摘要
本发明公开了一种面向消防水泵电机故障的多层级融合诊断方法,涉及消防设备故障诊断领域。首先建立诊断系统,包括多源信息采集模块、信息特征计算模块、多源特征融合模块、故障分类器构建模块以及故障决策融合模块。然后模拟防水泵电机的故障,采集多源数据,并基于多源数据特点,建立多源特征,形成消防水泵电机的特征向量。接着构建特征样本子集,利用自编码器神经网络对特征样本子集中的特征进行融合,利用机器学习方法建立各个特征融合样本子集的故障分类器,获得样本的故障发生概率向量。最后利用遗传算法优化融合多个故障分类器的诊断结果,完成故障决策融合。本发明提升了故障诊断方案的抗干扰能力,提高了故障诊断的准确性。
技术关键词
消防水泵
故障分类器
融合诊断方法
多源特征融合
数据样本集合
水泵电机
层级
信息采集模块
机器学习方法
非线性系统
工况
频谱分析方法
定子
遗传算法优化
故障诊断系统
电流
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故障分类器
非线性特征
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