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申请/专利权人：宁波大学;浙江瑞晟智能科技股份有限公司

摘要：本发明涉及基于诊断混淆的故障再诊断方法及计算机可读存储介质，故障再诊断方法包括：构建训练集和测试集；对故障再诊断模型进行训练，得到训练完成后的故障再诊断模型；故障再诊断模型包括基础故障诊断模块、故障再诊断模块和特征融合模块，且各个模块均包括依次连接的特征提取层和特征分类层，通过基础故障诊断模块对全部样本进行训练，将高混淆故障信号进行空间域变换变换后的高混淆故障图像，并通过高混淆故障图像对故障再诊断模块进行训练；将测试样本输入到训练完成后的故障再诊断模型中，即得到最后的故障诊断结果。优点在于：该故障再诊断方法能对故障进行准确诊断，有效避免了故障混淆，提高了故障诊断的准确率。

主权项：1.一种基于诊断混淆的故障再诊断方法，其特征在于包括如下步骤：S1、获取多个故障信号，并将所有的故障信号分别进行预处理，得到预处理后的故障信号；S2、将预处理后的故障信号组成数据集，并将数据集构建成训练集和测试集；其中训练集中的每个训练样本包括一个预处理后的故障信号和该故障信号对应的故障标签；S3、构建故障再诊断模型，并使用训练集分批次对构建的故障再诊断模型进行训练，得到训练完成后的故障再诊断模型；其中构建的故障再诊断模型包括基础故障诊断模块、故障再诊断模块和特征融合模块，基础故障诊断模块包括依次连接的第一特征提取层和第一特征分类层，故障再诊断模块包括依次连接的第二特征提取层和第二特征分类层；特征融合模块包括依次连接的特征融合层和第三特征分类层；使用某一批次的训练样本对构建的故障再诊断模型进行训练的具体过程为：S3-1、使用当前批次的所有训练样本对基础故障诊断模块进行训练，得到训练完成后的基础故障诊断模块；在当前批次的所有训练样本中筛选出高混淆故障信号，对每个高混淆故障信号分别进行空间域变换，得到高混淆故障图像，使用高混淆故障图像对故障再诊断模块进行训练，得到训练完成后的故障再诊断模块；S3-2、将第一特征提取层的输出结果和第二特征提取层的输出结果均输入到特征融合层中，得到融合后的故障特征，并对融合后的故障特征输入到第三特征分类层中进行分类，得到最后的故障诊断结果，使用每个训练样本中的故障标签和对应的故障诊断结果计算损失函数，以对特征融合模块进行训练，得到训练完成后的特征融合模块；S4、在测试集中选择出一个测试样本，该测试样本为一个预处理后的故障信号，并将测试样本输入到S3中训练完成后的故障再诊断模型中，即得到该测试样本最后的故障诊断结果。

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