x(t)：原始信號(hào)；
25本文檔來自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
1.基于多輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能故障診斷方法，構(gòu)建一個(gè)設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測模型算法系統(tǒng)，其特征在于，包括如下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能故障診斷方法，其特征在于：所述步驟S1中，數(shù)據(jù)采集采用MEMS加速度傳感器，以10kHz的采樣頻率對設(shè)備振動(dòng)進(jìn)行采集，并通過RS485或CAN總線接口傳輸數(shù)據(jù)。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能故障診斷方法，其特征在于：所述步驟S2包括以下子步驟：
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能故障診斷方法，其特征在于：所述步驟S3具體包括時(shí)域特征和時(shí)頻域特征的提取，其中：
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能故障診斷方法，其特征在于：所述步驟S4具體包括以下子步驟：
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于多輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能故障診斷方法，其特征在于：所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型采用Adam優(yōu)化器和交叉熵?fù)p失函數(shù)，模型訓(xùn)練中使用早停策略和K折交叉驗(yàn)證，確保模型的泛化能力和診斷準(zhǔn)確性。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能故障診斷方法，其特征
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的基于多輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能故障診斷方法，其特征在于：所述步驟S54中生成的故障報(bào)告包括故障類型、發(fā)生時(shí)間、置信度、風(fēng)險(xiǎn)級別及建議處理措施，并通過用戶界面以圖表和報(bào)表形式展示。
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的基于多輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能故障診斷方法，其特征在于：所述故障報(bào)告支持用戶自定義時(shí)間范圍查詢，包括實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、歷史數(shù)據(jù)、故障統(tǒng)計(jì)和趨勢分析，以支持設(shè)備維護(hù)和管理決策。
10.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能故障診斷方法，其特征在于：所述系統(tǒng)提供用戶交互界面模塊，包括實(shí)時(shí)監(jiān)控、故障報(bào)警、歷史查詢和用戶權(quán)限管理功能，支持單點(diǎn)登錄SSO和多因素認(rèn)證MFA以確保數(shù)據(jù)安全性。
...【技術(shù)特征摘要】
1.基于多輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能故障診斷方法，構(gòu)建一個(gè)設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測模型算法系統(tǒng)，其特征在于，包括如下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能故障診斷方法，其特征在于：所述步驟s1中，數(shù)據(jù)采集采用mems加速度傳感器，以10khz的采樣頻率對設(shè)備振動(dòng)進(jìn)行采集，并通過rs485或can總線接口傳輸數(shù)據(jù)。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能故障診斷方法，其特征在于：所述步驟s2包括以下子步驟：
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能故障診斷方法，其特征在于：所述步驟s3具體包括時(shí)域特征和時(shí)頻域特征的提取，其中：
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能故障診斷方法，其特征在于：所述步驟s4具體包括以下子步驟：
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于多輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能故障診斷方法，其特征在于：所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型采用adam優(yōu)化器和交叉熵...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：羅軍舟，盧欣，劉海，熊潤群，單馮，陳亭安，
申請(專利權(quán))人：東南大學(xué)，
類型：發(fā)明
國別省市：
還沒有人留言評論。發(fā)表了對其他瀏覽者有用的留言會(huì)獲得科技券。