[发明专利]一种基于关系型知识蒸馏的滚动轴承故障诊断方法和系统有效

专利信息
申请号: 202110716619.2 申请日: 2021-06-25
公开(公告)号: CN113281048B 公开(公告)日: 2022-03-29
发明(设计)人: 朱海平;王慧;陈志鹏;石海彬;冯世元;程佳欣 申请(专利权)人: 华中科技大学
主分类号: G01M13/045 分类号: G01M13/045;G06K9/00;G06K9/62
代理公司: 华中科技大学专利中心 42201 代理人: 胡秋萍
地址: 430074 湖北*** 国省代码: 湖北;42
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 关系 知识 蒸馏 滚动轴承 故障诊断 方法 系统
【权利要求书】:

1.一种基于关系型知识蒸馏的滚动轴承故障诊断方法,其特征在于,该方法包括:

准备阶段:

获取滚动轴承正常状态和故障状态下的振动信号段,每种状态进行多次测量;以相同状态类型的多个连续采样点作为一个处理样本,将每个处理样本构建为一个时频图,将时频图,对应状态类型作为训练样本,得到训练样本集;构建教师模型-学生模型;

训练阶段:

使用训练样本集预训练教师模型;将多个训练样本同时输入至预训练好的教师模型,得到教师模型最后一个池化层输出的多个对应特征,作为特征集合T;

随机初始化学生模型;将多个训练样本同时输入至初始化后的学生模型,得到学生模型最后一个池化层输出的多个对应特征,作为特征集合S;

计算特征集合T内各元素之间的二元距离和三元角度,计算特征集合S内各元素之间的二元距离和三元角度;

基于特征集合T和S内各元素之间的二元距离,构建距离蒸馏损失,基于特征集合T和S内各元素之间的三元角度,构建角度蒸馏损失;

将距离蒸馏损失和角度蒸馏损失纳入整个模型的总损失函数,所述总损失函数计算公式如下:

L=α*LKD+β*(ω1*LRKD-D2*LRKD-A)

其中,LKD表示知识蒸馏损失值,LRKD-D表示距离蒸馏损失,LRKD-A表示角度蒸馏损失,α,β表示各类损失值的权重系数,ω12表示距离蒸馏损失和角度蒸馏损失的权重;

以总损失函数最小化为目标,训练教师模型-学生模型,得到训练好的教师模型-学生模型;

应用阶段:

获取待测滚动轴承的振动信号段,并构建时频图;将其输入至训练好的学生模型,得到诊断结果。

2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,对归一化后的一维振动信号段进行连续小波分析,生成连续三通道小波时频图谱。

3.如权利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述基于特征集合T和S内各元素之间的二元距离,构建距离蒸馏损失,具体如下:

其中,LRKD-D表示距离蒸馏损失,xi,xj分别表示第i,j个训练样本,χ2表示二元关系集合,lδ()表示Huber损失函数,ΨD(ti,tj)表示ti和tj的距离,ΨD(si,sj)表示si和sj的距离,ti,tj分别表示第i,j个训练样本输入至教师模型最后一个池化层输出的多个对应特征,si,sj分别表示第i,j个训练样本输入至学生模型最后一个池化层输出的多个对应特征。

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