基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)備故障自適應(yīng)上下預(yù)警界生成方法

基本信息

申請(qǐng)?zhí)?/td> CN202010418461.6 申請(qǐng)日 -
公開(kāi)（公告）號(hào) CN111665066A 公開(kāi)（公告）日 2021-06-11
申請(qǐng)公布號(hào) CN111665066A 申請(qǐng)公布日 2021-06-11
分類號(hào) G01M99/00;G06N3/04 分類 測(cè)量；測(cè)試;
發(fā)明人 張潔;任杰;汪俊亮;毛新華;魏成廣 申請(qǐng)（專利權(quán)）人 北京中麗制機(jī)工程技術(shù)有限公司
代理機(jī)構(gòu) 上海申匯專利代理有限公司 代理人 徐俊
地址 201600 上海市松江區(qū)人民北路2999號(hào)
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明提供了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)備故障自適應(yīng)上下預(yù)警界生成方法，可用于化纖卷繞機(jī)在紡絲過(guò)程中的故障診斷，方法包括：用于區(qū)間預(yù)測(cè)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，用于區(qū)間自適應(yīng)生成和分類的上下界模型。本發(fā)明利用對(duì)化纖卷繞機(jī)在紡絲過(guò)程中采集到的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行故障診斷，克服了已有的故障診斷技術(shù)準(zhǔn)確度不高、易受人為因素影響的不足，引入代價(jià)敏感學(xué)習(xí)模塊對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更新迭代過(guò)程中的損失函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，從而得到誤分代價(jià)為優(yōu)化目標(biāo)的機(jī)器學(xué)習(xí)故障檢測(cè)方法。本發(fā)明在樣本不平衡條件下有較好的實(shí)用性。