[发明专利]一种基于变分自编码器的机械设备退化点识别方法和系统

权利要求书

1.一种基于变分自编码器的机械设备退化点识别方法，其特征在于，包括：

(1)等间隔等长度采集机械设备从起始时刻到额定寿命K％期间的振动信号段，并计算每个振动信号段的N个时域特征，K≤50；

(2)构建变分自编码器，所述变分自编码器包括：节点数为N的输入层、节点数为的隐含层一、节点数为的隐含层二、节点数为的隐含层三和节点数为N的输出层，输入层、隐含层一和隐含层二构成编码器，隐含层二、隐含层三和输出层构成解码器，其中，隐含层三的其中2个节点分别计算均值、另外2个节点分别计算方差、剩余2个节点分别计算重参数，所述重参数的计算公式为公式中μ和σ²分别为隐含层的均值和方差，ε为随机数，y为隐含层三的输出；

(3)采用每个振动信号段的N个时域特征训练变分自编码器，得到训练好的变分自编码器，所述N个时域特征为均方根值、方差、波峰值、偏态、峭度、峰-峰值，N＝6；其中，变分自编码器的训练方法包括：

(a)对变分自编码器的参数进行初始化；

(b)初始化样本计数器为1；

(c)把训练样本输入变分自编码器，且样本计数器加1；

(d)判断样本计数器的值是否大于样本总数量，如果大于，进行下一步，否则，返回步骤(c)；

(e)计算变分自编码器输出和输入的损失函数，使用梯度反向传播算法更新变分自编码器的参数；判断变分自编码器是否收敛或者是否到达迭代次数，如果不收敛或者未到达迭代次数，返回步骤(b)；否则，变分自编码器的训练结束；

(4)将额定寿命K％之后每个时刻采集到的振动信号段输入至训练好的变分自编码器，并根据变分自编码器的输出，计算对应振动信号段的重建概率；

(5)如果连续三个采集时刻的重建概率均不超过预设阈值0，则第三个采集时刻识别为退化点。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，以无监督学习方式训练变分自编码器，变分自编码器的输入和输出相同，均为提取到的振动信号段的时域特征。

3.如权利要求1至2任一项所述的方法，其特征在于，训练时使用的损失函数如下：

其中，表示重构误差，表示变分自编码器的KL散度，X_i表示变分自编码器的第i个输入，表示变分自编码器的第i个输出，n表示振动信号段数量，μ_i表示变分自编码器隐含层二输出的第i个均值，σ_i表示变分自编码器隐含层二输出的第i个标准差。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，重建概率计算公式如下：

其中，p(i)表示第i个样本的重建概率，L表示采样次数，Xⁱ表示变分自编码器的第i个输入，表示变分自编码器隐含层二输出的第l次采样的第i个均值，表示变分自编码器隐含层二输出的第l次采样的第i个标准差。

5.一种基于变分自编码器的机械设备退化点识别系统，其特征在于，包括：计算机可读存储介质和处理器；

所述计算机可读存储介质用于存储可执行指令；

所述处理器用于读取所述计算机可读存储介质中存储的可执行指令，执行权利要求1至4任一项所述的基于变分自编码器的机械设备退化点识别方法。