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一种立式水泵机组智能故障诊断方法
申请人信息
- 申请人:昆明理工大学
- 申请人地址:650000 云南省昆明市一二一大街文昌路68号
- 发明人: 昆明理工大学
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种立式水泵机组智能故障诊断方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311581882.0 |
| 申请日 | 2023/11/24 |
| 公告号 | CN117574057A |
| 公开日 | 2024/2/20 |
| IPC主分类号 | G06F18/10 |
| 权利人 | 昆明理工大学 |
| 发明人 | 曾云; 张兼博; 李想; 唐跨纪 |
| 地址 | 云南省昆明市呈贡区景明南路727号 |
摘要文本
昆明理工大学获取“一种透气窗帘布”专利技术，本发明公开了一种立式水泵机组智能故障诊断方法，属于故障信号分析处理技术领域。将采集到的水泵机组振动信号进行CEEMDAN分解，将分解后的信号重构为高中低三个频率层次的信号；利用时移多尺度样本熵TSMSE对重构后的信号进行特征提取并创建特征集；最后将特征集输入训练好的IBiLSTM模型进行特征分类，从而判定是否为故障信号。采用时移多尺度样本熵TSMSE提取不同频率层次的特征信息搭配IBiLSTM模型能更好的进行立式水泵机组故障诊断，克服了当前特征提取算法抗噪性差、不稳定以及特征分类模型容易陷入局部最优的问题。
专利主权项内容
1.一种立式水泵机组智能故障诊断方法，其特征在于包括如下步骤：S1.采集立式水泵机组不同运行工况下的振动信号；S2.将振动信号使用CEEMDAN进行分解，计算分量样本熵值，根据样本熵值将信号按高中低频率层次进行重构，得到重构后的信号；S3.利用时移多尺度样本熵提取重构信号的特征信息，根据运行工况分别建立相应的特征集；S4.将特征集随机分为训练集和测试集，训练集按运行工况输入基于Cubic映射改进的鱼鹰优化算法融合随机差分变异的麻雀优化算法改进的双向长短时记忆网络，训练网络模型，得到训练好的故障特征分类器；S5.将测试集输入到训练好的故障特征分类器，进行信号特征分类，得到故障诊断结果。。关注公众号马 克 数 据 网