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申请/专利权人：中国航空工业集团公司金城南京机电液压工程研究中心
申请日：2024-12-27
公开（公告）日：2025-02-07
公开（公告）号：CN119397294A
专利技术分类：..匹配标准，例如相邻性测量[2023.01]
专利摘要：本申请提供一种小样本下的液压柱塞泵故障诊断方法和装置，属于基于神经网络故障诊断技术领域。本申请提供的方法包括：获取液压柱塞泵各健康状态下振动信号；基于振动信号随机生成样本集，基于样本集生成查询集与支撑集，训练关系网络，生成液压柱塞泵故障诊断模型；其中，液压柱塞泵故障诊断模型用于基于振动信号完成液压柱塞泵的故障诊断，关系网络在输入端至输出端方向上至少包括特征嵌入模块、种类遍历模块和双级关系度量模块；实时采集液压柱塞泵的实时振动信号，基于实时振动信号和液压柱塞泵故障诊断模型识别液压柱塞泵的故障。本申请提供的小样本下的液压柱塞泵故障诊断方法和装置，可实现小样本下对液压柱塞泵故障的准确、有效识别。
专利权项：1.一种小样本下的液压柱塞泵故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括：获取液压柱塞泵各健康状态下振动信号；基于所述振动信号随机生成样本集，基于所述样本集生成查询集与支撑集，训练关系网络，生成液压柱塞泵故障诊断模型；其中，所述液压柱塞泵故障诊断模型用于基于振动信号完成液压柱塞泵的故障诊断，所述关系网络在输入端至输出端方向上至少包括特征嵌入模块、种类遍历模块和双级关系度量模块，所述特征嵌入模块提取输入所述关系网络的振动信号在各个类别下特征信息，分别生成查询集和支撑集对应的第一特征图，所述种类遍历模块过滤所述第一特征图，提取查询集和支撑集分别对应的第二特征图，所述第二特征图中包括类内共性特征信息和类间独有特征信息，所述双级关系度量模块识别查询集第二特征图和支撑集第二特征图之间的图像相似度和类相似度，综合所述图像相似度和类相似度识别输入所述关系网络的振动信号对应的泵的健康状态；实时采集所述液压柱塞泵的实时振动信号，基于所述实时振动信号和所述液压柱塞泵故障诊断模型识别所述液压柱塞泵的故障。
百度查询： 中国航空工业集团公司金城南京机电液压工程研究中心 一种小样本下的液压柱塞泵故障诊断方法和装置
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