[发明专利]机械设备状态的智能可视化监测与诊断方法

摘要

一种机械工程技术领域的机械设备状态的智能可视化监测与诊断方法，包括以下步骤：构造初始设备状态字典，并建立初始设备状态分布图；基于设备状态字典求解设备监测数据的稀疏表示；从设备检测数据的稀疏表示提取稀疏特征值；将稀疏特征值投影到设备状态分布图上，根据其在设备状态图上的投影位置进行设备状态的识别，并检测是否出现新的设备状态；在检测到新的设备状态情况下，对设备状态字典与设备状态分布图进行更新。本发明能够直接明了地对设备状态进行可视化显示，降低对设备维护人员专业素质的要求，并能够克服工况条件变化对设备诊断过程的干扰。

主权项

一种机械设备状态的智能可视化监测与诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：第一步，构造初始设备状态字典，并建立初始设备状态分布图；第二步，实时对机械设备状态进行监测，得到机械设备的监测数据，当机械设备的监测数据的统计结构特征在数据块内的出现位置具有一致性时，采用基于标准稀疏编码模型的稀疏求解方法得到当前监测数据的稀疏表示；否则，采用基于时不变稀疏编码模型的稀疏求解方法得到当前监测数据的稀疏表示；第三步，采用第一步的方法，从当前监测数据的稀疏表示中提取当前稀疏特征值，并按照自组织映射型神经网络方法，得到该当前稀疏特征值在设备状态分布图上的最佳匹配点，从而将当前稀疏特征值映射到设备状态分布图上；第四步，当第三步得到的最佳匹配点已被标注设备状态时，当前的设备状态就是最佳匹配点所标注的设备状态，返回第二步，继续对机械设备状态进行检测与识别；否则，进行未知设备状态检测处理，当出现新的设备状态时，执行第五步，否则，返回第二步，继续对机械设备状态进行监测与识别；第五步，采集新的设备状态下的样本数据，进行设备状态字典更新处理和设备状态分布图更新处理，得到更新的设备状态字典和更新的设备状态分布图，且返回第二步，继续对机械设备状态进行监测与识别。