摘要
本申请涉及一种旋转机械复合故障检测方法、装置、设备及介质,方法包括:在测试阶段,采用已训练至收敛状态的复合故障检测模型计算每个待测样本对的特征嵌入,在多标签解耦分类器模块中计算每个待测样本对中的待测样本与支持样本之间的特征嵌入相似度,根据特征嵌入相似度确定每个待测样本对的相似度分数;若相似度分数超过预设分数阈值,则将待测样本的多标签表达式的相应的标签位赋值为1以表征存在该故障类别,否则赋值为0以表征不存在该故障类别,直至所有标签位赋值完毕,以确定待测样本的多标签输出。本申请能够同时检测并标识多个故障类型,适应了实际工业场景中同时存在多种故障的情况。
技术关键词
旋转机械复合故障
故障检测模型
故障类别
机械振动信号
孪生神经网络
多标签
卷积模块
小波特征
特征提取模块
更新模型参数
分类器
基础网络架构
训练样本数据
胶囊网络
多尺度
表达式
系统为您推荐了相关专利信息
故障检测模型
检测数据输入
长短期记忆网络
多层感知机
稀疏非负矩阵分解
系统故障监测
飞轮储能系统
滑动时间窗口
样本
协方差矩阵
新能源配电网
动态监测方法
生成对抗网络模型
静态特征
动态监测系统
支持向量机模型
数据
故障类别
物理
故障诊断方法