一种轴承故障诊断方法、装置、设备和存储介质与流程

本发明涉及软件，尤其涉及一种轴承故障诊断方法、装置、设备和存储介质。

背景技术：

1、随着工业生产的复杂化和智能化，确保生产设备的高效稳定运行成为重要问题，因此通常会涉及到模型的故障诊断。

2、但是在实际工业应用背景下，健康状态的数据往往超出故障状态的数据，从而引发数据的不平衡，这种不平衡容易导致模型对常见类别产生偏见，从而降低故障检测的准确性，并且目前仅能在实际环境中进行训练，因此故障诊断模型并不能适用不同的场景，从而降低了模型的应用范围。

技术实现思路

1、本发明提供了一种轴承故障诊断方法、装置、设备和存储介质，以实现对轴承故障的准确检测。

2、根据本发明的一方面，提供了一种轴承故障诊断方法，包括：针对物理轴承采用数字孪生构建轴承数字孪生体；

3、通过从所述轴承数字孪生体中所收集的均衡虚拟样本数据进行强化训练获取源域模型；

4、将所述源域模型中的指定参数进行冻结，并采用物理轴承中所产生的实际样本数据对参数冻结的所述源域模型进行训练获取轴承故障诊断模型；

5、从所述物理轴承中获取待测运行数据，通过所述轴承故障诊断模型对所述待测运行数据进行识别获取轴承故障信息。

6、根据本发明的另一方面，提供了一种轴承故障诊断装置，包括：轴承数字孪生体构建模块，用于针对物理轴承采用数字孪生构建轴承数字孪生体；

7、源域模型获取模块，用于通过从所述轴承数字孪生体中所收集的均衡虚拟样本数据进行强化训练获取源域模型；

8、轴承故障诊断模型获取模块，用于将所述源域模型中的指定参数进行冻结，并采用物理轴承中所产生的实际样本数据对参数冻结的所述源域模型进行训练获取轴承故障诊断模型；

9、轴承故障信息获取模块，用于从所述物理轴承中获取待测运行数据，通过所述轴承故障诊断模型对所述待测运行数据进行识别获取轴承故障信息。

10、根据本发明的另一方面，提供了一种终端设备，其特征在于，所述终端设备包括：

11、一个或多个处理器；

12、存储装置，用于存储一个或多个程序，

13、当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器执行本发明任一实施例所述的方法。

14、根据本发明的另一方面，提供了一种计算机可执行指令的存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本发明实施例中任一所述的方法。

15、本发明的技术方案，通过所构建的数字孪生体产生更加均衡的样本数据，并通过均衡的样本数据构建出源域模型之后，将源域模型迁移到目标域中，并采用目标域中轴承实际样本数据在保持模型参数冻结的情况下进行训练，从而将降低了模型针对不同环境的训练成本，调给了模型的诊断精度和应用范围。

16、应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

技术特征：

1.一种轴承故障诊断方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述针对物理轴承采用数字孪生构建轴承数字孪生体，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过从所述轴承数字孪生体中所收集的均衡虚拟样本数据进行强化训练获取源域模型，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述源域模型中的指定参数进行冻结，包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述采用物理轴承中所产生的实际样本数据对参数冻结的所述源域模型进行训练获取轴承故障诊断模型，

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述通过所述轴承故障诊断模型对所述待测运行数据进行识别获取轴承故障信息，包括：

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述轴承故障诊断模型对所述待测运行数据进行识别获取轴承故障信息之后，还包括：

8.一种轴承故障诊断装置，其特征在于，包括：

9.一种终端设备，其特征在于，所述终端设备包括：

10.一种计算机可执行指令的存储介质，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1-7中任一项所述方法。

技术总结
本发明公开了一种轴承故障诊断方法、装置、设备和存储介质，包括：针对物理轴承采用数字孪生构建轴承数字孪生体；通过从轴承数字孪生体中所收集的均衡虚拟样本数据进行强化训练获取源域模型；将源域模型中的指定参数进行冻结，并采用物理轴承中所产生的实际样本数据对参数冻结的源域模型进行训练获取轴承故障诊断模型；从物理轴承中获取待测运行数据，通过轴承故障诊断模型对待测运行数据进行识别获取轴承故障信息。通过数字孪生体产生均衡的样本数据，通过均衡的样本数据构建出源域模型之后，将源域模型迁移到目标域中，采用目标域中实际样本数据进行训练，将降低了模型针对不同环境的训练成本，调给了模型的诊断精度和应用范围。

技术研发人员：张文化,童明刚,廖志强,王鑫,方易礼,詹太义,胡琦
受保护的技术使用者：广东德尔智慧科技股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/3/21