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申请/专利权人：中国海洋大学
摘要：本申请涉及故障诊断技术领域，特别是涉及基于声学信号的螺旋桨速度解缠域泛化故障诊断方法，该方法包括：获取水下推进器在预设时变转速下的声学信号；将预设时变转速对应的速度信号v经一速度解缠网络SDM提取第一速度特征、第二速度特征；将声学信号经快速傅里叶变换处理得到其频谱信号，将频谱信号与第一速度特征逐点相乘后，输入至一自编码网络的编码器，提取出表征健康状态的特征；将表征健康状态的特征直接输入至自编码网络的分类器并利用故障样本数据集更新分类器的参数，利用分类器识别故障类型。本申请通过有效消除速度变化引起的信号调制效应，从而提升故障检测的准确性和可靠性。
主权项：1.一种基于声学信号的螺旋桨速度解缠域泛化故障诊断方法，其特征在于，包括：数据获取步骤，获取水下推进器在预设时变转速下的声学信号，所述声学信号包括螺旋桨完好时的声学信号、多种故障形态下的声学信号；速度特征解缠步骤，将所述预设时变转速对应的速度信号经一速度解缠网络SDM提取第一速度特征、第二速度特征；健康特征提取步骤，将所述声学信号经快速傅里叶变换FFT处理得到其频谱信号，所述频谱信号中包括表征速度的特征和表征健康状态的特征，将所述频谱信号与所述第一速度特征逐点相乘，抑制所述频谱信号中表征速度的特征后，输入至一自编码网络的编码器，提取出表征健康状态的特征；故障诊断步骤，将所述表征健康状态的特征直接输入至所述自编码网络的分类器并利用故障样本数据集更新所述分类器的参数，利用所述分类器识别故障类型；其中，所述速度解缠网络SDM包括初步特征提取网络及二分支特征提取网络、，其中，所述初步特征提取网络用于提取速度信号中的初步速度特征；二所述分支特征提取网络、分别用于提取所述第一速度特征、第二速度特征，分别用于表示初步特征提取网络及两个分支特征提取网络、中的可训练参数，所述第一速度特征、所述第二速度特征之间的互信息最小化目标函数表示为如下计算模型： ，其中，是基于参数为速度解缠网络建模的变分分布，为样本数量，表示第个样本在给定特征的条件下特征的对数似然，表示第个样本在给定第个样本的条件下特征的对数似然。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国海洋大学 基于声学信号的螺旋桨速度解缠域泛化故障诊断方法
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