专利技术交底书(范例)

专利技术交底书(范例)技术领域本发明涉及一种基于多源异构数据融合的分布式智能故障诊断系统，尤其适用于高速旋转机械在复杂工况下的早期微弱故障识别与剩余寿命预测。系统通过边缘计算节点完成高频振动、声发射、温度、电流、油液颗粒度五类传感信号的同步采集，利用自适应压缩感知算法在本地完成90%以上的数据降维，仅将特征指纹与置信度上传至云端，实现端到端延迟低于80ms的实时诊断；同时引入基于因果推断的图神经网络，对跨工况迁移故障进行根因定位，解决传统方法在变速、变载、变温场景下误报率高的难题。背景技术现有旋转机械故障诊断方案大致分为三类：1.基于物理模型的阈值报警：依赖专家经验设定固定门限，无法适应工况漂移，漏报率随服役时间指数上升；2.单传感器+云端深度学习：需上传原始高频数据，带宽占用大，工厂内网峰值可达800Mbps，且云端集中训练模型更新周期长，难以捕捉早期微弱冲击；3.边缘AI芯片方案：虽在本地完成推理，但受限于算力，只能运行浅层网络，对复合故障识别精度不足，且模型固化后无法在线吸纳新故障模式。此外，高速轴承早期剥落产生的冲击信号能量仅占总能量的0.3%，信噪比低于-22dB，传统包络解调需人工选择共振频带，自动化程度低；而温度、电流等低频信号变化滞后，无法反映机械动态特性。因此，亟需一种在资源受限边缘节点上实现多源信息互补、可在线增量学习、跨工况鲁棒、且能给出可解释诊断结论的系统级方案。发明内容本发明提出“端-边-云”协同架构，核心创新点包括：A.硬件层：设计一种可插拔的“原子级”传感融合模组，振动通道采用24位Δ-ΣADC+IEPE恒流源，采样率可调至102.4kS/s，通过级联方式最多同步8路；声发射通道内置40dB前放，带宽10k-1MHz；温度通道使用三线制PT100，分辨率0.01℃；电流通道基于0.1mΩ分流电阻+隔离运放，带宽DC-10kHz；油液颗粒度采用激光遮光法，粒径范围4-200μm。五类信号经TSN（时间敏感网络）统一授时，时钟同步误差<200ns，解决多源数据对齐难题。B.算法层：1.自适应压缩感知：针对振动信号稀疏性，构建冗余字典D∈R^(N×M)，N=1024，M=4096，字典原子为Morlet小波与冲击衰减指数的乘积；通过SAMP（SparsityAdaptiveMatchingPursuit）算法动态估计稀疏度k，使压缩比随信噪比自动在8:1-32:1之间调整；重构误差控制在2%以内，较传统随机高斯矩阵提升6dB增益；2.多模态特征耦合：将压缩后的振动、声发射高频分量输入双分支1-DCNN，低频温度、电流输入TCN（时序卷积网络），油液颗粒度输入图注意力网络；设计“跨模态注意力门”机制，以振动分支为主干，其余模态通过1×1卷积生成注意力权重，对主干特征图进行通道级加权，实现异构信息互补；3.因果图神经网络：构建工况-故障-症状三元组因果图G=(V,E)，节点V包含转速、负载、温度、振动均方根、包络峰值、声发射计数、电流谐波、油液颗粒度等18个变量；利用PC算法从10TB历史数据中学习因果骨架，再引入DoWhy框架进行干预分析，得到有向无环图；将图结构嵌入到GraphSAGE，节点特征更新时引入“因果掩码”，阻断虚假关联，使跨工况迁移诊断准确率提升17.3%；4.增量式元学习：当边缘节点遇到新故障模式时，仅采集≤5min的少量样本，采用MAML（Model-AgnosticMeta-Learning）二次梯度更新，将全局模型参数θ调整为本地θ'，更新参数量<1%，实现“5-shot”场景下F1>0.92；同时利用知识蒸馏将旧模型logits保留，避免灾难性遗忘；C.系统层：1.双时间尺度调度：边缘节点以1kHz频率运行轻量级故障检测器，若连续3次触发“疑似”标志，则启动100kHz高速采集，进入“显微”模式，降低常态功耗42%；2.云端数字孪生：基于Unity3D构建高保真轴承动力学模型，输入实时工况后，可在200ms内给出虚拟传感器响应，与真实观测差异>5%时自动标记为“异常”，用于反哺图神经网络；3.安全可信：边缘与云端通道采用国密SM9标识密码，会话密钥生命周期≤10min；模型参数使用IntelSGXenclave解密，运行内存加密，防止供应链攻击；D.寿命预测：将图神经网络输出的健康状态h(t)∈[0,1]输入随机退化模型，采用非线性Wiener过程{dh(t)=μ(h,t)dt+σ(h,t)dW(t)}，利用粒子滤波在线估计超参数μ、σ，给出剩余寿命概率密度函数，90%置信区间宽度较传统Gamma过程缩小28%。具体实施方式实施例1：高速主轴轴承早期外圈剥落诊断步骤1：将原子级传感融合模组安装于主轴轴承座45°方向，确保振动加速度计灵敏度轴与径向垂直；步骤2：边缘节点上电后，TSN交换机通过802.1AS协议完成时钟同步，随后以2kS/s采集温度、电流，以51.2kS/s采集振动、声发射，油液颗粒度每30s上传一次计数；步骤3：振动信号经压缩感知后得到测量向量y=Φx，Φ∈R^(128×1024)，SAMP算法迭代20次，重构信号x̂；步骤4：将x̂输入双分支CNN，高频分支输出128维特征Fh，低频分支输出64维特征Fl；跨模态注意力门以Fh为主，生成权重α=sigmoid(Wa·Fl+ba)，加权后特征F'=Fh⊙α；步骤5：因果图神经网络以F'及工况节点作为输入，经两层GraphSAGE聚合，输出节点“外圈剥落”概率0.87，同时给出根因路径：转速↑→滑动↑→冲击↑→剥落；步骤6：若概率>0.8，触发“显微”模式，采样率提升至102.4kS/s，持续10s，进一步确认；步骤7：云端数字孪生同步运行，虚拟传感器显示冲击值较正常基线高6dB，验证边缘结论；步骤8：粒子滤波估计剩余寿命为472h（90%置信区间[408,536]），系统向MES推送维护工单。实施例2：齿轮箱复合故障（齿面磨损+轴承内圈裂纹）步骤1：在齿轮箱输入/输出端各布置1组模组，采集振动、声发射、油液；步骤2：边缘节点检测到磨损颗粒浓度由15mg/L突增至120mg/L，同时振动出现双周期冲击；步骤3：因果图神经网络识别出两条独立因果链：a)润滑↓→磨损↑→振动↑b)内圈裂纹→冲击↑→振动↑系统输出复合故障概率0.91，并提示“润滑系统失效”为首要根因；步骤4：维护人员更换润滑油后，磨损颗粒浓度下降，系统通过增量元学习将“润滑不良-磨损”模式固化，后续同型号齿轮箱出现类似症状时，可在30s内给出相同结论。实施例3：云端模型全局更新步骤1：各边缘节点每日上传匿名特征指纹与诊断结果，云端聚合得到1.2GB日增量；步骤2：采用联邦平均算法，对图神经网络进行全局更新，学习率按节点数据量加权，通信轮次≤5；步骤3：更新后的全局模型通过SM9加密通道下发，边缘节点在夜间维护窗口完成热替换，切换时间<100ms，无需停机；步骤4：对比实验表明，全局模型在变速工况下误报率由2.7%降至0.9%，提升67%。性能指标1.早期故障检测：对外圈剥落0.3mm²面积，信噪比-22dB，检出率>96%，误报率<0.5%；2.跨工况迁移：转速600-12000r/min、负载0-150%额定、温度20-120℃范围内，F1≥0.93；3.边缘延迟：从数据采集到给出诊断结果<80ms，其中压缩感知重构耗时18ms，CNN+图网络推理42ms，其余为通信与系统调度；4.功耗：常态运行<1.8W，显微模式<3.5W，较传统边缘GPU方案降低62%；5.寿命预测：90%置信区间覆盖率>92%，平均绝对百分比误差MAPE<8%。附图说明图1：原子级传感融合模组爆炸图，示出振动加速度计、声发射传感器、PT100、电流采样电阻、激光颗粒度传感器及TSNPHY芯片布局；图2：自适应压缩感知流程图，显示稀疏度估计、测量矩阵更新、重构误差反馈闭环；图3：跨模态注意力门结构，示出1×1卷积、sigmoid激活、通道级乘积；图4：因果图神经网络，节点颜色表示变量类型，边粗细表示因果强度；图5：端-边-云协同架构时序图，标注时钟同步、特征上传、模型下发、数字孪生反馈；图6：粒子滤波剩余寿命预测曲线，示出概率密度随时间演化及90%置信区间。权利要求书1.一种基于多源异构数据融合的分布式智能故障诊断系统，其特征在于，包括：a)原子级传感融合模组，用于同步采集振动、声发射、温度、电流、油液颗粒度五类信号，并通过TSN实现<200ns时钟同步；b)自适应压缩感知模块，用于根据信噪比动态调整压缩比8:1-32:1，并在边缘节点完成信号重构；c)跨模态注意力门，用于以振动特征为主干，对其余模态特征进行通道级加权，实现信息互补；d)因果图神经网络，用于学习工况-故障-症状因果图，阻断虚假关联，提升跨工况迁移准确率；e)增量式元学习模块，用于在≤5min新故障样本场景下实现在线模型更新，避免灾难性遗忘；f)双时间尺度调度器，用于在常态与显微模式之间切换，降低功耗42%；g)云端数字孪生，用于在200ms内生成虚拟传感器响应，与真实观测差异>5%时标记异常；h)粒子滤波寿命预测模块，用于在线估计非线性Wiener过程超参数，给出剩余寿命概率密度函数。2.根据权利要求1所述的自适应压缩感知模块，其特征在于，采用SAMP算法动态估计稀疏度k，字典原子为Morlet小波与冲击衰减指数的乘积，重构误差≤2%。3.根据权利要求1所述的因果图神经网络，其特征在于，利用PC算法与DoWhy框架