公开(公告)号：CN116304849A

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202211105500.2

申请日：2022-09-09

Applicant: 燕山大学

Inventor： 郭锐 ,  梁鑫 ,  杨少杰 ,  王涛 ,  高殿荣 ,  赵静一

IPC: G06F18/241 ,  G06F18/10 ,  G06F18/213 ,  G06F18/214 ,  G06F18/21 ,  G06F18/25 ,  G06F18/2135 ,  G06N3/086 ,  G06N3/0442

Abstract: 本发明一种基于局部切空间排列及门控循环网络的活塞泵故障诊断方法，包括如下步骤：采集反映活塞泵正常状态和故障状态的振动信号；利用时频分析方法，基于降噪重构后的原始振动数据构建总体故障样本集；并按照比例将总体故障样本集分为训练集和测试集；构建用于对活塞泵的故障进行诊断的故障诊断模型，将训练样本集作为诊断模型的输入，状态标签作为故障诊断模型的输出，对诊断模型进行训练，通过局部切空间排列方法的融合特征对故障诊断模型进行优化训练，得到优化后的故障诊断模型；将活塞泵原始振动数据输入到优化后的故障诊断模型中，获得故障类别的识别精度，以2D泵原始振动信号为数据源，可达到无损状态监测的目的。

公开(公告)号：CN115795341A

公开(公告)日：2023-03-14

申请号：CN202211400126.9

申请日：2022-11-09

Applicant: 燕山大学

Inventor： 郭锐 ,  田佳兵 ,  杨少杰 ,  蔡伟 ,  赵静一 ,  王岳峰

IPC: G06F18/24 ,  G06F18/10 ,  G06F18/213 ,  G06F18/2411 ,  F04B51/00 ,  G01H17/00

Abstract: 本发明提供一种基于变转速的二维活塞泵健康状态评估方法，其包括如下步骤：数据采集：采集反映泵正常状态和故障状态的振动信号，数据预处理：采用GLCT提取瞬时频率进行等角度重采样消除转速的影响，然后对数据进行阶次分析，获得阶次域特征参数，利用时频分析方法，构建时频故障样本集，模型训练与优化：构建故障诊断模型，将训练样本集作为输入，状态标签作为输出，对模型进行训练。本发明将二维(2D)活塞泵的振动信号输入训练和优化后的故障诊断模型，故障诊断模型输出状态标签值，可直接获得最终的健康状态分类识别结果，方法简单可靠，保证诊断结果的准确度。