Noise and Vibration Control ›› 2023, Vol. 43 ›› Issue (5): 142-147.

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Fault Diagnosis of Plunger Pumps Based on Audio Signal of Small Samples

  

  • Received:2022-05-11 Revised:2022-08-10 Online:2023-10-18 Published:2023-01-13

基于小样本音频信号的柱塞泵故障诊断

刘禹戴永寿李立刚   

  1. ( 中国石油大学(华东) 海洋与空间信息学院,山东青岛266580 )

Key words: 故障诊断, 柱塞泵, 音频信号, 小样本学习, 元学习

摘要: 针对音频信号在柱塞泵故障诊断中存在的样本数量不足、故障特征微弱等问题,提出一种基于音频信号结合元迁移学习(Meta-transfer Learning,MTL)的柱塞泵故障诊断方法(Fault Diagnosis of Plunger Pump Based on MTL,MTL-PAFD)。该方法以柱塞泵的音频信号为样本,在单一传感器条件下,通过Gammatone滤波器组对信号进行处理,可有效提高强噪声干扰下音频信号的表征能力,然后结合元迁移学习,能实现小样本条件下的柱塞泵故障诊断。同时,根据柱塞泵故障诊断的实际需求,改进元迁移学习在故障诊断应用中的测试方法,能够自适应处理未知故障类。实验结果表明,MTL-PAFD仅对已知类别的故障诊断准确率可达到91.41 %,而经过快速自适应学习后,其在识别未知故障类时准确率能达到89.64 %。