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申请/专利权人：合肥工业大学

摘要：本发明涉及轴承故障诊断领域，具体是一种基于因果迭代修正的权重分配故障轴承诊断方法。本发明在一次训练的过程中，已经得到了各个工况变量较为合适的训练权重，然后将训练权重与影响权重进行结合，能够为各个工况变量提供一个合适的初始权重。一方面，基于一次训练中的训练权重，与最终在二次训练过程中权重较为接近，进而在二次训练的过程中可以提高预测模型的预测精度，避免梯度消失或爆炸问题，提高模型的收敛速度，还可以防止过拟合现象的发生。另一方面，通过影响权重能够有效地降低数据抖动和混杂效应的干扰，进一步能够提高预测模型的预测精度。

主权项：1.一种基于因果迭代修正的权重分配故障轴承诊断方法，其特征在于，包括以下诊断步骤：S1、获取轴承的历史故障数据，并使用历史故障数据对预测模型进行一次训练；获取完成一次训练后的预测模型中的各个工况变量的训练权重；并选择训练权重最大的工况变量作为参考变量，其余工况变量均作为常规变量；S2、分别计算各个常规变量与参考变量之间的影响权重；S3、将各个常规变量的影响权重与步骤S1中对应的训练权重彼此相乘，并将相乘的结果作为各个常规变量在预测模型中训练的初始权重；S4、将历史故障数据输入到步骤S3中设置了初始权重的预测模型中，对预测模型进行二次训练；S5、将轴承的实时故障数据输入到完成二次训练的预测模型中，预测该实时故障数据对应的故障类型；影响权重的计算过程如下：S21、历史故障数据包括各个工况变量的工况数据，以及对应的故障类型；统计工况变量的总数为N，并以各个工况变量为维度，构建一个N维空间；将获取的各个工况变量的工况数据输入到N维空间中，且各个工况数据在N维空间中均拥有一个N维的坐标；S22、在历史故障数据对应的时间段T中依次等时间间距地标记多个时间点，并获取各个时间点处的各个工况数据的坐标，以组合获得对应工况变量在N维空间中的坐标向量；S23、使用距离比例计算公式计算各个常规变量的坐标在时间段T内，处于各个时刻的距离比例；距离比例计算公式如下： ；式中，xnt0表示第n个常规变量Xn处于时间段T的开始时刻t0时，在N维空间中的坐标；xnti表示第n个常规变量Xn处于时间段T的第i个时刻ti时，在N维空间中的坐标，i∈[0,I]；un,i表示坐标xnti的距离比例；d[xnt0,xnti]表示坐标xnt0和坐标xnti之间的欧几里得距离；yt0表示参考变量Y处于时间段T的开始时刻t0时，在N维空间中的坐标；ytI表示参考变量Y处于时间段T的第I个时刻tI时，在N维空间中的坐标；时刻tI即为时间段T的结束时刻；d[yt0,ytI]表示坐标yt0和坐标ytI之间的欧几里得距离；d为欧几里得距离的标志；exp表示指数函数；S24、基于计算得到的距离比例，使用距离权重计算公式计算各个常规变量的距离权重；距离权重计算公式如下： ；式中，wn,i表示距离比例的距离权重；S25、使用距离权重对坐标进行加权，以此得到加权坐标，并计算得到对应的加权坐标均值；加权坐标具体表示如下： ；其中，表示坐标向量XnT中的坐标xnti通过距离权重wn,i加权后得到的加权坐标；加权坐标均值具体表示如下： ；其中，表示坐标向量XnT对应的所有加权坐标的均值；S26、根据各个常规变量的坐标、加权坐标，以及加权坐标均值，计算对应常规变量和参考变量之间的混杂因果强度；混杂因果强度的计算公式具体如下： ； ；式中，ρn表示第n个常规变量Xn与参考变量Y之间的混杂因果强度；表示坐标向量XnT中各个时刻的坐标与开始时刻t0时的坐标之间的欧几里得距离的均值；S27、根据混杂因果强度，计算对应常规变量和参考变量之间的纯净因果强度；纯净因果强度的计算公式如下： ；式中，表示第n个常规变量Xn与参考变量Y之间的纯净因果强度；ρr表示第r个常规变量Xr与参考变量Y之间的混杂因果强度；表示第n个常规变量Xn与第r个常规变量Xr之间的混杂因果强度，在计算该混杂因果强度时，将常规变量Xn看作是参考变量；常规变量Xr依旧是常规变量，然后按照步骤S21到步骤S26计算该常规变量Xr的混杂因果强度ρr；S28、结合影响权重计算公式，利用纯净因果强度计算对应常规变量和参考变量之间的影响权重；影响权重计算公式具体如下： ；式中，ωn表示第n个常规变量的影响权重；λ表示影响权重系数。

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百度查询： 合肥工业大学 一种基于因果迭代修正的权重分配故障轴承诊断方法