【技术实现步骤摘要】
一种基于对比编码的中子谱仪样品环境设备故障检测方法
[0001]本专利技术涉及样品环境健康监测领域，尤其涉及一种基于对比编码的中子谱仪样品环境设备故障检测方法。
技术介绍
[0002]样品环境是散裂中子源、同步辐射光源、正负电子对撞机、重离子加速器、自由电子激光装置等大科学装置开展各种科学实验的关键设备，为大科学实验中的样品提供极限温度、极限真空、极限压力、拉/压应力、特殊气体氛围等苛刻环境条件，有时是上述两种或多种条件的组合；一方面，大科学装置需要许多台套样品环境设备提供各种苛刻极端实验条件，只允许安装少数传感器测量少量信号，而且容易产生故障；另一方面，现有样品环境设备主要由英国等少数公司提供，价格昂贵，且基本未配备健康监测系统，获得故障样本的代价很高，处于贫信息服役状态；所以，在大科学装置服役贫信息限制下开展样品环境设备，健康监测研究，对大科学装置的安全稳定高效运行具有重要的价值。
[0003]针对大科学装置样品环境设备健康监测，目前主要存在以下问题：1、大科学装置样品环境设备工作在极端苛刻的环境，又存在少样本、...
【技术保护点】
【技术特征摘要】 【专利技术属性】
1.一种基于对比编码的中子谱仪样品环境设备故障检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一、研究大科学装置样品环境设备的监测信息和性能退化机制，研究对比学习健康监测基础理论；步骤二、构建贫信息条件下基于对比编码的在线单类学习模型；步骤三、采集样品环境设备的健康运行信号，基于对比编码单类学习模型，自动在线识别样品环境设备服役过程中出现的故障。2.根据权利要求1所述的一种基于对比编码的中子谱仪样品环境设备故障检测方法，其特征在于，步骤一的具体如下：在对大科学装置样品环境设备机械结构的研究基础上,系统分析所有可获取的、可直接或间接反映样品环境设备运行状态的少数传感器信号；根据样品环境设备服役状态的贫信息限制，研究少样本、少/无标签、少传感信号的贫信息对健康监测的有效性；由于样品环境设备间歇运行、经常改变运行工况的工作特殊性，采集到的监测信号具有如下特点：一是由于非连续运行，可采集到的监测数据较少；二是采集到的少数样本中包括苛刻工况，也即健康状态监测数据本身存在差异；然后建立样品环境设备的有限元模型，并分析强辐射、极限真空、极限温度、极限压力、应力冲击等苛刻运行工况对样品环境设备关键部件的服役损伤作用；结合现场调研建立有限元模型,进行力学状态及振动特性分析故障模式和退化机制；考虑不同设备故障模式与故障程度在有限元模型的映射，分析样品环境设备的基本故障模式和退化机制。3.根据权利要求2所述的一种基于对比编码的中子谱仪样品环境设备故障检测方法，其特征在于，步骤二具体为：将所有的健康状态监测数据看作正样本集X
+
，对每一个正样本数据，使用加噪声、翻转、随机裁剪等一维信号增强方法构造与其相似但有差异的负样本，建立负样本集X
‑
；然后训练一个由深层神经网络构成的特征提取器(Extractor)从正样本与负样本中提取特征，其训练目标是使得正样本特征间的相似度最大化，而正样本与负样本特征间的相似度最小化；也即对于训练一个特征提取器作为映射函数f，可以把x映射为其特征f(x)，并使得：d(f(x),f(x
技术研发人员：黄云伟，杨喆，李川，雷晓彤，龙建宇，
申请(专利权)人：东莞理工学院，
类型：发明
国别省市：
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