一種基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的半監(jiān)督滾動(dòng)軸承故障診斷方法

基本信息

申請(qǐng)?zhí)?/td> CN202011392227.7 申請(qǐng)日 -
公開(kāi)（公告）號(hào) CN112651167A 公開(kāi)（公告）日 2021-04-13
申請(qǐng)公布號(hào) CN112651167A 申請(qǐng)公布日 2021-04-13
分類號(hào) G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08;G01M13/045 分類 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 馮靜;熊東堯;徐曉濱;馬楓;孫杰;侯平智 申請(qǐng)（專利權(quán)）人 南京智慧水運(yùn)科技有限公司
代理機(jī)構(gòu) 浙江千克知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 代理人 周希良
地址 310018 浙江省杭州市錢塘新區(qū)白楊街道2號(hào)大街
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明涉及一種基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的半監(jiān)督滾動(dòng)軸承故障診斷方法。本發(fā)明在滾動(dòng)軸承的正常以及不同故障狀態(tài)下采集驅(qū)動(dòng)端、風(fēng)扇端和基座端的振動(dòng)加速度信號(hào)，通過(guò)采樣和拼接技術(shù)獲得故障樣本集；計(jì)算各個(gè)樣本之間的皮爾遜相關(guān)性，通過(guò)設(shè)定閾值，構(gòu)建樣本間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，并構(gòu)建與樣本為節(jié)點(diǎn)，關(guān)聯(lián)關(guān)系為邊的故障樣本圖；求取故障樣本圖的鄰接矩陣和節(jié)點(diǎn)特征矩陣，并構(gòu)建圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層，繼而構(gòu)建雙層圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類模型；基于不同比例的訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集，對(duì)基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類模型進(jìn)行訓(xùn)練，采用Adam對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化，通過(guò)參數(shù)選取獲得最優(yōu)模型。本發(fā)明不依賴于特征提取方法，同時(shí)在少量的標(biāo)記樣本的情況下，也能獲得較高的準(zhǔn)確率。