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基于多源信息融合的球磨机传动系统故障诊断方法与系统

申请号: CN202410022008.1
申请人: 浙江大学
申请日期: 2024/1/8

摘要文本

本发明公开了一种基于多源信息融合的球磨机传动系统故障诊断方法与系统,包括以下步骤:采集球磨机的多模态故障数据并进行预处理;对多模态故障数据分别进行小波变换,分频段提取故障的多模态时频域特征,得到每个信号的细节系数特征和近似系数特征;使用最大绝对值规则和稀疏表示进行特征融合,得到包含全频段特征的向量进而计算特征矩阵,使用递归特征消除法进行特征选择,将带有标签的球磨机传动多模态故障数据输入到自编码器中进行训练,使用训练好的自编码器对融合后的特征向量进行诊断,输出球磨机传动系统故障检测结果。本发明通过形成体现高、低频段特征的互补特征以及三种信号的特征优化,显著增加了模型的多样性和泛化能力。

专利详细信息

项目 内容
专利名称 基于多源信息融合的球磨机传动系统故障诊断方法与系统
专利类型 发明申请
申请号 CN202410022008.1
申请日 2024/1/8
公告号 CN117556344A
公开日 2024/2/13
IPC主分类号 G06F18/2415
权利人 浙江大学
发明人 孟凡光; 史治国
地址 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号

专利主权项内容

1.一种基于多源信息融合的球磨机传动系统故障诊断方法,其特征在于,该方法包括:S1、采集带有标签的球磨机传动多模态故障数据并使用陷波滤波器去除基频噪声;S2、对多模态故障数据分别进行小波变换,分频段提取球磨机传动系统故障的多模态时频域特征,得到每个信号的细节系数特征和近似系数特征;S3、使用最大绝对值规则分别融合不同信号的细节系数特征和不同信号的近似系数特征;将所有频段特征进行融合,得到包含全频段特征的向量;S4、将信号分段,根据每段对应的包含全频段特征的向量得到特征矩阵,使用递归特征消除法进行特征选择,得到优化后的特征矩阵;S5、将带有标签的球磨机传动多模态故障数据输入到自编码器中,使用无监督学习进行训练,使用训练好的自编码器对融合后的特征向量进行诊断,输出球磨机传动系统故障检测结果。