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

基本信息

申請?zhí)?/td> CN202011392227.7 申請日 -
公開（公告）號 CN112651167A 公開（公告）日 2021-04-13
申請公布號 CN112651167A 申請公布日 2021-04-13
分類號 G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08;G01M13/045 分類 計算；推算；計數(shù);
發(fā)明人 馮靜;熊東堯;徐曉濱;馬楓;孫杰;侯平智 申請（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)督滾動軸承故障診斷方法。本發(fā)明在滾動軸承的正常以及不同故障狀態(tài)下采集驅(qū)動端、風(fēng)扇端和基座端的振動加速度信號，通過采樣和拼接技術(shù)獲得故障樣本集；計算各個樣本之間的皮爾遜相關(guān)性，通過設(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、驗證集和測試集，對基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類模型進(jìn)行訓(xùn)練，采用Adam對模型進(jìn)行優(yōu)化，通過參數(shù)選取獲得最優(yōu)模型。本發(fā)明不依賴于特征提取方法，同時在少量的標(biāo)記樣本的情況下，也能獲得較高的準(zhǔn)確率。