[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

说明书

本发明公开了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，包括以下步骤：针对电磁阀训练样本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，并与工作电压组成特征向量；以电磁阀训练样本的特征向量为输入，以故障类型为输出，训练多层感知机，得到电磁阀故障诊断模型；按电磁阀训练样本的特征向量获取方法相同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。本发明的电磁阀特征向量，能较好地解释电磁阀的启动电流波形，增强对电磁阀故障诊断的准确性，可广泛应用于电磁阀的故障诊断。

技术领域

本发明属于电磁阀故障检测领域，具体涉及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。

背景技术

在逐渐自动化、智能化的机械系统中，大部分的控制命令通过各类电磁阀的通断来实现。为了精准有效地执行控制命令，各类电磁阀的故障诊断受到了国内外研究者和工程师的广泛关注。

传统的基于机理的电磁阀故障诊断方法，虽然可以基本实现电磁阀的故障诊断，但其诊断方法需要充分分析电磁阀开关过程的物理机理，针对电磁阀这种复杂的系统很难建立准确的机理模型。并且各类电磁阀的实现机理略有不同，一个物理模型无法同时满足所有类型电磁阀故障诊断要求。因此传统的基于机理的故障诊断方法很难被广泛应用。虽然新型的基于数据的故障诊断方法，能够绕过传统机理分析过程，基于数据实现电磁阀的故障诊断，但是很难从大量有关电磁阀的数据中提取到具有解释性的有效特征，导致故障诊断的准确性较低，这大大限制了基于数据的故障诊断方法的应用。

发明内容

为了解决传统电磁阀故障诊断时基于机理建模的难度较高和新型电磁阀故障诊断时基于数据建模的特征冗余及不可解释性，本发明提供一种针对电磁阀的基于特征提取和多层感知机的故障诊断装置及方法，对电磁阀故障诊断更简单方便，且准确性高。

为实现上述技术目的，本发明采用如下技术方案：

一种基于特征提取和多层感知机的电磁阀故障诊断方法，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；

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。

利用多层感知机的非线性表达能力，建立输入的特征向量与输出的故障类型之间的映射关系，从而得到基于电磁阀的相关数据进行故障诊断的电磁阀故障诊断模型；同时通过对启动电流分析，提取了具有一定物理意义的有效特征，能较好地解释启动电流波形，在保障了有效性的前提下避免了冗余特征的提取，增强对电磁阀故障诊断的准确性，可广泛应用于电磁阀基于数据进行建模和故障诊断。

进一步地，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；