【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及设备故障诊断，具体为一种基于深度神经网络的设备故障诊断系统。
技术介绍
1、深度神经网络是一种由多个隐藏层组成的人工神经网络，每个隐藏层都包含多个神经元。这种网络可以通过多层次的抽象表示学习数据的特征，从而能够更有效地解决各种复杂的任务，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。深度神经网络的训练通常通过反向传播算法来实现，即根据网络输出与实际标签之间的误差来更新网络中的权重。由于深度神经网络具有很强的表达能力和学习能力，因此在近年来已经广泛地应用于各种领域，并取得了许多令人瞩目的成果。
2、设备故障诊断系统是一种利用人工智能和机器学习技术来诊断设备故障的系统。这种系统通常会收集设备传感器数据、历史维修记录等信息，然后通过深度学习、模式识别等算法来分析这些数据，从而能够准确地识别设备的故障原因。设备故障诊断系统可以帮助企业提高设备的可靠性和效率，减少维修成本和停机时间。通过实时监测设备状态并及时发现故障，系统可以提前预警并采取相应的维修措施，从而避免设备故障对生产造成的损失。这种系统通常需要通过大量的训练数据对模型进行训练，以确保其准确性和可靠性。同时，还需要不断地对系统进行更新和优化，以适应不同设备类型和故障模式的诊断需求。
3、目前，在工厂生产工作过程中，当设备工作时出现故障，需要暂停工作通过人工技术进行检测排除故障问题，并进行维修处理，该种检测方式效果较差，效率交底，给生产加工带来不便，降低了设备的工作效率。
技术实现思路
1、针对现有技术的
2、为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：一种基于深度神经网络的设备故障诊断系统，包括：
3、数据采集模块，所述数据采集模块包括传感器连接单元、采集单元、处理单元、存储单元、传输单元和控制器单元，所述传感器连接单元的输出端电性连接在采集单元的输入端，所述采集单元的输出端分别电性连接在处理单元和控制单元的输入端，所述处理单元的输出端分别电性连接在存储单元和传输单元的输入端；
4、预处理模块，所述预处理模块包括数据清洗单元、数据归一化单元、特征提取单元、数据转换单元、数据增强单元和数据缺失值处理单元，所述数据清洗单元的输出端分别电性连接在数据归一化单元和数据缺失值处理单元的输入端，所述数据归一化单元的输出端电性连接在特征提取单元的输入端，所述特征提取单元的输出端电性连接在数据转换单元的输入端，所述数据转换单元的输出端电性连接在数据增强单元的输入端；
5、深度神经网络模型，所述深度神经网络模型包括输入层、隐藏层、输出层、函数激活单元、函数损失单元、优化器、正则化单元和批量处理单元，所述输入层的输出端电性连接在隐藏层的输入端，所述隐藏层的输出端电性连接在输出层的输入端，所述输出层的输出端电性连接在函数激活单元的输入端，所述函数激活单元的输出端电性连接在函数损失单元的输入端，所述函数损失单元的输出端电性连接在优化器的输入端，所述优化器的输出端分别电性连接在正则化单元和批量处理单元的输入端；
6、故障诊断模块，所述故障诊断模块包括数据监测单元、特征选择单元、模型运行单元、算法诊断单元、可视化单元、反馈单元和学习优化单元，所述数据监测单元的输出端电性连接在特征选择单元的输入端，所述特征选择单元的输出端电性连接在模型运行单元的输入端，所述模型运行单元的输出端电性连接在算法诊断单元的输入端，所述算法诊断单元的输出端分别电性连接在可视化单元和反馈单元的输入端，所述反馈单元的输出端电性连接在学习优化单元的输入端。
7、优选的，所述传感器连接单元用于连接传感器设备，并接收传感器产生的数据信号，所述采集单元负责实时采集传感器产生的数据，并将其存储或传输至后续处理单元，所述处理单元用于对采集到的数据进行预处理、过滤、校准和转换，以确保数据的准确性和可用性，所述存储单元用于存储采集到的数据，可以是内部存储器、外部存储设备或云端存储，所述传输单元用于将采集到的数据传输至其他系统或设备，所述控制器单元用于管理和控制数据采集模块的运行，包括启动、停止和调整参数操作。
8、优选的，所述数据清洗单元是去除数据中的噪声、异常值和错误数据，以确保数据的准确性和可靠性，所述数据归一化单元是将数据缩放到相同的范围或标准化，以避免特征之间的差异对模型的影响，所述特征提取单元是从原始数据中提取和选择最相关的特征，以减少数据的维度和复杂度，并提高模型的泛化能力，所述数据转换单元是将数据转换为适合深度神经网络处理的格式和结构，所述数据增强单元是通过对数据进行旋转、翻转和裁剪操作，增加训练数据的多样性和丰富性，提高模型的泛化能力和鲁棒性，所述数据缺失值处理单元是处理数据中的缺失值，可以通过填充、删除或插值等方式来处理缺失数据，以确保模型的训练和预测的准确性。
9、优选的，所述输入层是接受原始数据输入的层级，每个输入神经元对应输入数据的一个特征，所述隐藏层包括多个中间层级，每个中间层级包含多个神经元，用于对输入数据进行特征提取和表示学习，所述输出层是输出最终的预测结果或分类结果的层级，通常根据任务的不同可以是一个或多个神经元，所述函数激活单元用于引入非线性变换，增加模型的表达能力和学习能力，所述函数损失单元于度量模型输出与真实标签之间的差异，所述优化器用于更新模型参数以最小化损失函数，所述正则化单元用于防止模型过拟合的技术，所述批量处理单元用于加速模型训练和提高模型的泛化能力，通过对每个特征维度进行归一化处理。
10、优选的，所述函数激活单元包括relu、sigmoid和tanh中的一种或多种，所述函数损失单元包括均方误差和交叉熵损失中的一种或多种，所述优化器中常用的优化算法包括梯度下降、adam和rmsprop中的一种或多种，所述正则化单元包括l1正则化、l2正则化和dropout中的一种或多种。
11、优选的，所述数据监测单元是收集系统或设备的传感器数据、日志数据和性能指标信息，实时监测设备的运行状态和性能，所述特征选择单元是从原始数据中提取和选择最相关的特征，用于描述系统或设备的状态和行为，所述模型运行单元是使用机器学习、深度学习或统计学方法训练故障检测和诊断模型，以区分正常运行和故障状态，所述算法诊断单元包括基于规则的诊断算法、基于模型的诊断算法和基于统计学习的诊断算法，用于识别和定位系统或设备的故障原因，所述可视化单元是将诊断结果以可视化的形式展示，生成诊断报告并发送给相关人员进行处理和维修，所述反馈单元是持续监控系统或设备的状态变化，及时反馈故障信息并采取相应的应对措施，所述学习优化单元是根据历史故障数据和实时监测数据，不断优化模型参数和改进诊断算法，提高故障诊断的准确性和效率。
12、优选的，所述深度神经网络模型采用本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于深度神经网络的设备故障诊断系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度神经网络的设备故障诊断系统，其特征在于：所述传感器连接单元用于连接传感器设备，并接收传感器产生的数据信号，所述采集单元负责实时采集传感器产生的数据，并将其存储或传输至后续处理单元，所述处理单元用于对采集到的数据进行预处理、过滤、校准和转换，以确保数据的准确性和可用性，所述存储单元用于存储采集到的数据，可以是内部存储器、外部存储设备或云端存储，所述传输单元用于将采集到的数据传输至其他系统或设备，所述控制器单元用于管理和控制数据采集模块的运行，包括启动、停止和调整参数操作。
3.根据权利要求1所述的一种基于深度神经网络的设备故障诊断系统，其特征在于：所述数据清洗单元是去除数据中的噪声、异常值和错误数据，以确保数据的准确性和可靠性，所述数据归一化单元是将数据缩放到相同的范围或标准化，以避免特征之间的差异对模型的影响，所述特征提取单元是从原始数据中提取和选择最相关的特征，以减少数据的维度和复杂度，并提高模型的泛化能力，所述数据转换单元是将数据转换为适合深度神经网络处
4.根据权利要求1所述的一种基于深度神经网络的设备故障诊断系统，其特征在于：所述输入层是接受原始数据输入的层级，每个输入神经元对应输入数据的一个特征，所述隐藏层包括多个中间层级，每个中间层级包含多个神经元，用于对输入数据进行特征提取和表示学习，所述输出层是输出最终的预测结果或分类结果的层级，通常根据任务的不同可以是一个或多个神经元，所述函数激活单元用于引入非线性变换，增加模型的表达能力和学习能力，所述函数损失单元于度量模型输出与真实标签之间的差异，所述优化器用于更新模型参数以最小化损失函数，所述正则化单元用于防止模型过拟合的技术，所述批量处理单元用于加速模型训练和提高模型的泛化能力，通过对每个特征维度进行归一化处理。
5.根据权利要求4所述的一种基于深度神经网络的设备故障诊断系统，其特征在于：所述函数激活单元包括ReLU、Sigmoid和Tanh中的一种或多种，所述函数损失单元包括均方误差和交叉熵损失中的一种或多种，所述优化器中常用的优化算法包括梯度下降、Adam和RMSprop中的一种或多种，所述正则化单元包括L1正则化、L2正则化和Dropout中的一种或多种。
6.根据权利要求1所述的一种基于深度神经网络的设备故障诊断系统，其特征在于：所述数据监测单元是收集系统或设备的传感器数据、日志数据和性能指标信息，实时监测设备的运行状态和性能，所述特征选择单元是从原始数据中提取和选择最相关的特征，用于描述系统或设备的状态和行为，所述模型运行单元是使用机器学习、深度学习或统计学方法训练故障检测和诊断模型，以区分正常运行和故障状态，所述算法诊断单元包括基于规则的诊断算法、基于模型的诊断算法和基于统计学习的诊断算法，用于识别和定位系统或设备的故障原因，所述可视化单元是将诊断结果以可视化的形式展示，生成诊断报告并发送给相关人员进行处理和维修，所述反馈单元是持续监控系统或设备的状态变化，及时反馈故障信息并采取相应的应对措施，所述学习优化单元是根据历史故障数据和实时监测数据，不断优化模型参数和改进诊断算法，提高故障诊断的准确性和效率。
7.根据权利要求1所述的一种基于深度神经网络的设备故障诊断系统，其特征在于：所述深度神经网络模型采用卷积神经网络、循环神经网络和自编码器中的一种或多种。
8.根据权利要求1所述的一种基于深度神经网络的设备故障诊断系统，其特征在于：所述故障诊断模块还用于生成故障诊断报告，并提供故障修复建议。
...【技术特征摘要】
1.一种基于深度神经网络的设备故障诊断系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度神经网络的设备故障诊断系统，其特征在于：所述传感器连接单元用于连接传感器设备，并接收传感器产生的数据信号，所述采集单元负责实时采集传感器产生的数据，并将其存储或传输至后续处理单元，所述处理单元用于对采集到的数据进行预处理、过滤、校准和转换，以确保数据的准确性和可用性，所述存储单元用于存储采集到的数据，可以是内部存储器、外部存储设备或云端存储，所述传输单元用于将采集到的数据传输至其他系统或设备，所述控制器单元用于管理和控制数据采集模块的运行，包括启动、停止和调整参数操作。
3.根据权利要求1所述的一种基于深度神经网络的设备故障诊断系统，其特征在于：所述数据清洗单元是去除数据中的噪声、异常值和错误数据，以确保数据的准确性和可靠性，所述数据归一化单元是将数据缩放到相同的范围或标准化，以避免特征之间的差异对模型的影响，所述特征提取单元是从原始数据中提取和选择最相关的特征，以减少数据的维度和复杂度，并提高模型的泛化能力，所述数据转换单元是将数据转换为适合深度神经网络处理的格式和结构，所述数据增强单元是通过对数据进行旋转、翻转和裁剪操作，增加训练数据的多样性和丰富性，提高模型的泛化能力和鲁棒性，所述数据缺失值处理单元是处理数据中的缺失值，可以通过填充、删除或插值等方式来处理缺失数据，以确保模型的训练和预测的准确性。
4.根据权利要求1所述的一种基于深度神经网络的设备故障诊断系统，其特征在于：所述输入层是接受原始数据输入的层级，每个输入神经元对应输入数据的一个特征，所述隐藏层包括多个中间层级，每个中间层级包含多个神经元，用于对输入数据进行特征提取和表示学习，所述输出层是输出最终的预测结果或分类结果的层级，通常根据任务的不同可以是一个或多个神经元，所述函数激活单元用于引入非线性变换，增加模型的表达能力和学习能力，所述函数损失单元...
【专利技术属性】
技术研发人员：唐振宇，陈嵩，张玺，赵栋栋，施杰，黄众，
申请(专利权)人：四川华能太平驿水电有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。