摘要
本发明公开了一种旋转机械设备故障故障诊断方法及相关装置,获取待诊断旋转机械设备的振动信号;将振动信号输入预先训练好的故障诊断模型中,输出诊断结果。其中,故障诊断模型是采用训练数据训练知识蒸馏引导的代价敏感集成学习网络得到的,训练数据包括不同故障对应的振动信号以及故障标签,知识蒸馏引导的代价敏感集成学习网络包括依次连接的多尺度特征编码模块、多深度知识集成模块和分类器模块,多尺度特征编码模块包括多尺度特征提取模块和高阶交互融合模块,多深度知识集成模块包括多深度特征提取模块和多深度知识融合模块,知识蒸馏引导的代价敏感集成学习网络的训练分为第一训练阶段和第二训练阶段,第一训练阶段采用的损失函数为多深度知识自适应迁移损失函数,第一训练阶段训练结束后冻结模型参数。本发明的目的在于解决了旋转机械设备故障诊断中数据不平衡的问题。
技术关键词
旋转机械设备
故障诊断方法
深层特征提取
浅层特征提取
故障诊断模型
多尺度特征提取
深度特征提取
分类器
集成模块
编码模块
阶段
蒸馏
积层
匹配模块
网络
卷积模块
信号