基于机器学习的水泵故障预测与诊断方法与流程

技术特征：

1.基于机器学习的水泵故障预测与诊断方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于机器学习的水泵故障预测与诊断方法，其特征在于：在步骤s5中，选择卷积神经网络模型作为基础模型，建立水泵故障模型，同时使用训练集对水泵故障模型进行模型训练，根据验证集对水泵故障模型进行调参和优化，得到优化后的水泵故障模型，具体包括以下步骤：

3.根据权利要求2所述的基于机器学习的水泵故障预测与诊断方法，其特征在于：在步骤s51中，建立水泵故障模型的架构，建立输入层、卷积层、池化层和全连接层，具体包括以下内容：

4.根据权利要求2所述的基于机器学习的水泵故障预测与诊断方法，其特征在于：在步骤s52中，使用xavier初始化对水泵故障模型进行初始化，具体包括以下步骤：

5.根据权利要求1所述的基于机器学习的水泵故障预测与诊断方法，其特征在于：在步骤s6中，使用m-sdwoa算法对水泵故障模型进行优化，得到优化后的水泵故障模型，具体包括以下步骤：

6.根据权利要求1所述的基于机器学习的水泵故障预测与诊断方法，其特征在于：在步骤s66中，对每个子群中的个体进行变异和交叉操作，产生新的个体，具体包括以下内容：

技术总结
本发明涉及机器学习领域，具体是指基于机器学习的水泵故障预测与诊断方法，所述方法包括收集数据、数据清洗与预处理、数据划分、特征工程、模型建立和训练、模型评估和调优、故障预测与诊断、持续监测与优化，本方案使用Xavier初始化对水泵故障模型进行初始化，帮助保持梯度的稳定性，根据输入和输出节点数量调整权重的初始化范围，避免梯度消失或梯度爆炸的问题，使得训练更加稳定，减少了网络训练时的梯度异常现象，提高模型的性能和泛化能力；采用m‑SDWOA算法对水泵故障模型进行优化，在搜索空间中有效地探索，并在迭代过程中逐步收敛到最优解，在搜索过程中能够探索和维持解空间的多样性，避免陷入局部最优解。

技术研发人员：孙哲利,李加志,刘现成,孙建国,孙海晓
受保护的技术使用者：浙江丰源泵业有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/4/17