[发明专利]一种移动式供热机组故障诊断方法在审

专利信息
申请号: 201910862491.3 申请日: 2019-09-12
公开(公告)号: CN110569813A 公开(公告)日: 2019-12-13
发明(设计)人: 王晟;赵义;李泽青;夏兆福 申请(专利权)人: 天津华春智慧能源科技发展有限公司
主分类号: G06K9/00 分类号: G06K9/00
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 300300 天津市滨海新区滨海*** 国省代码: 天津;12
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摘要: 发明公开了一种移动式供热机组故障诊断方法,属于设备故障诊断技术领域,包括如下步骤:S1、声音数据收集:基于声波传感器的非接触的方法对设备的信息进行采集;S2、故障微弱信号检测:采用运算量更轻量的小波包能量谱方法,较上述采用的机器学习、深度神经网络、最小熵的卷积等数学方法,在时间复杂度和空间复杂度上都更小。本发明能引入了非接触的方法对机组进行检测,避免了常规方法无法深入机组内部进行信号重构的弊端,可得到更多的连续的分离分解信号,并通过小波包和小波包能量谱方法增强故障特征,应用迁移学习方法推广不同种类的换、供热设备中,具有较强的应用价值和推广能力。
搜索关键词: 小波包 非接触 能量谱 设备故障诊断技术 微弱信号检测 空间复杂度 声波传感器 时间复杂度 机组 分解信号 供热机组 供热设备 故障特征 故障诊断 机器学习 神经网络 声音数据 信号重构 对设备 移动式 运算量 最小熵 卷积 轻量 应用 迁移 采集 数学 引入 检测 学习
【主权项】:
1.一种移动式供热机组故障诊断方法,其特征在于,包括如下步骤:/nS1、声音数据收集:基于声波传感器(拾音器,麦克风)的非接触的方法对设备的信息进行采集;/nS2、故障微弱信号检测:采用运算量更轻量的小波包能量谱方法,较采用的机器学习、深度神经网络、最小熵的卷积等数学方法,在时间复杂度和空间复杂度上都更小,故此,可将算法移植到嵌入式设备中运行,方便现场使用;/nS3、故障部位精确定位:采用小波包能量谱识别;/nS4、迁移学习方法:1)、半监督学习;2)迁移学习;3)、基于SVM的迁移学习方法;4)、基于SVM的半监督迁移学习方法;5)、半监督迁移算法的构思;6)、半监督迁移算法的描述;/nS5、声波信号处理方法:1)、声波信号处理技术;2)数字滤波器设计的基本原理;3)、IIR数字滤波器设计方法;4)、利用模拟滤波器设计IIR数字滤波器的步骤。/n
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