高速轴制动器状态检测方法、装置、设备以及存储介质与流程

本申请涉及机器学习，尤其涉及一种高速轴制动器状态检测方法、装置、设备以及存储介质。

背景技术：

1、在机组运行中，若异物进入刹车盘与高速轴制动器的摩擦片间隙内卡滞，显，这些故障常表现为振动数据异常或制动器表面温度异常。

2、相关技术中，常见的故障检测方法通常是利用温度传感器去检测制动闸片的温度是否超过温度阀值来判断高速制动器运作是否异常，然而基于单一传感器采集的温度信号进行高速轴制动器故障诊断的可靠性较低，在某些复杂工况下甚至会得到错误的判断结果。

技术实现思路

1、本申请的主要目的在于提供一种高速轴制动器状态检测方法、装置及存储介质，旨在解决目前利用单一传感器采集的温度信号进行高速轴制动器故障诊断的可靠性较低的问题。

2、为实现上述目的，第一方面，本申请提供一种高速轴制动器状态检测方法，方法包括：

3、获取热成像传感器采集的高速轴制动器与刹车盘接触部位的热成像数据和振动传感器采集的振动数据序列；振动信号数据序列包括沿时间排序的多个振动数据；

4、对热成像数据进行特征提取，获得热成像空间特征，对振动数据序列进行特征提取，获得振动时间特征；

5、融合热成像空间特征和振动时间特征，获得多模态融合特征；

6、将多模态融合特征输入至高速轴制动器状态识别模型，获得高速轴制动器状态识别模型输出的状态检测结果。

7、可选地，对热成像数据进行特征提取，获得热成像空间特征，包括：

8、基于空间注意力机制对热成像数据进行特征提取，获得热成像空间特征。

9、可选地，基于空间注意力机制对热成像数据进行特征提取，获得热成像空间特征，包括：

10、对热成像数据进行特征提取，获得特征图矩阵；

11、确定出特征图矩阵中的每一特征的空间注意力向量，获得空间注意力矩阵；

12、根据空间注意力矩阵与特征图矩阵，获得空间特征加强图；

13、对空间特征加强图进行特征提取，获得热成像空间特征。

14、可选地，对振动数据序列进行特征提取，获得振动时间特征，包括：

15、基于时间注意力机制对振动数据序列进行特征提取，获得振动时间特征。

16、可选地，基于时间注意力机制对振动数据序列进行特征提取，获得振动时间特征，包括：

17、对振动数据序列进行频谱注意力处理，获得振动数据序列中各个频谱分量的频谱注意力权重；

18、基于各个频谱分量的频谱注意力权重，对振动数据序列进行滤波处理，获得振动时间特征。

19、可选地，融合热成像空间特征和振动时间特征，获得多模态融合特征，包括：

20、确定热成像空间特征的第一权重和振动时间特征的第二权重；

21、基于第一权重和第二权重，对热成像空间特征和振动时间特征加权融合，获得多模态融合特征。

22、可选地，将多模态融合特征输入至高速轴制动器状态识别模型，获得高速轴制动器状态识别模型输出的状态检测结果之前，方法还包括：

23、获取训练样本集，训练样本集包括多模态融合样本，多模态融合样本标注有故障信息；多模态融合样本由热成像空间特征样本与振动时间特征样本融合得到；

24、利用训练样本集训练支持向量机分类器，获得高速轴制动器状态识别模型。

25、第二方面，为了实现上述目的，本申请继续提供给一种高速轴制动器状态检测装置，高速轴制动器状态检测装置包括：

26、获取模块，用于获取热成像传感器采集的高速轴制动器与刹车盘接触部位的热成像数据和振动传感器采集的振动数据序列；振动信号数据序列包括沿时间排序的多个振动数据；

27、特征提取模块，用于对热成像数据进行特征提取，获得热成像空间特征，对振动数据序列进行特征提取，获得振动时间特征；

28、融合模块，用于融合热成像空间特征和振动时间特征，获得多模态融合特征；

29、检测模块，用于将多模态融合特征输入至高速轴制动器状态识别模型，获得高速轴制动器状态识别模型输出的状态检测结果。

30、第三方面，为了实现上述目的，本申请继续提供给一种高速轴制动器状态检测设备，包括：处理器，存储器以及存储在存储器中的高速轴制动器状态检测程序，高速轴制动器状态检测程序被处理器运行时实现上述高速轴制动器状态检测方法的步骤。

31、第四方面，为了实现上述目的，本申请继续提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有高速轴制动器状态检测程序，高速轴制动器状态检测程序被处理器执行时实现上述的高速轴制动器状态检测方法。

32、不难看出，本申请利用预训练的高速轴制动器状态识别模型对高速轴制动器的工作状态进行检测，通过对获取到的热成像数据和振动数据序列进行特征提取，将提取后得到的热成像空间特征和振动时间特征进行特征融合，并将融合后得到的多模态融合特征输入至高速轴制动器状态识别模型进行工作状态的检测，实现了对高速轴制动器工作时温度状态和振动状态的综合检测，解决了在一些复杂情况下不能对高速轴制动器的工作状态准确检测的问题，提升了高速轴制动器的工作可靠性、安全性和运行效率。

技术特征：

1.一种高速轴制动器状态检测方法，其特征在于，方法包括:

2.根据权利要求1的高速轴制动器状态检测方法，其特征在于，所述对所述热成像数据进行特征提取，获得热成像空间特征，包括：

3.根据权利要求2的高速轴制动器状态检测方法，其特征在于，所述基于空间注意力机制对所述热成像数据进行特征提取，获得热成像空间特征，包括：

4.根据权利要求1的高速轴制动器状态检测方法，其特征在于，所述对所述振动数据序列进行特征提取，获得振动时间特征，包括：

5.根据权利要求4的高速轴制动器状态检测方法，其特征在于，所述基于时间注意力机制对所述振动数据序列进行特征提取，获得所述振动时间特征，包括：

6.根据权利要求1的高速轴制动器状态检测方法，其特征在于，所述融合所述热成像空间特征和振动时间特征，获得多模态融合特征，包括：

7.根据权利要求1的高速轴制动器状态检测方法，其特征在于，所述将多模态融合特征输入至高速轴制动器状态识别模型，获得高速轴制动器状态识别模型输出的状态检测结果之前，方法还包括：

8.一种高速轴制动器状态检测装置，其特征在于，所述高速轴制动器状态检测装置包括：

9.一种高速轴制动器状态检测设备，其特征在于，包括：处理器，存储器以及存储在存储器中的高速轴制动器状态检测程序，高速轴制动器状态检测程序被处理器运行时实现如权利要求1至7中任一项所述的高速轴制动器状态检测方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，计算机可读存储介质上存储有高速轴制动器状态检测程序，高速轴制动器状态检测程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的高速轴制动器状态检测方法。

技术总结
本申请公开了一种高速轴制动器状态检测方法、装置、设备以及存储介质，属于机器学习技术领域，本申请通过获取热成像传感器采集的高速轴制动器与刹车盘接触部位的热成像数据和振动传感器采集的振动数据序列，对热成像数据进行特征提取，获得热成像空间特征，对振动数据序列进行特征提取，获得振动时间特征，融合热成像空间特征和振动时间特征，获得多模态融合特征，将多模态融合特征输入至高速轴制动器状态识别模型，获得高速轴制动器状态识别模型输出的状态检测结果，解决了目前利用单一传感器采集的温度信号进行高速轴制动器故障诊断的可靠性较低的技术问题。

技术研发人员：晁宝宝
受保护的技术使用者：三一重能股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/3/21