System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 一种轴承故障诊断方法、装置、设备和存储介质制造方法及图纸_技高网

一种轴承故障诊断方法、装置、设备和存储介质制造方法及图纸

技术编号:40704576 阅读:7 留言:0更新日期:2024-03-22 11:03
本发明专利技术公开了一种轴承故障诊断方法、装置、设备和存储介质,包括:针对物理轴承采用数字孪生构建轴承数字孪生体;通过从轴承数字孪生体中所收集的均衡虚拟样本数据进行强化训练获取源域模型;将源域模型中的指定参数进行冻结,并采用物理轴承中所产生的实际样本数据对参数冻结的源域模型进行训练获取轴承故障诊断模型;从物理轴承中获取待测运行数据,通过轴承故障诊断模型对待测运行数据进行识别获取轴承故障信息。通过数字孪生体产生均衡的样本数据,通过均衡的样本数据构建出源域模型之后,将源域模型迁移到目标域中,采用目标域中实际样本数据进行训练,将降低了模型针对不同环境的训练成本,调给了模型的诊断精度和应用范围。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及软件,尤其涉及一种轴承故障诊断方法、装置、设备和存储介质


技术介绍

1、随着工业生产的复杂化和智能化,确保生产设备的高效稳定运行成为重要问题,因此通常会涉及到模型的故障诊断。

2、但是在实际工业应用背景下,健康状态的数据往往超出故障状态的数据,从而引发数据的不平衡,这种不平衡容易导致模型对常见类别产生偏见,从而降低故障检测的准确性,并且目前仅能在实际环境中进行训练,因此故障诊断模型并不能适用不同的场景,从而降低了模型的应用范围。


技术实现思路

1、本专利技术提供了一种轴承故障诊断方法、装置、设备和存储介质,以实现对轴承故障的准确检测。

2、根据本专利技术的一方面,提供了一种轴承故障诊断方法,包括:针对物理轴承采用数字孪生构建轴承数字孪生体;

3、通过从所述轴承数字孪生体中所收集的均衡虚拟样本数据进行强化训练获取源域模型;

4、将所述源域模型中的指定参数进行冻结,并采用物理轴承中所产生的实际样本数据对参数冻结的所述源域模型进行训练获取轴承故障诊断模型;

5、从所述物理轴承中获取待测运行数据,通过所述轴承故障诊断模型对所述待测运行数据进行识别获取轴承故障信息。

6、根据本专利技术的另一方面,提供了一种轴承故障诊断装置,包括:轴承数字孪生体构建模块,用于针对物理轴承采用数字孪生构建轴承数字孪生体;

7、源域模型获取模块,用于通过从所述轴承数字孪生体中所收集的均衡虚拟样本数据进行强化训练获取源域模型;

8、轴承故障诊断模型获取模块,用于将所述源域模型中的指定参数进行冻结,并采用物理轴承中所产生的实际样本数据对参数冻结的所述源域模型进行训练获取轴承故障诊断模型;

9、轴承故障信息获取模块,用于从所述物理轴承中获取待测运行数据,通过所述轴承故障诊断模型对所述待测运行数据进行识别获取轴承故障信息。

10、根据本专利技术的另一方面,提供了一种终端设备,其特征在于,所述终端设备包括:

11、一个或多个处理器;

12、存储装置,用于存储一个或多个程序,

13、当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行,使得所述一个或多个处理器执行本专利技术任一实施例所述的方法。

14、根据本专利技术的另一方面,提供了一种计算机可执行指令的存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现如本专利技术实施例中任一所述的方法。

15、本专利技术的技术方案,通过所构建的数字孪生体产生更加均衡的样本数据,并通过均衡的样本数据构建出源域模型之后,将源域模型迁移到目标域中,并采用目标域中轴承实际样本数据在保持模型参数冻结的情况下进行训练,从而将降低了模型针对不同环境的训练成本,调给了模型的诊断精度和应用范围。

16、应当理解,本部分所描述的内容并非旨在标识本专利技术的实施例的关键或重要特征,也不用于限制本专利技术的范围。本专利技术的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种轴承故障诊断方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述针对物理轴承采用数字孪生构建轴承数字孪生体,包括:

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述通过从所述轴承数字孪生体中所收集的均衡虚拟样本数据进行强化训练获取源域模型,包括:

4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述将所述源域模型中的指定参数进行冻结,包括:

5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述采用物理轴承中所产生的实际样本数据对参数冻结的所述源域模型进行训练获取轴承故障诊断模型,

6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述通过所述轴承故障诊断模型对所述待测运行数据进行识别获取轴承故障信息,包括:

7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述通过所述轴承故障诊断模型对所述待测运行数据进行识别获取轴承故障信息之后,还包括:

8.一种轴承故障诊断装置,其特征在于,包括:

9.一种终端设备,其特征在于,所述终端设备包括:

10.一种计算机可执行指令的存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述方法。

...

【技术特征摘要】

1.一种轴承故障诊断方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述针对物理轴承采用数字孪生构建轴承数字孪生体,包括:

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述通过从所述轴承数字孪生体中所收集的均衡虚拟样本数据进行强化训练获取源域模型,包括:

4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述将所述源域模型中的指定参数进行冻结,包括:

5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述采用物理轴承中所产生的实际样本数据对参数冻结的所述源域模型进行训练获取轴承故障诊断模...

【专利技术属性】
技术研发人员:张文化童明刚廖志强王鑫方易礼詹太义胡琦
申请(专利权)人:广东德尔智慧科技股份有限公司
类型:发明
国别省市:

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