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    重庆时时彩人工计划软件手机: 基于人工智能的机电设备在线故障诊断的方法及系统.pdf

    摘要
    申请专利号:

    重庆时时彩单双窍门 www.4mum.com.cn CN201611109294.7

    申请日:

    2016.12.06

    公开号:

    CN106777622A

    公开日:

    2017.05.31

    当前法律状态:

    实审

    有效性:

    审中

    法律详情: 实质审查的生效IPC(主分类):G06F 17/50申请日:20161206|||公开
    IPC分类号: G06F17/50; G06K9/62; G06K9/66 主分类号: G06F17/50
    申请人: 山东瀚岳智能科技股份有限公司
    发明人: 张静
    地址: 250101 山东省济南市高新区新泺大街2008号银荷大厦3-1006
    优先权:
    专利代理机构: 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 代理人: 张勇
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201611109294.7

    授权公告号:

    |||

    法律状态公告日:

    2017.06.23|||2017.05.31

    法律状态类型:

    实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明公开了一种基于人工智能的机电设备在线故障诊断的方法及系统,其中,该方法包括步骤1:分别采集机电设备的运行状态信息;步骤2:构建原始特征矩阵;筛选出原始特征矩阵中特征数据x的最大值xmax和最小值xmin,利用X=(x??xmin)/(xmax??xmin)对原始特征矩阵中特征数据进行归一化,其中,X为归一化后的特征数据;步骤3:利用基于余弦相似度的特征空间降维方法来对归一化的原始特征矩阵进行降维处理,得到由具有分类信息的n个特征数据构成的降维后特征矩阵;其中,n为正整数;步骤4:建立相应的故障训练集;步骤5:实时采集机电设备的运行状态信息,经过步骤2??步骤3后获得降维后的特征矩阵,并与故障训练集进行比对,判断机电设备的运行状态。

    权利要求书

    1.一种基于人工智能的机电设备在线故障诊断的方法,其特征在于,包括:
    步骤1:分别采集机电设备的运行状态信息,所述运行状态信息包括机械振动信号、噪
    声信号、设备运行图像信息及设备运行环境信息;
    步骤2:对采集到的信息进行预处理,并提取预处理后信息的特征,构建原始特征矩阵;
    筛选出原始特征矩阵中特征数据x的最大值xmax和最小值xmin,利用X=(x-xmin)/(xmax-xmin)
    对原始特征矩阵中特征数据进行归一化,其中,X为归一化后的特征数据;
    步骤3:利用基于余弦相似度的特征空间降维方法来对归一化的原始特征矩阵进行降
    维处理,得到由具有分类信息的n个特征数据构成的降维后特征矩阵;其中,n为正整数;
    步骤4:设置机电设备的每种运行状态对应一个类别模式,每一个类别模式具有n个特
    征数据且对应n维空间的一个矢量或一个点;根据机电设备的正常运行状态信息将每维空
    间所对应的区域划分为一个类别模式,建立相应的故障训练集;
    步骤5:实时采集机电设备的运行状态信息,经过步骤2-步骤3后获得降维后的特征矩
    阵,并与故障训练集进行比对,判断机电设备的运行状态。
    2.如权利要求1所述的一种基于人工智能的机电设备在线故障诊断的方法,其特征在
    于,该方法还包括:利用基于boost思想的增量学习算法来更新故障训练集,实现对机电设
    备的运行状态进行分类。
    3.如权利要求1所述的一种基于人工智能的机电设备在线故障诊断的方法,其特征在
    于,所述步骤2中对采集到的信息进行预处理包括消除趋势项和平滑滤波。
    4.如权利要求1所述的一种基于人工智能的机电设备在线故障诊断的方法,其特征在
    于,在步骤2之前,还包括将采集机电设备的运行状态信息由模拟量转化为数字量。
    5.一种基于人工智能的机电设备在线故障诊断的系统,其特征在于,包括:
    信息采集???,其用于分别采集机电设备的运行状态信息,所述运行状态信息包括机
    械振动信号、噪声信号、设备运行图像信息及设备运行环境信息;
    特征矩阵构建???,其用于对采集到的信息进行预处理,并提取预处理后信息的特征,
    构建原始特征矩阵;筛选出原始特征矩阵中特征数据x的最大值xmax和最小值xmin,利用X=
    (x-xmin)/(xmax-xmin)对原始特征矩阵中特征数据进行归一化,其中,X为归一化后的特征数
    据;
    特征矩阵降维???,其用于利用基于余弦相似度的特征空间降维方法来对归一化的原
    始特征矩阵进行降维处理,得到由具有分类信息的n个特征数据构成的降维后特征矩阵;其
    中,n为正整数;
    故障训练集建立???,其用于设置机电设备的每种运行状态对应一个类别模式,每一
    个类别模式具有n个特征数据且对应n维空间的一个矢量或一个点;根据机电设备的正常运
    行状态信息将每维空间所对应的区域划分为一个类别模式,建立相应的故障训练集;
    运行状态判断???,其用于实时采集机电设备的运行状态信息,依次经过预处理、构建
    原始特征矩阵、归一化和降维处理后获得的特征矩阵,并与故障训练集进行比对,判断机电
    设备的运行状态。
    6.如权利要求5所述的一种基于人工智能的机电设备在线故障诊断的系统,其特征在
    于,该系统还包括:故障训练集更新???,其用于利用基于boost思想的增量学习算法来更
    新故障训练集,实现对机电设备的运行状态进行分类。
    7.如权利要求5所述的一种基于人工智能的机电设备在线故障诊断的系统,其特征在
    于,该系统还包括:模数转化???,其用于将采集机电设备的运行状态信息由模拟量转化为
    数字量。
    8.一种基于人工智能的机电设备在线故障诊断的系统,其特征在于,包括:
    信息采集装置,被配置为分别采集机电设备的运行状态信息,并传送至服务器;所述运
    行状态信息包括机械振动信号、噪声信号、设备运行图像信息及设备运行环境信息;
    服务器,其被配置为:
    对采集到的信息进行预处理,并提取预处理后信息的特征,构建原始特征矩阵;筛选出
    原始特征矩阵中特征数据x的最大值xmax和最小值xmin,利用X=(x-xmin)/(xmax-xmin)对原始
    特征矩阵中特征数据进行归一化,其中,X为归一化后的特征数据;
    利用基于余弦相似度的特征空间降维方法来对归一化的原始特征矩阵进行降维处理,
    得到由具有分类信息的n个特征数据构成的降维后特征矩阵;其中,n为正整数;
    设置机电设备的每种运行状态对应一个类别模式,每一个类别模式具有n个特征数据
    且对应n维空间的一个矢量或一个点;根据机电设备的正常运行状态信息将每维空间所对
    应的区域划分为一个类别模式,建立相应的故障训练集;
    实时采集机电设备的运行状态信息,依次经过预处理、构建原始特征矩阵、归一化和降
    维处理后获得的特征矩阵,并与故障训练集进行比对,判断机电设备的运行状态。
    9.如权利要求8所述的一种基于人工智能的机电设备在线故障诊断的系统,其特征在
    于,所述服务器,还被配置为:利用基于boost思想的增量学习算法来更新故障训练集,实现
    对机电设备的运行状态进行分类。
    10.如权利要求8所述的一种基于人工智能的机电设备在线故障诊断的系统,其特征在
    于,该系统还包括:A/D转化器,其用于将采集机电设备的运行状态信息由模拟量转化为数
    字量。

    关 键 词:
    基于 人工智能 机电设备 在线 故障诊断 方法 系统
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