公开(公告)号：CN116776086B

公开(公告)日：2023-11-28

申请号：CN202311047756.7

申请日：2023-08-21

Applicant: 太原重工股份有限公司

Inventor： 陶家晋 ,  李光 ,  胡伟飞 ,  岳海峰 ,  郭云飞 ,  李芬 ,  刘振宇

IPC: G06F18/10 ,  G06F18/213 ,  G06F18/214 ,  G06F18/24 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于自注意力机制自编码器的信号故障判别方法及装置，该方法包括：获取历史振动信号数据和待测振动信号数据；对振动信号数据进行预处理，以使振动信号数据的数据维度能够适用于构建的神经网络模型；基于自注意力机制构建神经网络模型，利用预处理后的历史振动信号数据对神经网络模型进行训练；将待测振动信号数据输入训练后的神经网络模型，获取神经网络模型的输出结果；根据输出结果确定待测振动信号数据对应的信号类别。本发明的方法及装置既能够在历史振动信号数据存在故障信号数据的情况下对设备运行状态进行(56)对比文件Xiao Yu等.An Adaptive DomainAdaptation Method for Rolling Bearings’Fault Diagnosis Fusing Deep Convolutionand Self-Attention Networks《.IEEETransactions on Instrumentation andMeasurement》.2023,第72卷1-14.Hongyu Zhong等.Bearing faultdiagnosis using transfer learning andself-attention ensemble lightweightconvolutional neural network.《Neurocomputing》.2022,第501卷765-777.

公开(公告)号：CN116776086A

公开(公告)日：2023-09-19

申请号：CN202311047756.7

申请日：2023-08-21

Applicant: 太原重工股份有限公司

Inventor： 陶家晋 ,  李光 ,  胡伟飞 ,  岳海峰 ,  郭云飞 ,  李芬 ,  刘振宇

IPC: G06F18/10 ,  G06F18/213 ,  G06F18/214 ,  G06F18/24 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于自注意力机制自编码器的信号故障判别方法及装置，该方法包括：获取历史振动信号数据和待测振动信号数据；对振动信号数据进行预处理，以使振动信号数据的数据维度能够适用于构建的神经网络模型；基于自注意力机制构建神经网络模型，利用预处理后的历史振动信号数据对神经网络模型进行训练；将待测振动信号数据输入训练后的神经网络模型，获取神经网络模型的输出结果；根据输出结果确定待测振动信号数据对应的信号类别。本发明的方法及装置既能够在历史振动信号数据存在故障信号数据的情况下对设备运行状态进行快速、准确诊断，又能够在历史振动信号数据不存在故障信号数据的情况下对设备运行状态进行快速、可靠诊断。