[发明专利]一种基于特征提取和多层感知机的电磁阀故障诊断装置及方法

权利要求书

1.一种基于特征提取和多层感知机的电磁阀故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，针对M个已知真实故障类型的电磁阀训练样本，分别获取启动电流和工作电压，并提取启动电流的响应时间、稳定时间、局部最大值、局部最大值积分、局部最小值、局部最小值积分，将电磁阀训练样本的工作电流和启动电流的响应时间、稳定时间、局部最大值、局部最大值积分、局部最小值、局部最小值积分组成电磁阀训练样本的特征向量；其中，电磁阀的故障类型包括正常和故障；

所述局部最大值积分是指启动电流从开始至相应局部最大值时的时间积分；

所述局部最小值积分是指启动电流从开始至达到相应局部最小值时的时间积分；

步骤2，以上一步骤得到电磁阀训练样本的特征向量和故障类型分别作为多层感知机的输入数据和输出数据，训练多层感知机的各神经元的权重和偏置，得到电磁阀故障诊断模型；

步骤3，按步骤1获取待检测电磁阀的特征向量，并输入到电磁阀故障诊断模型，电磁阀故障诊断模型对待检测电磁阀进行故障检测并输出故障类型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤3之前还包括：

步骤2.5，对步骤2得到的电磁阀故障诊断模型进行验证，具体过程为：

针对N个已知真实故障类型的电磁阀测试样本，均按步骤1获取对应电磁阀测试样本的特征向量，并输入到步骤2得到的电磁阀故障诊断模型，电磁阀故障诊断模型输出电磁阀测试样本的测试故障类型；

根据电磁阀测试样本的测试故障类型与已知真实故障类型，计算电磁阀故障诊断模型的准确率，判断准确率是否达到预设准确率：若未达到，则调整多层感知机的层数、每一层的神经元个数、学习率并返回步骤2，否则执行步骤3。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，M个电磁阀训练样本包括M1个正常电磁阀和M2个故障电磁阀，步骤1中M个电磁阀训练样本对应得到M1个正常电磁阀特征向量和M2个故障电磁阀特征向量，在步骤2之前还包括：

步骤1.5，对M1个正常电磁阀特征向量进行欠采样和对M2个故障电磁阀特征向量进行过采样，分别得到M3个正常电磁阀欠采样特征向量和M4个故障电磁阀过采样特征向量，并将其作为步骤2输入以训练多层感知机的电磁阀训练样本的特征向量。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对M1个正常电磁阀特征向量欠采样的步骤为：

针对每个正常电磁阀的特征向量，计算其特征向量与所有M2个故障电磁阀特征向量之间的欧式距离，从得到的M2个欧式距离中取最小的3个欧式距离值并求平均，作为当前正常电磁阀的欧氏距离平均值；

根据M1个正常电磁阀的欧式距离平均值，将欧式距离平均值最小的M3个正常电磁阀所对应的正常电磁阀特征向量，作为正常电磁阀欠采样特征向量；

所述对M2个故障电磁阀特征向量过采样的步骤为：

针对每个故障电磁阀的特征向量X_i，选择与其欧氏距离最小的另一个故障样本的特征向量X_j，随机生成λ∈(0,1)，得到新合成的故障电磁阀特征向量λX_i+(1-λ)X_j；

所有新合成的故障电磁阀特征向量与步骤1中得到的M2个故障电磁阀特征向量，均作为故障电磁阀过采样特征向量。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述响应时间是指启动电流在第1个局部最大值时的时间，所述稳定时间是指启动电流达到稳定电流时的时间。

6.一种基于特征提取和多层感知机的电磁阀故障诊断装置，其特征在于，包括工控机、额定电源、继电器控制板、电压传感器、电流传感器和数据采集卡；

所述继电器控制板和数据采集卡均与工控机连接，所述额定电源与继电器控制板连接，所述继电器控制板、电压传感器和电流传感器均与电磁阀连接，所述电压传感器和电流传感器还均与数据采集卡连接；

所述继电器控制板，用于接收所述工控机的指令并周期性地使额定电源驱动电磁阀周期性地开关；

所述电压传感器，用于采集电磁阀的工作电压；

所述电流传感器，用于采集电磁阀的电流；

所述数据采集卡，用于将电压传感器采集的工作电压和电流传送给工控机；

所述工控机，用于接收电磁阀的工作电压和电流，并记录启动电流波形，且根据启动电流波形提取启动电流的响应时间、稳定时间、局部最大值、局部最大值积分、局部最小值、局部最小值积分，根据电磁阀的工作电压以及启动电流的响应时间、稳定时间、局部最大值、局部最大值积分、局部最小值、局部最小值积分分析电磁阀的故障类型；

所述局部最大值积分是指启动电流从开始至相应局部最大值时的时间积分；

所述局部最小值积分是指启动电流从开始至达到相应局部最小值时的时间积分。