基于特征加权融合多传感器信息的液压阀故障诊断方法技术

本发明专利技术申请属于机械设备故障诊断技术领域，具体公开了一种基于特征加权融合多传感器信息的液压阀故障诊断方法，包括以下步骤：S1利用多个传感器对液压阀故障数据进行收集；S2对收集的多传感器数据进行分割，获得信号样本；S3对信号样本的信号进行VMD分解获取从高频到低频的子信号，并对子信号进行多维特征提取，获得手动特征集；S4将手动特征集与利用卷积神经网络提取信号样本的深层特征融合，获得多维特征集；S5利用熵权法对每种特征进行加权，获得加权多维特征集；S6引入注意力机制改进双通道卷积神经网络来融合异质传感器的加权多维特征集。与现有技术相比，本诊断方法获得了更好的特征融合结果，提高了液压阀中故障诊断的准确性。诊断的准确性。诊断的准确性。

【技术实现步骤摘要】
基于特征加权融合多传感器信息的液压阀故障诊断方法


[0001]本专利技术属于机械设备故障诊断
，具体公开了一种基于特征加权融合多传感器信息的液压阀故障诊断方法。

技术介绍

[0002]液压阀作为液压系统的重要元件之一，已经被广泛的应用于工业生产设备和航天设备之中，液压阀主要用来控制流体的流量和压力。随着液压设备不断向着智能化更新换代，智能化提出了对液压系统中各元件进行自我诊断故障的要求，而液压阀落后的自我检测能力制约着其智能化的发展。对于液压系统来说，液压阀的状态监测和早期故障监测是非常有意义的，可以及时在故障发生前对液压系统采取补救措施，减少液压系统出现故障带来更严重的衍生危害。
[0003]在对液压阀故障检测的过程中，对液压阀进行状态数据的采集也是困难的，液压阀作为一个封闭的系统并且结构经过多年的打磨基本定型，在其内部加装传感器和改变液压阀结构都是困难的。所以，目前在液压阀内部难以实现液压阀准确的故障监测，为了收集状态信息，在液压阀外部加装传感器便成了最优的解决方案。
[0004]然而在液压阀的多种故障中，液压阀阀芯和本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于特征加权融合多传感器信息的液压阀故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：S1利用压力传感器和加速度传感器对液压阀故障数据进行收集；S2对收集的多传感器数据进行分割，获得信号样本；S3对信号样本的信号进行VMD分解获取从高频到低频的子信号，并对子信号进行多维特征提取，获得手动特征集；S4将手动特征集与利用卷积神经网络提取信号样本的深层特征融合，获得多维特征集；S5融合同质传感器的多维特征集并利用熵权法对每种特征进行加权，获得加权多维特征集；S6引入注意力机制改进双通道卷积神经网络来融合异质传感器的加权多维特征集，实现故障准确分类。2.根据权利要求1所述的基于特征加权融合多传感器信息的液压阀故障诊断方法，其特征在于，S3中采用VMD对样本信号集中的样本信号进行分解，方法公式如下：(1)根据公式计算模态分量；(2)引入拉格朗日乘子和二次惩罚函数，将上述有约束的变分问题转化为无约束的问题，公式如下所示：(3)其中参数u
k
，ω
k
，λ根据公式迭代更新，公式如下：，λ根据公式迭代更新，公式如下：，λ根据公式迭代更新，公式如下：
①
初始化
②
当n＝n+1时进入循环，
③
按照迭代公式进行迭代，直到分解次数达到K，
④
给定精度ε，重复迭代使下式满足收敛条件：
3.根据权利要求2所述的基于特征加权融合多传感器信息的液压阀故障诊断方法，其特征在于，S3中

【专利技术属性】
技术研发人员：任燕，施锦川，汤何胜，孙维方，向家伟，
申请(专利权)人：温州大学，
类型：发明
国别省市：