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基于多源信号和深度学习的设备故障诊断方法

基本信息

申请号	CN202111085910.0	申请日	-
公开（公告）号	CN113887342A	公开（公告）日	2022-01-04
申请公布号	CN113887342A	申请公布日	2022-01-04
分类号	G06K9/00（2006.01）I;G06K9/62（2006.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I	分类	计算；推算；计数;
发明人	尹德斌;徐超;秦佳晖;张祎纯;关柳恩;乔非;翟晓东	申请（专利权）人	上海工业自动化仪表研究院有限公司
代理机构	上海申汇专利代理有限公司	代理人	翁若莹;徐颖
地址	200233上海市徐汇区漕宝路103号
法律状态	-

摘要

本发明涉及一种基于多源信号和深度学习的设备故障诊断方法，采用多源信号进行设备故障诊断，充分且有效利用设备的多个状态监控数据，为故障诊断提供更多重要的故障信息，使诊断在多工况等复杂环境下依旧保持令人满意的鲁棒性和准确性；本发明基于深度学习构建深度神经网络模型，无需人为处理原始数据和提取特征，借鉴残差网络的思想，在卷积神经网络模型的基础上加入跳跃连接来扩展网络深度，每层网络只学习特征表示的残差，不仅加速模型收敛过程、提高模型的训练效率，而且能够提高模型的拟合能力和诊断性能；引入全局平均池化替代部分全连接层，通过减少网络结构参数，在降低分类器过拟合风险的同时加速网络的训练过程，为有效提高诊断性能和泛化能力。