稀缺样本下的隧道掘进机主轴承故障诊断方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了一种稀缺样本下的隧道掘进机主轴承故障诊断方法及系统，包括步骤S1：获取集成传感滚子状态数据并进行小波散射变换，将变换得到的振动信号使用卷积神经网络提取特征点；步骤S2：将得到的特征点作为特征编码器的输出，根据半监督原型网络学习方法在特征空间中诊断生成网络原型；步骤S3：基于半监督训练策略，使用未标记的样本特征修正原型，得到隧道掘进机主轴承故障诊断网络，通过诊断网络对隧道掘进机主轴承进行故障诊断。本发明专利技术提供的方法及系统克服了由低转速、重载荷、高噪声工况下带来的限制，解决了样本匮乏情况下隧道掘进机主轴承的故障诊断难题，大大提高了隧道掘进机主轴承诊断的精确度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及工业过程故障诊断与模式识别领域，具体地，涉及一种稀缺样本下的隧道掘进机主轴承故障诊断方法及系统。

技术介绍

1、主轴承，有全断面隧道掘进机(简称“盾构机”)的“心脏”之称，承担着盾构机运转过程的主要载荷，是刀盘驱动系统的关键部件，工作所处环境十分恶劣。盾构机在掘进过程中会面临各种复杂的地层，盾构机主轴承要承受高速旋转、巨大载荷和强烈温升。因此，准确地感知主轴承状态并诊断故障类型，对于保障隧道掘进机主驱动系统的安全运行至关重要。然而，现有的隧道掘进机主轴承故障诊断算法没有考虑到样本稀缺条件下，模型诊断精度会大大降低的问题。

2、现有的小样本故障诊断算法由于隧道掘进机的刀盘破岩引起的持续冲击通过机械本体进行传导，导致主轴承监测信号中含有噪声成分，小样本故障诊断模型的精度受噪声干扰影响较大。其输入格式难以匹配隧道掘进机滚子状态监测数据的类型，无法直接将小样本算法应用于传感滚子监测数据，难以直接应用于隧道掘进机主轴承。

3、在公开号为cn115017950a的中国专利文献中，公开了一种基于滚子状态的隧道掘进机主轴承故障诊断方法本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种稀缺样本下的隧道掘进机主轴承故障诊断方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种稀缺样本下的隧道掘进机主轴承故障诊断方法，其特征在于，所述步骤S1包括以下子步骤：

3.根据权利要求1所述的一种稀缺样本下的隧道掘进机主轴承故障诊断方法，其特征在于，所述步骤S2包括以下子步骤：

4.根据权利要求3所述的一种稀缺样本下的隧道掘进机主轴承故障诊断方法，其特征在于，所述步骤S2.1中元数据集划分包括：

5.根据权利要求3所述的一种稀缺样本下的隧道掘进机主轴承故障诊断方法，其特征在于，所述特征嵌入操作包括：将支持集的样本数据输入到步骤...

【技术特征摘要】

1.一种稀缺样本下的隧道掘进机主轴承故障诊断方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种稀缺样本下的隧道掘进机主轴承故障诊断方法，其特征在于，所述步骤s1包括以下子步骤：

3.根据权利要求1所述的一种稀缺样本下的隧道掘进机主轴承故障诊断方法，其特征在于，所述步骤s2包括以下子步骤：

4.根据权利要求3所述的一种稀缺样本下的隧道掘进机主轴承故障诊断方法，其特征在于，所述步骤s2.1中元数据集划分包括：

5.根据权利要求3所述的一种稀缺样本下的隧道掘进机主轴承故障诊断方法，其特征在于，所述特征嵌入操作包括：将支持集的样本数据输入到步骤s2.1中的特征编码器中生成特征向量，学习支持集到度量空间的非线性映射关...

【专利技术属性】
技术研发人员：伏星辰，陶建峰，周立航，周勇旬，孙修洁，
申请(专利权)人：上海交通大学，
类型：发明
国别省市：