基于数字孪生模型的磁悬浮鼓风机故障诊断方法及系统

1.本发明属于磁悬浮鼓风机故障诊断技术领域，尤其涉及一种基于数字孪生模型的磁悬浮鼓风机故障诊断方法及系统。


背景技术：

2.本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。
3.尽管磁悬浮鼓风机有着前期投入成本较高、不适用于低风量低风压的场景、非专业人员无法对风机进行维护等缺点，但是其节能降耗、无噪音等的突出优势让很多企业及市政项目上都考虑磁悬浮鼓风机，因而提高风机故障诊断准确度迫在眉睫。
4.发明人发现，现有的故障诊断方法主要采用数据驱动的方案，此类方法缺乏实时性、协同性和交互性，导致故障诊断的效率与准确度较低；其次，磁悬浮鼓风机的故障数据较少，导致离线训练模型准确率不足,难以预测各类未知故障。


技术实现要素：

5.本发明为了解决上述问题，提供了一种基于数字孪生模型的磁悬浮鼓风机故障诊断方法及系统，所述方案有效提高了磁悬浮鼓风机的故障诊断精度，同时，还节省了模型训练时间，提高了诊断效率。
6.根据本发明实施例的第一个方面，提供了一种基于数字孪生模型的磁悬浮鼓风机故障诊断方法，包括：
7.实时获取磁悬浮鼓风机待测工况下的相关参数，其中，所述相关参数包括磁悬浮鼓风机的径向振动、轴向振动、流量、油温、转速、基频以及二倍基频；
8.基于获得的相关参数，利用预先训练的深度神经网络模型获得故障诊断结果；
9.其中，所述深度神经网络模型采用堆栈稀疏自编码器结合softmax逻辑回归模型的形式，所述深度神经网络模型的训练过程包括：获取磁悬浮鼓风机各种工况下的历史相关参数，作为训练集，所述训练集中的样本包括磁悬浮鼓风机的径向振动、轴向振动、流量、油温、转速、基频和二倍基频的参数值，以及对应的故障；利用所述训练集对所述深度神经网络模型进行初始训练；利用训练集中当前工况对应的历史相关参数，对初始训练后的模型进行二次训练，获得训练好的深度神经网络模型；其中，初始训练模型中得到的堆栈稀疏自编码器的前预设数量的编码层参数，作为二次训练时堆栈稀疏自编码器中对应层的初始参数。
10.进一步的，所述实时获取磁悬浮鼓风机待测工况下的相关参数，具体采用预先构建的磁悬浮鼓风机数字孪生模型进行实时获取，其中，所述数字孪生模型包括几何模型、分析模型及演化模型；所述几何模型用于描述磁悬浮鼓风机的几何参数及几何关系，所述分析模型采用所述神经网络模型，用于故障诊断，所述演化模型用于实现磁悬浮鼓风机的过程演化。
11.进一步的，所述深度神经网络模型中的堆栈稀疏自编码器包括若干顺序连接的稀疏自编码器。
12.进一步的，在所述初始训练中，所述堆栈稀疏自编码器预先利用所述训练集进行无监督训练，进而结合softmax逻辑回归模型利用训练集中的有标记样本对整个深度神经网络模型进行有监督的全局微调。
13.进一步的，在深度神经网络模型的训练过程中，采用交叉熵损失函数评估模型的训练性能。
14.进一步的，在深度神经网络模型的训练过程中，采用混淆矩阵方法评估模型的诊断性能。
15.根据本发明实施例的第二个方面，提供了一种基于数字孪生模型的磁悬浮鼓风机故障诊断系统，包括：
16.数据获取单元，其用于实时获取磁悬浮鼓风机待测工况下的相关参数；其中，所述相关参数包括磁悬浮鼓风机的径向振动、轴向振动、流量、油温、转速、基频以及二倍基频；
17.故障诊断单元，其用于基于获得的相关参数，利用预先训练的深度神经网络模型获得故障诊断结果；
18.其中，所述深度神经网络模型采用堆栈稀疏自编码器结合softmax逻辑回归模型的形式，所述深度神经网络模型的训练过程包括：获取磁悬浮鼓风机各种工况下的历史相关参数，作为训练集；所述训练集中的样本包括磁悬浮鼓风机的径向振动、轴向振动、流量、油温、转速、基频和二倍基频的参数值，以及对应的故障；利用所述训练集对所述深度神经网络模型进行初始训练；利用训练集中当前工况对应的历史相关参数，对初始训练后的模型进行二次训练，获得训练好的深度神经网络模型；其中，初始训练模型中得到的堆栈稀疏自编码器的前预设数量的编码层参数，作为二次训练时堆栈稀疏自编码器中对应层的初始参数。
19.根据本发明实施例的第三个方面，提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现所述的一种基于数字孪生模型的磁悬浮鼓风机故障诊断方法。
20.根据本发明实施例的第四个方面，提供了一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现所述的一种基于数字孪生模型的磁悬浮鼓风机故障诊断方法。
21.与现有技术相比，本发明的有益效果是：
22.(1)本发明提供了一种基于数字孪生模型的磁悬浮鼓风机故障诊断方法及系统，所述方案通过构建数字孪生框架，为磁悬浮鼓风机故障实时诊断提供了平台与数据来源，提高故障诊断效率与准确度；
23.(2)本发明所述方案针对智能诊断中输入特征冗余、传统的人工特征提取方式复杂且困难的问题，考虑到ssae能够通过无监督深层网络的方式有效提取磁悬浮鼓风机故障特征、消除特征冗余，提出通过ssae构建深度神经网络模型的技术构思；
24.(3)本发明所述方案考虑到了冷水机组故障数据较少,导致离线训练模型准确率不足,难以预测各类未知故障，提出了通过迁移学习将训练好的ssae模型应用于不同工况的磁悬浮鼓风机中，利用少量目标域中的数据进行迁移到源域模型中进行微调训练，解决
了因缺少大量磁悬浮鼓风机故障标注数据导致无法训练深层深度学习模型的问题，同时模型仅需较短的训练时间。
25.(4)本发明所述方案在使用迁移学习时，考虑到神经网络低层提取的信息更具有通用性，越到高层提取的信息越专有化，所以选择将源域模型训练好的参数作为目标域网络的初始值，并且固定前两层的参数，只用目标域数据对后几层进行训练，通过算例分析的结果可知，此方法有效节省了模型训练时间且提高了分类精度。
26.本发明附加方面的优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
27.构成本发明的一部分的说明书附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。
28.图1为本发明实施例中所述的堆栈稀疏自编码器结构示意图；
29.图2为本发明实施例中所述的迁移学习过程示意图；
30.图3为本发明实施例中所述的一种基于数字孪生模型的磁悬浮鼓风机故障诊断方法流程图。
具体实施方式
31.下面结合附图与实施例对本发明做进一步说明。
32.应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本发明提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本发明所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
33.需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本发明的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
34.在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
35.实施例一：
36.本实施例的目的是提供一种基于数字孪生模型的磁悬浮鼓风机故障诊断方法。
37.一种基于数字孪生模型的磁悬浮鼓风机故障诊断方法，包括：
38.实时获取磁悬浮鼓风机待测工况下的相关参数，其中，所述相关参数包括磁悬浮鼓风机的径向振动、轴向振动、流量、油温、转速、基频以及二倍基频；
39.基于获得的相关参数，利用预先训练的深度神经网络模型获得故障诊断结果；
40.其中，所述深度神经网络模型采用堆栈稀疏自编码器结合softmax逻辑回归模型的形式，所述深度神经网络模型的训练过程包括：获取磁悬浮鼓风机各种工况下的历史相关参数，作为训练集，所述训练集中的样本包括磁悬浮鼓风机的径向振动、轴向振动、流量、油温、转速、基频和二倍基频的参数值，以及对应的故障；利用所述训练集对所述深度神经网络模型进行初始训练；利用训练集中当前工况对应的历史相关参数，对初始训练后的模型进行二次训练，获得训练好的深度神经网络模型；其中，初始训练模型中得到的堆栈稀疏
自编码器的前预设数量的编码层参数，作为二次训练时堆栈稀疏自编码器中对应层的初始参数。
41.在具体实施中，所述实时获取磁悬浮鼓风机待测工况下的相关参数，具体采用预先构建的磁悬浮鼓风机数字孪生模型进行实时获取，其中，所述数字孪生模型包括几何模型、分析模型及演化模型；所述几何模型用于描述磁悬浮鼓风机的几何参数及几何关系，所述分析模型采用所述神经网络模型，用于故障诊断，所述演化模型用于实现磁悬浮鼓风机的过程演化。
42.其中，所述深度神经网络模型中的堆栈稀疏自编码器包括若干顺序连接的稀疏自编码器；在所述初始训练中，所述堆栈稀疏自编码器预先利用所述训练集进行无监督训练，进而结合softmax逻辑回归模型利用训练集中的有标记样本对整个深度神经网络模型进行有监督的全局微调。
43.在具体实施中，在深度神经网络模型的训练过程中，采用交叉熵损失函数评估模型的训练性能；在深度神经网络模型的训练过程中，采用混淆矩阵方法评估模型的诊断性能。
44.在具体实施中，所述获取磁悬浮鼓风机待测工况下的相关参数，具体采用如表1所述的参数，包括：径向振动、轴向振动、流量、油温、转速、基频以及二倍基频。
45.表1磁悬浮鼓风机相关参数
46.序号故障参数单位1径向振动μm2轴向振动μm3流量m3/s4油温℃5转速r/min6基频hz7二倍基频hz
47.具体的，为了便于理解，以下结合附图从具体实施的角度对本实施例所述方案进行详细说明：
48.为了解决现有技术存在的问题，本实施例提供了一种基于数字孪生模型的磁悬浮鼓风机故障诊断方法，其主要技术构思为：利用数字孪生技术构建磁悬浮鼓风机数字孪生映射模型；然后，基于数字孪生映射模型，建立深度堆栈稀疏自编码器模型实现故障实时预测，进而完成故障结果验证，并且以验证结果作为数字孪生模型修正和深度学习模型调整的条件；最后针对实际应用中磁悬浮鼓风机数据有限的问题，将迁移学习理论应用到其他磁悬浮鼓风机上。具体的，本实施例所述方案具体包括如下步骤：
49.步骤1：建立磁悬浮鼓风机数字孪生模型；
50.磁悬浮鼓风机孪生模型(mdt)的构建公式如下：
51.m
dt
＝(mg,ma,me)
ꢀꢀ
(1)
52.其中，m
dt
代表磁悬浮鼓风机孪生模型，mg代表几何模型，ma代表分析模型，me为演化模型。
53.几何模型的构建公式如下：
54.mg＝(pg,rg)
ꢀꢀ
(2)
55.其中，pg代表磁悬浮鼓风机的几何参数，rg代表磁悬浮鼓风机的几何关系。
56.几何模型主要描述冷水实体的几何参数和关系，几何参数主要包括磁悬浮鼓风机及其组成部分的形状、位置、尺寸、公差等，关系主要包括高效离心叶轮、磁悬浮轴承、永磁同步电机和专用变频器的装配关系以及每个部件中零件的装配关系。磁悬浮鼓风机的建模以及装配主要通过三维cad软件solidworks实现。
57.分析模型的构建公式如下：
58.ma＝(md,mm)
ꢀꢀ
(3)
59.其中，md代表数据驱动的故障分析模型，mm代表模型驱动的故障分析模型。分析模型是由故障分析模型、性能分析模型、优化分析模型等多种模型组成，其作用是依据采集的各类数据实现对物理实体的分析。本实施例中的分析模型主要指故障分析模型，为了实现故障的实时分析、诊断，通过基于数据驱动的故障诊断方法和基于模型仿真的故障结果验证方法构建故障诊断模型。一方面通过基于数据驱动的故障诊断方法构深度学习模型(深度堆栈稀疏自编码器模型)对采集的实时数据进行分析，从而实现故障的实时诊断。另一方面通过基于模型仿真的故障结果验证方法实现预测结果的验证。
60.演化模型的构建公式如下：
61.me＝(tf,lf,mf)
ꢀꢀ
(4)
62.其中，tf表示故障类型、lf表示故障位置、mf表示故障模型。演化模型主要作用是在虚拟空间中同步磁悬浮鼓风机的真实运行状态。它是以几何模型为基础，通过分析模型对实时数据的进行分析，获取磁悬浮鼓风机的实际状态，对孪生数据和几何模型进行相应的更新和处理，从而实现磁悬浮鼓风机的过程演化，其演化过程即数字孪生模型不断修正的过程。
63.步骤2：磁悬浮鼓风机故障诊断方法；
64.在特征提取阶段，传统的人工特征提取方式复杂且困难。而堆栈自编码器能够通过无监督深层网络的方式有效提取磁悬浮鼓风机故障特征、消除特征冗余，解决常见特征提取方法困难的问题。但是堆栈自编码器泛化能力差，不适合波动较大的数据流量。同时，单层稀疏自编码器在自编码器的基础上，增加稀疏约束可以有效降低训练过拟合问题，而且多层网络在表征学习中会产生更通用和有益的特征。因此，如图1所示，本实施例所述方案结合堆栈自编码器的多层堆叠方式和稀疏自编码器的稀疏性构建堆栈稀疏自编码器，使之可以深度挖掘历史数据中包含的特征信息，同时考虑到模型的通用性，符合构造故障诊断模型的要求。
65.具体的，稀疏自编码器(sparse autoencoder，sae)是一种前馈神经网络，试图通过无监督学习学习用于将给定输入重构为输出中的压缩表示的同一函数的近似值，由输入层、隐藏层、输出层(重构数据)3层网络结构组成，结合图1，其中输入层到隐藏层的正向传导称为编码(encoder)，隐藏层到输出层的正向传导称为解码(decoder)，隐藏层主要起到特征提取的作用。
66.稀疏自编码器的算法步骤如下：给定数据x＝{x1,x2,......,xi,......,xn}，xi∈rm，其中n代表样本个数，m指输入层神经元数，通过非线性激活函数f(
·
),映射到隐含层得编码结果，有：
[0067][0068]
通过相同的操作将编码结果z重新映射到重构层，可以得到h
w,b
(x)：
[0069][0070]
式中:x为原始数据的特征表达；w1、w2、b1、b2分别为输入层与隐含层之间、隐含层与重构层之间的权重及偏移系数。
[0071]
调整w1、w2、b1、b2使x与h
w,b
(x)之间近似，并加入稀疏表示的限制条件得到损失函数为：
[0072][0073][0074][0075]
式中:λ为正则项系数；s
l
为l层神经元个数；表示l+1层神经元j和l层神经元i之间的连接权重；β为稀疏惩罚项权重稀疏系数；ρ是稀疏性参数；指训练样本为n该隐含层上第j个神经元的平均激活度；是稀疏惩罚因子。
[0076]
softmax回归是logistic回归的推广，它把只能解决两分类问题推广到解决多分类问题。作为一种非线性分类器，softmax回归广泛应用于深度网络的有监督学习分类器中。它与深度网络中的无监督学习相结合，能够很好地提高分类性能。softmax模型如下:对于数据集{(x
(1)
,y
(1)
)}，{(x
(2)
,y
(2)
)}，......，{(x
(m)
,y
(m)
)}，有y(i)∈{1,2,......,k}。给定一个测试集样本，样本被判为j类的概率为p(y＝j|x)，所以对一个k分类问题，输出一个k维向量(向量元素和为1)，输出为：
[0077][0078]
式中:θ1,θ2,
……
,θk∈rn为模型的参数对概率分布进一步归一化，使得概率之和为1。1{
·
}表示为示性函数，回归模型的代价函数为：
[0079][0080]
在实际使用算法时，通常会给上述代价函数增加一个权重衰减项来修改代价函数，则代价函数式变为：
[0081][0082]
式中:λ为权值衰减系数，为权重衰减项。
[0083]
本实施例中使用softmax算法对经过ssae预训练的神经网络进行有监督的全局微调，这一过程利用有类标数据，通过全局微调可以提升神经网络提取特征的区分度，通过与多类特征提取算法对比试验可以看出，本文所提出的ssae-softmax联合处理算法具有更好的分类效果。
[0084]
本实施例中设计三层稀疏自编码器和softmax分类层来构建深度神经网络(deep neural network，dnn)。由sae1、sae2和sae3堆栈构建深度ssae网络，深度ssae网络将sae1隐藏层输出的特征作为sae2的输入数据，sae3类似，使用梯度下降法逐层训练ssae网络，并通过多次迭代更新各层网络的权值矩阵和偏置矩阵，最终提取输入原始数据的特征。softmax层被添加到ssae网络的顶部，用来诊断磁悬浮鼓风机故障。
[0085]
步骤3：基于迁移学习的故障诊断模型
[0086]
在迁移学习理论中，具有足够标记样本的领域称为源域，而目标域通常数据有限，因此无法有效的训练模型。传统的机器学习方法是对每一个任务都从头开始学习，并为这些不同的任务分别构造单独的模型，而迁移学习主要是利用源域数据训练好的深度学习模型，将其作为源域模型，并将源域的模型结构和训练好的参数选择性迁移到目标域模型中，充分挖掘了源域中历史数据，为目标域提供了有价值的信息。在建立故障诊断模型时，会遇到新型冷水机组数据不足、数据丢失等问题，且为每一个磁悬浮鼓风机从头开始构建数字孪生模型所消耗的时间成本太高，如果通过迁移学习，将使用充足的历史数据训练好的模型作为源域模型，则可以为不同冷水机组系统提供信息，能够提高建立数字孪生模型的效率和精度。
[0087]ds
＝{xs,ts}
ꢀꢀ
(13)
[0088]dt
＝{x
t
,t
t
}
ꢀꢀ
(14)
[0089]
其中，ds和d
t
分别表示源域数据和目标域数据，ds和d
t
是具有不同分布或具有不同特征空间的数据，但是它们位于相关或相似的域中；xs和x
t
分别表示源域样本和目标域样本；ts和t
t
是其相应的标签。源域任务和目标域任务分别表示如下：
[0090]ys
＝fs(xs,δs)
ꢀꢀ
(15)
[0091]yt
＝f
t
(x
t
,δ
t
)
ꢀꢀ
(16)
[0092]
其中，fs表示从xs到源域预测值ys的函数映射，f
t
表示从x
t
到目标域预测值y
t
的函数映射，s和t分别是源域和目标域的模型参数；迁移学习是找到源域数据{xs,ts}中的相关
属性，并获取映射fs；然后，再将映射fs迁移到目标域之后，从目标域数{x
t
,t
t
}据中学习目标任务的映射f
t
。具体可表示如下：
[0093][0094][0095]
其中：
[0096]
δs＝δ0+δ1ꢀꢀ
(19)
[0097]
δ
t
＝δ0+δ2ꢀꢀ
(20)
[0098]
在公式(17)和(18)中，l是损失函数，模型训练过程是使损失函数最小化，ns和n
t
分别是源域数据和目标域数据的样本数，对源域模型充分训练得到最优模型参数δs；在(19)和(20)中，δs和δ
t
分别是源域和目标域的模型参数，它们具有一些相同的部分δ0和一些不同的部分，δ1表示源域参数中无法迁移到目标域的部分，δ2表示目标域独有的参数部分；迁移学习的目的是在目标任务中训练模型时利用这些参数的公共部分δ0，在源域的最优模型参数δs中选择最适合的δ0部分。
[0099]
堆栈自编码器的每一层都有自己的权重和偏置参数，通过对源域模型进行训练得到权重和偏置参数，然后通过迁移学习确定源域可以直接迁移到目标域的参数。在本研究中将源域模型训练好的参数作为目标域模型的参数初始值，堆栈自编码器中编码层作为特征提取器，用于提取输入故障数据的特征，由于神经网络越到高层提取的信息越专有化，而前几层的信息则比较通用，所以固定前两层的参数，只对后面几层参数使用目标域数据进行训练，如图2所示迁移学习模型结构，这样得到的目标域预测结果精度和时间成本都为最优。
[0100]
本实施例所述方案提出的迁移学习在故障诊断模型构建中的应用，流程图如下图3所示，具体过程如下：
[0101]
1)对源域数据进行预处理，构造源域模型结构并对其进行训练调试，找到最佳的源域诊断模型，保存源域模型结构及参数用于目标域；
[0102]
2)载入保存的源域模型结构，将源域模型的权重参数迁移作为目标域的参数初始值，固定前两层参数，对目标域数据进行预处理并使用目标域数据训练网络剩余几层，得到目标域诊断模型。
[0103]
步骤4：模型评估
[0104]
(1)模型训练评估指标
[0105]
对于提出方法的模型训练性能，我们采用交叉熵(cross entropy)损失函数来进行评估。该评估方法具体原理可以表示如下：
[0106]
关于样本集的两个概率分布p和q，p设为真实的分布，q为拟合的分布。按照真实分布来衡量识别一个样本所需的编码长度的期望，即信息熵：
[0107][0108]
如果使用拟合分布q来表示来自真实分布p的编码长度的期望，即交叉熵：
[0109][0110]
对于真实分布p与拟合分布q之间的差异，我们可以用kl散度来衡量，也叫相对熵：
[0111][0112]
在机器学习的分类问题中，我们希望缩小模型预测和标签之间的差距，标签集不变，那么在优化过程中只需要关注交叉熵就可以了。在本研究的多分类任务中，用于描述故障分类模型训练性能的交叉熵损失函数可以计算为：
[0113][0114]
其中，p＝[p0,
…
,p
c-1
]是一个概率分布，每个元素pi表示样本属于第类的概率；y＝[y0,
…
,y
c-1
]是样本标签的one-hot表示。
[0115]
(2)模型诊断性能指标
[0116]
为了验证提出方法的诊断性能，本研究采用混淆矩阵(confusion matrix)对不同方法的性能进行评价。混淆矩阵也称误差矩阵，是表示精度评价的一种标准格式，用n行n列的矩阵形式来表示。准确率(accuracy)和精确率(precision)都是混淆矩阵衍生出的性能指标。依据混淆矩阵的形式，accuracy定义为正确诊断的样本数与总样本数的比值，用百分数表示，计算公式如下：
[0117][0118]
在多分类问题中，accuracy可以表示模型总体判断的准确率。模型输出的故障标签和实际故障标签相同率较高，分类越准确，诊断准确率也越高。
[0119]
precision也叫查准率，表示正确预测为正的占全部预测为正的比例。计算公式如下所示：
[0120][0121]
在多分类问题中，precision可以计算模型对于某一类问题的分类精度。
[0122]
实施例二：
[0123]
本实施例的目的是提供一种基于数字孪生模型的磁悬浮鼓风机故障诊断系统。
[0124]
一种基于数字孪生模型的磁悬浮鼓风机故障诊断系统，包括：
[0125]
数据获取单元，其用于实时获取磁悬浮鼓风机待测工况下的相关参数；其中，所述相关参数包括磁悬浮鼓风机的径向振动、轴向振动、流量、油温、转速、基频以及二倍基频；
[0126]
故障诊断单元，其用于基于获得的相关参数，利用预先训练的深度神经网络模型获得故障诊断结果；
[0127]
其中，所述深度神经网络模型采用堆栈稀疏自编码器结合softmax逻辑回归模型的形式，所述深度神经网络模型的训练过程包括：获取磁悬浮鼓风机各种工况下的历史相
关参数，作为训练集；所述训练集中的样本包括磁悬浮鼓风机的径向振动、轴向振动、流量、油温、转速、基频和二倍基频的参数值，以及对应的故障；利用所述训练集对所述深度神经网络模型进行初始训练；利用训练集中当前工况对应的历史相关参数，对初始训练后的模型进行二次训练，获得训练好的深度神经网络模型；其中，初始训练模型中得到的堆栈稀疏自编码器的前预设数量的编码层参数，作为二次训练时堆栈稀疏自编码器中对应层的初始参数。
[0128]
进一步的，本实施例所述系统与实施例一中所述方法相对应，其技术细节在实施例一中进行了详细说明，故此处不再赘述。
[0129]
在更多实施例中，还提供：
[0130]
一种电子设备，包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机指令，所述计算机指令被处理器运行时，完成实施例一中所述的方法。为了简洁，在此不再赘述。
[0131]
应理解，本实施例中，处理器可以是中央处理单元cpu，处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器dsp、专用集成电路asic，现成可编程门阵列fpga或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
[0132]
存储器可以包括只读存储器和随机存取存储器，并向处理器提供指令和数据、存储器的一部分还可以包括非易失性随机存储器。例如，存储器还可以存储设备类型的信息。
[0133]
一种计算机可读存储介质，用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，完成实施例一中所述的方法。
[0134]
实施例一中的方法可以直接体现为硬件处理器执行完成，或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器、闪存、只读存储器、可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器，处理器读取存储器中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。为避免重复，这里不再详细描述。
[0135]
本领域普通技术人员可以意识到，结合本实施例描述的各示例的单元即算法步骤，能够以电子硬件或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
[0136]
上述实施例提供的一种基于数字孪生模型的磁悬浮鼓风机故障诊断方法及系统可以实现，具有广阔的应用前景。
[0137]
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

技术特征：
1.一种基于数字孪生模型的磁悬浮鼓风机故障诊断方法，其特征在于，包括：实时获取磁悬浮鼓风机待测工况下的相关参数，其中，所述相关参数包括磁悬浮鼓风机的径向振动、轴向振动、流量、油温、转速、基频以及二倍基频；基于获得的相关参数，利用预先训练的深度神经网络模型获得故障诊断结果；其中，所述深度神经网络模型采用堆栈稀疏自编码器结合softmax逻辑回归模型的形式，所述深度神经网络模型的训练过程包括：获取磁悬浮鼓风机各种工况下的历史相关参数，作为训练集，所述训练集中的样本包括磁悬浮鼓风机的径向振动、轴向振动、流量、油温、转速、基频和二倍基频的参数值，以及对应的故障；利用所述训练集对所述深度神经网络模型进行初始训练；利用训练集中当前工况对应的历史相关参数，对初始训练后的模型进行二次训练，获得训练好的深度神经网络模型；其中，初始训练模型中得到的堆栈稀疏自编码器的前预设数量的编码层参数，作为二次训练时堆栈稀疏自编码器中对应层的初始参数。2.如权利要求1所述的一种基于数字孪生模型的磁悬浮鼓风机故障诊断方法，其特征在于，所述实时获取磁悬浮鼓风机待测工况下的相关参数，具体采用预先构建的磁悬浮鼓风机数字孪生模型进行实时获取，其中，所述数字孪生模型包括几何模型、分析模型及演化模型；所述几何模型用于描述磁悬浮鼓风机的几何参数及几何关系，所述分析模型采用所述神经网络模型，用于故障诊断，所述演化模型用于实现磁悬浮鼓风机的过程演化。3.如权利要求1所述的一种基于数字孪生模型的磁悬浮鼓风机故障诊断方法，其特征在于，所述深度神经网络模型中的堆栈稀疏自编码器包括若干顺序连接的稀疏自编码器。4.如权利要求1所述的一种基于数字孪生模型的磁悬浮鼓风机故障诊断方法，其特征在于，在所述初始训练中，所述堆栈稀疏自编码器预先利用所述训练集进行无监督训练，进而结合softmax逻辑回归模型利用训练集中的有标记样本对整个深度神经网络模型进行有监督的全局微调。5.如权利要求1所述的一种基于数字孪生模型的磁悬浮鼓风机故障诊断方法，其特征在于，在深度神经网络模型的训练过程中，采用交叉熵损失函数评估模型的训练性能。6.如权利要求1所述的一种基于数字孪生模型的磁悬浮鼓风机故障诊断方法，其特征在于，在深度神经网络模型的训练过程中，采用混淆矩阵方法评估模型的诊断性能。7.一种基于数字孪生模型的磁悬浮鼓风机故障诊断系统，其特征在于，包括：数据获取单元，其用于实时获取磁悬浮鼓风机待测工况下的相关参数；其中，所述相关参数包括磁悬浮鼓风机的径向振动、轴向振动、流量、油温、转速、基频以及二倍基频；故障诊断单元，其用于基于获得的相关参数，利用预先训练的深度神经网络模型获得故障诊断结果；其中，所述深度神经网络模型采用堆栈稀疏自编码器结合softmax逻辑回归模型的形式，所述深度神经网络模型的训练过程包括：获取磁悬浮鼓风机各种工况下的历史相关参数，作为训练集；所述训练集中的样本包括磁悬浮鼓风机的径向振动、轴向振动、流量、油温、转速、基频和二倍基频的参数值，以及对应的故障；利用所述训练集对所述深度神经网络模型进行初始训练；利用训练集中当前工况对应的历史相关参数，对初始训练后的模型进行二次训练，获得训练好的深度神经网络模型；其中，初始训练模型中得到的堆栈稀疏自编码器的前预设数量的编码层参数，作为二次训练时堆栈稀疏自编码器中对应层的初始参
数。8.如权利要求7所述的一种基于数字孪生模型的磁悬浮鼓风机故障诊断系统，其特征在于，在所述初始训练中，所述堆栈稀疏自编码器预先利用所述训练集进行无监督训练，进而结合softmax逻辑回归模型利用训练集中的有标记样本对整个深度神经网络模型进行有监督的全局微调。9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-6任一项所述的一种基于数字孪生模型的磁悬浮鼓风机故障诊断方法。10.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-6任一项所述的一种基于数字孪生模型的磁悬浮鼓风机故障诊断方法。

技术总结
本发明提供了一种基于数字孪生模型的磁悬浮鼓风机故障诊断方法及系统，包括：实时获取磁悬浮鼓风机待测工况下的相关参数；基于获得的相关参数，利用预先训练的深度神经网络模型获得故障诊断结果；其中，所述深度神经网络模型采用堆栈稀疏自编码器结合Softmax逻辑回归模型的形式，所述深度神经网络模型的训练过程包括：获取磁悬浮鼓风机各种工况下的历史相关参数，作为训练集；利用所述训练集对所述深度神经网络模型进行初始训练；利用训练集中当前工况对应的历史相关参数，对初始训练后的模型进行二次训练，获得训练好的深度神经网络模型；其中，初始训练模型中得到的堆栈稀疏自编码器的前预设数量的编码层参数，作为二次训练时堆栈稀疏自编码器中对应层的初始参数。时堆栈稀疏自编码器中对应层的初始参数。时堆栈稀疏自编码器中对应层的初始参数。


技术研发人员：马昕 陈帆 田长彬 田崇翼 彭勃 马翔雪
受保护的技术使用者：山东建筑大学
技术研发日：2023.04.14
技术公布日：2023/7/12