基于收缩自注意关系网络的机械装备故障智能检测与定位方法

故障检测与定位是保障机械装备长寿命高可靠安全运行的核心技术.机械装备上安置有众多的传感器,可获取海量运行状态数据,推动机械装备故障检测与定位迈入大数据时代.现有工业大数据驱动的装备故障检测与定位方法一般依赖于足够多的故障样本才能训练出高精度的故障检测模型.然而,实际工程中机械装备故障样本通常难以获取甚至没有,这严重限制了故障检测与定位方法的工程适用性.为了克服上述局限性,本文提出一种无故障样本下基于收缩自注意力关系网络(shrinkage transformer relation network, STRN)的机械装备故障检测与定位方法.首先,构建残差收缩网络,消除隐藏在输入信号中的干扰特征,并提取具有代表性的特征.然后,通过建立样本对揭示健康状态和其他状态之间的关系.最后,构建Transformer关系网络,评估样本对间的相似关系,以确定他们的状态类型.此外,建立辅助样本库协助STRN提取出机械装备的更具有代表性的健康特征.通过搭建船舶推进轴系实验台验证了STRN方法的有效性.实验结果表明,无论在单一或复合故障模式下STRN都能精准检测与定位出轴系故障位置,且具有很强抗噪声性能;与现...