(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111549776.5 (22)申请日 2021.12.17 (71)申请人 哈尔滨工程大 学 地址 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区南 通大街145号哈尔滨工程大 学 (72)发明人 王航　邓强　张博文　彭敏俊　 夏庚磊　王晨阳　 (74)专利代理 机构 北京高沃 律师事务所 1 1569 代理人 刘芳 (51)Int.Cl. G06F 30/27(2020.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 基于优化胶囊网络的核动力循环水泵故障 诊断方法及系统 (57)摘要 本发明涉及一种基于优化胶囊网络的核动 力循环水泵故障诊断方法及系统， 该方法包括： 获取核动力循环水泵运行时的振动传感数据以 及各种故障下的振动传感数据， 组成第一数据 集； 对所述第一数据集进行预处理， 得到第二数 据集； 对所述第二数据集进行特征提取， 得到特 征矩阵； 对所述特征矩阵进行相空间重构， 得到 训练数据； 构建时间卷积胶囊网络； 利用所述训 练数据对所述时间卷积胶囊网络进行训练， 得到 训练后的时间卷积胶囊网络； 获取待检测核动力 循环水泵的振动传感数据； 利用所述训练后的时 间卷积胶囊网络判断所述待检测核动力循环水 泵的故障结果。 本发明能够提高故障诊断的准确 率。 权利要求书2页 说明书9页 附图2页 CN 114239402 A 2022.03.25 CN 114239402 A 1.一种基于优化胶囊网络的核动力循环水泵故障诊断方法， 其特 征在于， 包括： 获取核动力 循环水泵运行时的振动传感数据以及各种故障下的振动传感数据， 组成第 一数据集； 对所述第一数据集进行 预处理， 得到第二数据集； 对所述第二数据集进行 特征提取， 得到特 征矩阵； 对所述特 征矩阵进行相空间重构， 得到训练数据； 构建时间卷积胶囊网络； 利用所述训练数据对所述 时间卷积胶囊 网络进行训练， 得到训练后的时间卷积胶囊 网 络； 获取待检测核动力循环水泵的振动传感数据； 利用所述训练后的时间卷积胶囊网络判断所述待检测核动力循环水泵的故障结果。 2.根据权利要求1所述的基于优化胶囊网络的核动力循环水泵故障诊断方法， 其特征 在于， 所述对第一数据集进行 预处理， 得到第二数据集， 包括： 通过小波包变换对所述第 一数据集进行降噪处理， 并 同时对所述第 一数据集的低频部 分和高频部分进行正交分解， 得到第二数据集。 3.根据权利要求1所述的基于优化胶囊网络的核动力循环水泵故障诊断方法， 其特征 在于， 所述 “获取核动力循环水泵运行时的振动传感数据以及各种故障下的振动传感数据， 组成第一数据集 ”步骤之后， “对所述第一数据集进行预处理， 得到第二数据集 ”步骤之前， 还包括： 对所述第一数据集 根据故障程度设定不同的标签。 4.根据权利要求1所述的基于优化胶囊网络的核动力循环水泵故障诊断方法， 其特征 在于， 所述构建时间卷积胶囊网络， 包括： 构建一层卷积神经网络， 用于提取检测数据的非线性特 征； 在所述卷积神经网络的输出端构建时间卷积核， 用于提取深度时序特 征； 在所述时间卷积核的输出端构建胶囊网络， 用于提取向量特 征； 在所述胶囊网络中设置动态路由算法， 用于对所述向量特 征进行更新迭代。 5.根据权利要求1所述的基于优化胶囊网络的核动力循环水泵故障诊断方法， 其特征 在于， 所述时间卷积胶囊网络采用交叉熵损失函数作为损失函数。 6.根据权利要求1所述的基于优化胶囊网络的核动力循环水泵故障诊断方法， 其特征 在于， 采用SGD优化 算法对所述时间卷积胶囊网络进行训练。 7.根据权利要求1所述的基于优化胶囊网络的核动力循环水泵故障诊断方法， 其特征 在于， 所述 “获取待检测核动力循环水泵的振动传感数据 ”步骤之后， “利用所述训练后的时 间卷积胶囊网络判断所述待检测核动力循环水泵的故障结果 ”步骤之前， 还 包括： 对所述待检测核动力循环水泵的振动传感数据进行 预处理。 8.根据权利要求7所述的基于优化胶囊网络的核动力循环水泵故障诊断方法， 其特征 在于， 所述对待检测核动力循环水泵的振动传感数据进行 预处理， 包括： 通过小波包变换对所述待检测核动力循环水泵的振动传感数据进行降噪处理， 并 同时 对所述待检测核动力循环水泵的振动传感数据的低频部分和高频部分进行正交分解。 9.根据权利要求1所述的基于优化胶囊网络的核动力循环水泵故障诊断方法， 其特征权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114239402 A 2在于， 所述 “构建时间卷积胶 囊网络”步骤之后， “利用所述训练数据对 所述时间卷积胶 囊网 络进行训练， 得到训练后的时间卷积胶囊网络 ”步骤之前， 还 包括： 对所述时间卷积胶囊网络设置超参数。 10.一种基于优化胶囊网络的核动力循环水泵故障诊断系统， 其特 征在于， 包括： 第一数据获取模块， 用于获取核动力循环水泵运行时的振动传感数据以及各种故障下 的振动传感数据， 组成第一数据集； 预处理模块， 用于对所述第一数据集进行 预处理， 得到第二数据集； 特征提取模块， 用于对所述第二数据集进行 特征提取， 得到特 征矩阵； 相空间重构模块， 用于对所述特 征矩阵进行相空间重构， 得到训练数据； 网络构建模块， 用于构建时间卷积胶囊网络； 训练模块， 用于利用所述训练数据对所述时间卷积胶囊网络进行训练， 得到训练后的 时间卷积胶囊网络； 第二数据获取模块， 用于获取待检测核动力循环水泵的振动传感数据； 检测模块， 用于利用所述训练后的时间卷积胶囊 网络判断所述待检测核动力循环水泵 的故障结果。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114239402 A 3