[发明专利]液压机远程故障诊断方法、装置和存储介质有效
申请号: | 201911197730.4 | 申请日: | 2019-11-28 |
公开(公告)号: | CN111078966B | 公开(公告)日: | 2023-03-28 |
发明(设计)人: | 何彦虎;左希庆 | 申请(专利权)人: | 湖州职业技术学院 |
主分类号: | G06F16/9038 | 分类号: | G06F16/9038;G06N5/04 |
代理公司: | 深圳市世纪恒程知识产权代理事务所 44287 | 代理人: | 关向兰 |
地址: | 313000 浙*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 液压机 远程 故障诊断 方法 装置 存储 介质 | ||
1.一种液压机远程故障诊断方法,其特征在于,所述液压机远程故障诊断方法包括以下步骤:
获得液压机中设置的测量点的采集数据;
对所述采集数据进行处理,获得故障分析数据,其中,所述故障分析数据用于对液压机进行故障诊断;
对所述故障分析数据进行特征表达,获得特征表达结果;
对所述特征表达结果进行知识模型建设,获得知识模型表示;
对所述知识模型表示进行故障匹配,获得每个故障的总可信度值;
对所述每个故障的总可信度值与预设知识库中的每条知识进行一一匹配,获得每条知识的总可信度值;
对所述每条知识的总可信度值进行计算,获得所述故障分析数据对应的故障诊断结果,其中,所述每个故障的总可信度值的计算公式如下:
所述每条知识的总可信度值的计算公式如下:
其中,,为允许误差,为第i个故障的客观可信度,为第i个故障的学习可信度,为第i个故障的总可信度,第j个知识的总可信度,m为所述预设知识库中知识的数量,n为特征数。
2.如权利要求1所述的液压机远程故障诊断方法,其特征在于,所述对所述采集数据进行处理,获得故障分析数据的步骤包括:
对所述采集数据进行提取处理,获得数据特征值;
对所述数据特征值按照预设的数据处理模型进行计算,获得故障分析数据。
3.如权利要求1所述的液压机远程故障诊断方法,其特征在于,所述对所述故障分析数据进行特征表达,获得特征表达结果的步骤包括:
对所述故障分析数据利用三元组表达式进行特征表达,获得特征表达结果;
所述三元组表达式为:
Fcs={Ai,Vi,δi}(+,-,*,/)
其中,Fcs为特征表达结果,i表示特征序号,i∈{1,2,3…n},Ai为特征名称,Vi为特征对应的数值,δi为特征的允许误差,(+,-,*,/)表示特征可以按照该运算组成新的特征。
4.如权利要求1所述的液压机远程故障诊断方法,其特征在于,所述对所述特征表达结果进行知识模型建设,获得知识模型表示的步骤包括:
对所述特征表达结果利用知识表示公式进行知识模型建设,获得知识模型表示;
所述知识表示公式为:
IF { FNi,{ Aij,Vij,δij,wij,CFij }(OR,AND)}
THEN {(FAUD i,FCF i,λi)i=1,2,3,…,m;j=1,2,3…n}
其中,FNi为第i个故障的名称,Aij为第i个故障的第j个特征名称,Vij为第i个故障的第j个特征的特征值,δij为接近度,wij为客观可信度,CFij为Aij特征的学习可信度,(OR,AND)表示这些特征可以进行“或”运算或者“与”运算,FAUD i为符合特征Fcs的故障编号,FCFi为在特征Fcs下,故障FAUD i所取得的可信度,λi为可信度阈值,m为故障数量,n为故障的特征数。
5.如权利要求1所述的液压机远程故障诊断方法,其特征在于,所述对所述知识模型表示进行故障匹配,获得每个故障的总可信度值的步骤包括:
对所述知识模型表示进行故障匹配,获得每个故障每个特征的可信度值;
对所述每个故障每个特征的可信度值进行计算,获得每个故障的总可信度值。
6.如权利要求1所述的液压机远程故障诊断方法,其特征在于,所述对所述每条知识的总可信度值进行计算,获得所述故障分析数据对应的故障诊断结果的步骤包括:
对所述每条知识的总可信度值利用最大值公式进行计算,获得所述每条知识的总可信度值的最大值;
根据所述每条知识的总可信度值的最大值进行分析,获得所述故障分析数据对应的故障诊断结果。
7.一种液压机远程故障诊断装置,其特征在于,所述液压机远程故障诊断装置包括:存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的液压机远程故障诊断程序,所述液压机远程故障诊断程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述液压机远程故障诊断方法的步骤。
8.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质上存储有液压机远程故障诊断程序,所述液压机远程故障诊断程序被处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述液压机远程故障诊断方法的步骤。
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