[发明专利]一种半潜船主推进系统半监督故障诊断方法

权利要求书

1.一种半潜船主推进系统半监督故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、利用不同传感器实时监测半潜船主推进系统的状态信号，获取多传感器监测信号数据；

S2、利用卷积编码网络对多传感器监测信号进行重构降维，实现不同传感器监测信号维度对齐；

S3、利用变分自编码网络对多传感器监测信号进行概率重构，将重构误差作为当前半潜船主推进系统整体运行状态的故障程度指标，当故障程度指标大于所设阈值时视为故障状态。

2.根据权利要求1所述的一种半潜船主推进系统半监督故障诊断方法，其特征在于，步骤S1中，实时监测的半潜船主推进系统的状态信号包括推进电机的振动加速度信号、减速齿轮箱的振动加速度信号、长轴系的转速信号、推进电机的温度信号、减速齿轮箱的温度信号、减速齿轮箱的油压信号、推进电机输入及输出的电压、电流信号；获取的多传感器监测信号需要进行滤波降噪的信号预处理，随后将其退化特征数据集作为变分自编码网络的输入用以故障识别，将输入信号的网络重构误差作为当前半潜船主推进系统整体运行状态的故障程度指标。

3.根据权利要求2所述的一种半潜船主推进系统半监督故障诊断方法，其特征在于，振动加速度信号利用三向加速度传感器分别在减速齿轮箱和推进电机的壳体、基座、电机圆柱体表面、减速齿轮箱轴承座位置获取，温度信号通过非接触式红外测温传感器获取，推进电机输入及输出的电信号通过电流电压传感器获取，长轴系转速信号通过编码器方式进行采集。

4.根据权利要求2所述的一种半潜船主推进系统半监督故障诊断方法，其特征在于，对获取的多传感器监测信号进行信号预处理，具体如下：

通过三层小波滤波对监测信号进行降噪处理，母小波采用morlet小波，降噪之后将所有信号归一化至[-1,1]。

5.根据权利要求1所述的一种半潜船主推进系统半监督故障诊断方法，其特征在于，步骤S2中，通过卷积编码网络对不同传感器信号采集的半潜船推进系统监测信号分别进行重构降维；卷积编码网络的最后一层卷积只使用一个卷积核，并在卷积之后加入全连接层，全连接层的单元节点数设置为R_d；在隐层表示中，所有传感器的信号维度被压缩为R_d，使得不同信号的维度对齐。

6.根据权利要求5所述的一种半潜船主推进系统半监督故障诊断方法，其特征在于，为了便于后续可视化特征分析，卷积过程需要保留各类传感器监测信号的变化趋势；卷积过程采用Relu函数保留不同传感器信号的基本波形特征：

其中，Y_i为激活之后的单元节点值，X_i为上一层单元节点值的加权和。

7.根据权利要求6所述的一种半潜船主推进系统半监督故障诊断方法，其特征在于，步骤S3中，通过具有多个隐藏层的变分自编码网络获取半潜船主推进系统当前状态故障程度指标，具体如下：

设定异常判定阈值α，然后通过变分自编码网络获取正常状态数据隐变量分布的均值和方差，并通过N(0,1)采样获得随机数ε，把随机数ε联合隐变量分布参数求取隐变量z，最后利用解码器将隐变量重构成原始输入，并将重构误差作为半潜船主推进系统当前状态故障程度指标。

8.根据权利要求7所述的一种半潜船主推进系统半监督故障诊断方法，其特征在于，所述具有多个隐藏层的变分自编码网络通过重构误差和KL散度正则化损失联合训练防止数据的过拟合。

9.根据权利要求7所述的一种半潜船主推进系统半监督故障诊断方法，其特征在于，采用均方误差函数和Adam优化器对变分自编码网络进行参数更新，参数更新的学习率设置为0.001。

10.根据权利要求1～9任一项所述的一种半潜船主推进系统半监督故障诊断方法，其特征在于，在测试阶段，将半潜船推进系统监测到的测试信号经过变分自编码网络的重构误差作为故障程度指标，当故障程度指标大于所定阈值时可判定当前主推进系统处于异常状态。