龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：吕梁学院
摘要：本发明公开了一种采用相关性分析的机械设备故障诊断方法及系统，涉及工业自动化和智能制造技术领域，包括，构建时空相关性模型，利用图神经网络技术，从时空模型中捕捉传感器数据在时间和空间上的复杂关联，输出融合时空信息的特征向量；通过相空间重构技术，将一维时间序列数据映射到多维相空间，计算最大Lyapunov指数，得到非线性动力学特征；结合时空特征向量和非线性动力学特征，利用深度学习模型，预测机械设备的未来状态。通过相空间重构技术和计算最大Lyapunov指数，提取了非线性动力学特征，这种综合分析方法能够识别出非线性系统的复杂行为，对早期故障预警和预测性维护策略制定具有重大意义，从而减少非计划停机，延长设备寿命，降低维护成本。
主权项：1.一种采用相关性分析的机械设备故障诊断方法，其特征在于：包括，步骤一：跨模态数据采集与预处理；步骤二：跨模态特征提取与相关性分析；步骤三：时空相关性建模与特征融合；步骤四：非线性动态系统识别与故障预测；所述步骤一中的跨模态数据采集与预处理包括在机械设备的多个关键部位安装振动传感器捕捉设备的振动信号，温度传感器监测关键部位的温度变化，声学传感器收集设备运行的声音信号，电气传感器记录电气参数的变化；对采集的多模态数据进行信号去噪、缺失值填充和数据标准化处理；所述步骤二中的跨模态特征提取与相关性分析是指利用多模态变分自编码器通过共享潜在空间来捕捉模态间的关联性；使用相关性分析技术评估不同模态特征之间的关系，识别在故障诊断中最有信息价值的特征组合；所述步骤三中的时空相关性建模与特征融合是指构建时空相关性模型，利用图神经网络技术，从时空模型中捕捉传感器数据在时间和空间上的复杂关联，输出融合时空信息的特征向量；所述步骤四中的非线性动态系统识别与故障预测包括通过相空间重构技术，将一维时间序列数据映射到多维相空间，计算最大Lyapunov指数，得到非线性动力学特征；结合时空特征向量和非线性动力学特征，利用深度学习模型，预测机械设备的未来状态。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 吕梁学院 一种采用相关性分析的机械设备故障诊断方法及系统
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号