申请/专利权人：深圳市霆宝科技有限公司

申请日：2024-01-04

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117520964B

主分类号：G06F18/243

分类号：G06F18/243;G06N5/01;G06F18/213;G06F17/11

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.02#授权;2024.02.27#实质审查的生效;2024.02.06#公开

摘要：本申请涉及故障诊断领域，提供一种基于人工智能的电机预诊断方法，所述方法包括：获取影响作业机械中电机状态的运行参数；将运行参数输入至电机诊断模型，由电机诊断模型从运行参数中提取多个维度特征；基于各维度特征在特征决策树中进行决策路径遍历，得到电机的电机诊断结果。本申请提供的基于人工智能的电机预诊断方法，从运行参数中提取多个维度特征，从而特征决策树能够基于多个维度特征全面进行故障诊断，准确且快速得到电机诊断结果，避免传统方法中容易出现漏报或误报的问题。

主权项：1.一种基于人工智能的电机预诊断方法，其特征在于，包括：获取影响作业机械中电机状态的运行参数；所述运行参数包括电机压力、液压油温和主泵压力；将所述运行参数输入至电机诊断模型，由所述电机诊断模型从所述运行参数中提取多个维度特征；所述多个维度特征用于表征所述运行参数不同维度的属性；所述电机诊断模型基于特征决策树构建得到，所述特征决策树基于样本运行参数对应的多个样本维度特征及样本故障标签构建得到；所述样本故障标签用于表征样本运行参数对应电机状态；所述电机状态包括堵塞状态和未堵塞状态；其中，在基于样本运行参数对应的多个样本维度特征及样本故障标签构建所述特征决策树之前，还包括：对所述样本运行参数进行数据处理，得到数据处理后的样本运行参数；从数据处理后的样本运行参数中提取得到多个初始维度特征；所述多个初始维度特征包括时域维度特征和频域维度特征；在样本运行参数包括液压油温和电机压力的情况下，利用滑窗的方法将样本运行参数分割为1s的时间段，对于时域维度而言，提取时间段内电机压力的最大值、最小值、14分位数、34分位数、均值，液压油温度的均值；对于频域维度而言，利用傅里叶变换算法提取电机压力0-10Hz频段的频幅均值，10-20Hz频段的频幅均值，20-30Hz频段的频幅均值，30-40Hz频段的频幅均值，40-50Hz频段的频幅均值，50-70Hz频段的频幅均值，70-100Hz频段的频幅均值；对各初始维度特征进行特征选择，得到所述多个样本维度特征；具体为：基于裹式特征选择算法对各初始维度特征进行特征选择，以选择最优的样本维度特征；基于各维度特征在特征决策树中进行决策路径遍历，得到所述电机的电机诊断结果；其中，所述基于各维度特征在特征决策树中进行决策路径遍历，得到所述电机的电机诊断结果，包括：以所述特征决策树的根节点为第一起始节点，沿所述特征决策树的分支选择对应维度特征取值的路径，得到所述根节点的子节点；以所述子节点为第二起始节点，沿所述特征决策树的分支选择对应维度特征取值的路径，直到达所述特征决策树的叶节点；将所述叶节点对应的故障状态确定为所述电机诊断结果。

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