[发明专利]基于卷积相图生成的机电设备健康状态识别方法及系统

说明书

本发明涉及一种基于卷积相图生成的机电设备健康状态识别方法及系统，涉及设备检测领域，该方法包括：采集待检测机电设备的物理数据，并将所述物理数据转换为离散电信号；利用卷积窗对所述离散电信号进行卷积操作生成多个卷积矩阵，将多个所述卷积矩阵按照生成顺序堆叠为一个卷积相图；将所述卷积相图输入机电设备健康状态识别模型中，输出所述卷积相图对应的所述待检测机电设备的健康状态；所述健康状态包括正常状态和故障状态。本发降低了状态识别的复杂度，提高了识别效率。

技术领域

本发明涉及设备检测技术领域，特别是涉及一种基于卷积相图生成的机电设备健康状态识别方法及系统。

背景技术

制造业是一个国家工业发展的基础，是关系到国计民生的重要产业。随着中国工业结构的转型升级，机电设备的制造不断整合与集成先进制造工艺技术、人工智能技术和物联网技术等技术，其智能化水平和先进程度取得了很大进步。

目前，提高机电设备状态识别能力，是支撑工业制造业转型的技术基础。机电设备状态识别正向着信息化、智能化和系统集成化方向发展。为了使高度集成化的机电设备安全有效运行，需要对其运行状态进行实时监控，并对健康状态及时感知。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于卷积相图生成的机电设备健康状态识别方法及系统，降低了状态识别的复杂度，提高了识别效率。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种基于卷积相图生成的机电设备健康状态识别方法，包括：

采集待检测机电设备的物理数据，并将所述物理数据转换为离散电信号；

利用卷积窗对所述离散电信号进行卷积操作生成多个卷积矩阵，将多个所述卷积矩阵按照生成顺序堆叠为一个卷积相图；

将所述卷积相图输入机电设备健康状态识别模型中，输出所述卷积相图对应的所述待检测机电设备的健康状态；所述健康状态包括正常状态和故障状态。

可选地，所述利用卷积窗对所述离散电信号进行卷积操作生成多个卷积矩阵，将多个所述卷积矩阵按照生成顺序堆叠为一个卷积相图，具体包括：

初始化所述离散电信号的长度；

根据当前离散电信号的长度和卷积窗的单位长度，计算相邻两个卷积窗内离散电信号的重复率；

以所述卷积窗对所述离散电信号进行卷积操作，生成卷积矩阵，所述卷积矩阵的尺寸大小为c×m，其中，m＝[(d-nρ)/(n-nρ)]，c表示卷积窗的单位长度，d表示当前离散电信号的长度，n表示卷积窗长度，ρ表示重复率；

判断m是否等于c；

若m不等于c，则调整d，返回步骤“根据当前离散电信号的长度和卷积窗的单位长度，计算相邻两个卷积窗内离散电信号的重复率”；

若m等于c，则以长度为c的所述卷积窗对长度为d的所述离散电信号进行卷积操作，生成多个卷积矩阵，将多个所述卷积矩阵按照生成顺序堆叠为一个卷积相图。

可选地，所述机电设备健康状态识别模型为采用数据集训练好的深度学习模型，所述数据集包括多个卷积相图样本和与各卷积相图样本对应的标签。

可选地，所述将所述卷积相图输入机电设备健康状态识别模型中，输出所述卷积相图对应的所述待检测机电设备的健康状态的同时，具体包括：

将所述卷积相图输入机电设备健康状态识别模型中，输出所述卷积相图对应的所述待检测机电设备的运行状态；所述运行状态包括加速运行状态、匀速运行状态、减速运行状态、颠簸状态和爬坡状态。

可选地，所述物理数据包括振动信号、温度信号、电流信号、电压信号、电磁波信号或者湿度信号。