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申请/专利权人：东莞市中能精密机械有限公司

摘要：公开了一种电子直驱刀架的实时在线监测系统及方法。其首先将被监测电子直驱刀架的运行参数的时间序列分别按照参数样本维度和时间维度进行数据整理后通过基于深度神经网络模型的时序关联模式特征提取器分别进行特征提取，接着，使用基于重参数化网络的特征强化器对得到的转速时序关联特征向量和温度时序关联特征向量进行特征强化，然后，对得到的强化转速时序关联特征向量和强化温度时序关联特征向量进行响应性关联编码以得到转速‑温度时序响应关联特征，最后，基于所述转速‑温度时序响应关联特征，确定所述被监测电子直驱刀架的运行状态是否正常。这样，可以实现对电子直驱刀架的实时在线监测。

主权项：1.一种电子直驱刀架的实时在线监测方法，其特征在于，包括：获取由传感器组采集的被监测电子直驱刀架的运行参数的时间序列，其中，所述被监测电子直驱刀架的运行参数包括转速值和温度值；将所述被监测电子直驱刀架的运行参数的时间序列分别按照参数样本维度和时间维度进行数据整理以得到转速时序输入向量和温度时序输入向量；通过基于深度神经网络模型的时序关联模式特征提取器分别对所述转速时序输入向量和所述温度时序输入向量进行特征提取以得到转速时序关联特征向量和温度时序关联特征向量；使用基于重参数化网络的特征强化器对所述转速时序关联特征向量和所述温度时序关联特征向量进行特征强化以得到强化转速时序关联特征向量和强化温度时序关联特征向量；对所述强化转速时序关联特征向量和所述强化温度时序关联特征向量进行响应性关联编码以得到转速-温度时序响应关联特征；以及基于所述转速-温度时序响应关联特征，确定所述被监测电子直驱刀架的运行状态是否正常；其中，使用基于重参数化网络的特征强化器对所述转速时序关联特征向量和所述温度时序关联特征向量进行特征强化以得到强化转速时序关联特征向量和强化温度时序关联特征向量，包括：使用所述基于重参数化网络的特征强化器以如下强化公式对所述转速时序关联特征向量和所述温度时序关联特征向量进行特征强化以得到所述强化转速时序关联特征向量和所述强化温度时序关联特征向量；其中，所述强化公式为：；其中，表示所述转速时序关联特征向量的第个位置的特征值，和分别是所述转速时序关联特征向量的各个位置的特征值集合的均值和方差，表示所述温度时序关联特征向量的第个位置的特征值，和分别是所述温度时序关联特征向量的各个位置的特征值集合的均值和方差，表示以2为底的对数函数，表示反正弦函数，表示反余弦函数，表示所述强化转速时序关联特征向量的第个位置的特征值，表示所述强化温度时序关联特征向量的第个位置的特征值；其中，对所述强化转速时序关联特征向量和所述强化温度时序关联特征向量进行响应性关联编码以得到转速-温度时序响应关联特征，包括：将所述强化转速时序关联特征向量和所述强化温度时序关联特征向量输入响应性关联网络以得到转速-温度时序响应关联矩阵作为所述转速-温度时序响应关联特征；其中，将所述强化转速时序关联特征向量和所述强化温度时序关联特征向量输入响应性关联网络以得到转速-温度时序响应关联矩阵作为所述转速-温度时序响应关联特征，包括：将所述强化转速时序关联特征向量和所述强化温度时序关联特征向量输入所述响应性关联网络以如下响应性公式进行计算以得到所述转速-温度时序响应关联矩阵；其中，所述响应性公式为：；其中，表示所述强化转速时序关联特征向量，表示所述强化温度时序关联特征向量，表示所述转速-温度时序响应关联矩阵，表示矩阵乘法。

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