【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及深海装备，尤其涉及基于冷启动模型和动态阈值的深海装备故障诊断方法。
技术介绍
1、目前，深海装备的故障诊断主要采用基于机理解析模型或基于数据驱动模型的方法。
2、在基于机理解析模型的方法中，通常首先根据深海装备的工作机理，建立描述深海装备工作过程的数学模型。然后利用数学模型建立观测器或滤波器，对深海装备工作过程中的系统状态进行预测。通过系统状态预测值与深海装备实际工作中的测量值进行对比，得到模型残差。通过比较模型残差是否超过事先设定的固定阈值，最终判断深海装备是否出现了故障。
3、在基于数据驱动模型的方法中，首先需要收集深海装备作业过程中的历史运行状态数据。然后利用收集的历史运行状态数据，通过训练建立描述海洋装备系统状态变化的机器学习模型。在深海装备实际作业过程中，结合深海装备实时的系统输入，通过事先训练完成的机器学习模型对深海装备工作过程中的系统状态进行预测，并结合事先设定的阈值对模型残差进行分析，进而实现故障的诊断。
4、现有技术方案的缺点：
5、深海装备通常结构复杂，具...
【技术保护点】
1.基于冷启动模型和动态阈值的深海装备故障诊断方法，其特征在于，包括四个阶段分别如下：
2.根据权利要求1所述的基于冷启动模型和动态阈值的深海装备故障诊断方法，其特征在于，所述数据获取阶段，深海装备作业过程中，在线采集深海装备的运行数据，需要采集的数据包括系统的控制量以及对应系统状态的测量值，具体由需要进行故障诊断的部件的类型确定。
3.根据权利要求2所述的基于冷启动模型和动态阈值的深海装备故障诊断方法，其特征在于，以深海装备推进器的故障诊断为例，采集的系统状态数据为推进器的控制量u和推进器转速测量值v，分别作为系统的控制量和对应系统状态的测量
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【技术特征摘要】
1.基于冷启动模型和动态阈值的深海装备故障诊断方法，其特征在于，包括四个阶段分别如下：
2.根据权利要求1所述的基于冷启动模型和动态阈值的深海装备故障诊断方法，其特征在于，所述数据获取阶段，深海装备作业过程中，在线采集深海装备的运行数据，需要采集的数据包括系统的控制量以及对应系统状态的测量值，具体由需要进行故障诊断的部件的类型确定。
3.根据权利要求2所述的基于冷启动模型和动态阈值的深海装备故障诊断方法，其特征在于，以深海装备推进器的故障诊断为例，采集的系统状态数据为推进器的控制量u和推进器转速测量值v，分别作为系统的控制量和对应系统状态的测量值；
4.根据权利要求3所述的基于冷启动模型和动态阈值的深海装备故障诊断方法，其特征在于，所述在深海装备作业过程中，不断进行上述数据采集和对准操作，得到动态更新的系统运行状态数据库。
5.根据权利要求4所述的基于冷启动模型和动态阈值的深海装备故障诊断方法，其特征在于，所述冷启动建模阶段中，待系统运行状态数据库中的数据量n≥501后，从上述系统运行状态数据库中，读取最新获得的w个数据进行建模，形成建模数据集，记为具体如下：
6.根据权利要求5所述的基于冷启动模型和动态阈值的深海装备故障诊断方法，其特征在于，为提高所建立模型的精度，采用群体智能优...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐高飞，郭威，孙宇，孙洪鸣，魏振卓，袁博，
申请(专利权)人：中国科学院深海科学与工程研究所，
类型：发明
国别省市：
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