【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及水下推进电机故障诊断，特别是涉及一种水下推进电机故障诊断方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、推进电机是水下机械设备的重要动力部件，在各种复杂工况和长期运行状态下容易发生各种故障，故障的扩展会诱发其他可能故障，造成更大的经济损失和安全事故，因此及时发现水下推进电机故障具有重要意义。
2、水下推进电机的故障诊断面临三大挑战，一是长期离岸运行，召回检修成本高，获得的故障数据少，且多为无标签数据；二是内部电磁环境复杂使得传感器只能分布在电机外部，从而受到波浪冲击和推进环境应力等复杂因素的影响，采集样本信噪比低；三是在水下复杂环境运行过程中易发生各种类型故障，包括机械故障、电气故障以及退磁故障等，故障类型繁多，故障特征难以主观选择。
3、针对水下推进电机故障诊断面临的小样本场景，现有技术常使用生成对抗网络等生成式方法来扩充数据量，即直接将水下推进电机原始故障数据输入生成对抗网络，但是由于原始数据的信噪比低，往往会影响生成对抗网络训练过程的稳定性以及最终生成样本的质量，从而影响后续的故障诊断模型性能。<
【技术保护点】
1.一种水下推进电机故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种水下推进电机故障诊断方法，其特征在于，对多个振动信号和电流信号进行预处理得到有标签频段特征集合和无标签频段特征集合，包括以下步骤：
3.如权利要求2所述的一种水下推进电机故障诊断方法，其特征在于，所述马尔科夫决策框架包括智能体、环境、动作空间、状态空间、策略函数、奖赏以及Q-table，其中智能体用于遍历有标签频段特征集合中的每个特征，智能体与环境进行交互；动作空间表示是否选择当前频段，状态空间表示针对每个频段的选择动作得到的选择状态的集合，策略函数表示通过...
【技术特征摘要】
1.一种水下推进电机故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种水下推进电机故障诊断方法，其特征在于，对多个振动信号和电流信号进行预处理得到有标签频段特征集合和无标签频段特征集合，包括以下步骤：
3.如权利要求2所述的一种水下推进电机故障诊断方法，其特征在于，所述马尔科夫决策框架包括智能体、环境、动作空间、状态空间、策略函数、奖赏以及q-table，其中智能体用于遍历有标签频段特征集合中的每个特征，智能体与环境进行交互；动作空间表示是否选择当前频段，状态空间表示针对每个频段的选择动作得到的选择状态的集合，策略函数表示通过softmax算法提供智能体采取动作时的依据，奖赏表示依据给定的奖赏函数计算的奖赏，q-table用于记录每个状态下采取动作的平均奖赏，并依据q-table确定选择的最优特征子集。
4.如权利要求3所述的一种水下推进电机故障诊断方法，其特征在于，所述通过有标签频段特征集合对马尔科夫决策框架进行训练，得到最优的故障频段选择策略，包括以下步骤：
5.如权利要求4所述的一种水下推进电机故障诊断...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱永生，薛怡然，韩仡，李奉奇，张栩华，任智军，高大为，闫柯，洪军，
申请(专利权)人：西安交通大学，
类型：发明
国别省市：
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