[发明专利]轴带推进机构中轴带电机的故障检测方法

说明书

本发明公开了一种轴带推进机构中轴带电机的故障检测方法，通过卷积神经网络专家系统对轴带电机的各项检测数据进行分析处理，并把分析结果与故障数据库进行对比分析，获取轴带电机的故障类型，以指导相关人员的维修操作。且本卷积神经网络专家系统具有不断自我学习和更新的功能，并对数据库进行完善，以提高其检测的精确性，同时可降低维修人员的故障排除难度，从而节约大量时间。

技术领域

本发明涉及一种轴带推进机构中轴带电机的故障检测方法。

背景技术

当轴带电机故障时，操作人员需根据故障监测系统反馈的一系列故障代号，查询相关故障列表，进一步确认故障类型，再进行故障维修，不仅操作繁琐，还延长了故障的维修时间。专利ZL103293415B中所述的基于神经网络专家系统的微逆变器故障检测方法，描述了通过神经网络专家系统进行微逆变器的故障检测方法，但是该方法并不适用于使用工况复杂的轴带电机的故障检测，同时该方法缺少详细的神经网络专家系统的构建过程。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是：提供一种基于卷积神经网络的轴带推进机构中轴带电机的故障检测方法。

为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案为：轴带推进机构中轴带电机的故障检测方法，其中，轴带推进机构包括轴带电机，轴带电机通过用电线路与直流母线相连接，用电线路上由轴带电机开始依次设有断路器、变频模块、熔断器；轴带电机的输出轴与三端齿轮箱的第一输入端相连接；三端齿轮箱的输出端与螺旋桨相连接，三端齿轮箱的第二输入端通过离合器与柴油推进主机的输出轴相连接，变频模块设有第一温度传感器，在变频模块和断路器之间的线路上设有第一交流电压传感器，在断路器和轴带电机之间的线路上设有第一交流电流传感器，轴带电机处设有第二温度传感器、第三温度传感器、第四温度传感器和转速传感器；第一温度传感器、第一交流电压传感器、第一交流电流传感器、第二温度传感器、第三温度传感器、第四温度传感器以及转速传感器与轴带推进机构控制模块电联接；

检测过程具体如下：

步骤a、构建数据库

根据轴带电机在工作过程中的测量值与故障类型构建故障数据库，数据库包含已知的有可能产生的故障类型和相应故障的表现形式；

步骤b、构建卷积神经网络专家系统

步骤b.1、预设卷积神经网络专家系统卷积分量的数量N，并初始化N＝1；

步骤b.2、基于数据库内的测量值与故障类型，构建卷积神经网络专家系统的M个测量值输入矩阵X和对应的故障矩阵Y；

步骤b.3、对输入矩阵X进行卷积计算，公式如下：

式中，Xⁱ是第i个输入映射(1≤i≤M)，是第l个卷积核，L_i是第i个卷积层中的总核数，是偏差，是第l个卷积输出映射，r表示共享权重的局部区域；

步骤b.4、通过如下公式增加卷积输出映射的非线性属性

步骤b.5、通过池化层计算，增加数据的平移不变性和防止过拟合，公式如下：

式中，每个神经元部汇集在中的2×2区域上；

步骤b.6、计算卷积神经网络专家系统的输出矩阵：

步骤b.7、根据以下公式计算各神经元对应故障的概率分布

式中，exp(θⁱ)是第i个神经元的概率分布，是神经元的权重；S为输出矩阵所含元素个数；

步骤b.8、根据各故障的概率分布确定最终输出矩阵W；