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（1）基于多尺度熵与随机森林的阀片裂纹检测：
往复式压缩机气阀阀片裂纹会导致压力脉动异常和温度升高。提出一种从阀腔振动信号和排气压力脉动信号中提取多尺度散布熵的方法。首先将振动信号进行粗粒化，构造不同尺度因子（从1到10）的序列，对每个尺度序列计算散布熵，得到10维多尺度散布熵特征。同时从压力脉动信号中提取峰值、峰峰值、波形因子等6个时域指标。然后采用随机森林进行特征重要性排序，选择排名前12的特征作为最终特征向量。在6M80型压缩机上模拟了吸气阀和排气阀的阀片裂纹（0.5mm,1mm,2mm三种长度），共采集750组数据。该方法的裂纹存在性检测准确率为94.7%，裂纹长度分类（三级）准确率为85.6%。
（2）深度置信网络与马尔可夫链的失效演化预测：
为了预测阀片裂纹从萌生到断裂的演化进程，建立了一个混合模型DBN-MC。首先使用深度置信网络（三层RBM堆叠）从振动信号的包络谱中无监督学习深度特征，然后通过softmax回归输出当前健康状态等级（健康、轻微裂纹、严重裂纹、即将断裂）。同时根据历史状态序列，利用一阶马尔可夫链计算状态转移概率矩阵，并利用DBN特征来修正转移概率。模型可以给出未来若干小时后的状态概率分布。在实际运行数据中，该模型提前12小时正确预测了82%的阀片断裂事件，平均预警提前量为9.6小时。
（3）气阀失效模式的可解释性规则提取：
为了提高诊断结果的可信度，设计了一种基于模糊化特征与决策树的可解释诊断模块。首先将连续特征（如振动幅值、温度）通过三角形隶属函数转换为模糊语义标签（低、中、高）。然后使用CART决策树从模糊化后的特征集中学习可读的if-then规则，例如\若振动幅值为高且压力波动为高且排气温度为中，则判定为排气阀裂纹\。通过后剪枝控制规则数量在8~12条之间。该规则集的准确率虽略低于黑箱模型（91.2% vs 94.7%），但每条规则都易于现场工程师理解，且能够给出故障的可解释归因。在现场维护中，基于规则的辅助诊断平均减少34%的冗余检查时间。,"import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
import pywt
def multiscale_dispersion_entropy(signal, m=2, c=6, tau_max=10):
# 执行多尺度散布熵 (简化实现)
scales = []
for tau in range(1, tau_max+1):
coarse = np.mean(signal.reshape(-1, tau), axis=1) if len(signal) % tau == 0 else signal[:-(len(signal)%tau)].reshape(-1, tau).mean(axis=1)
# 映射到分类序列
eps = np.linspace(coarse.min(), coarse.max(), c+1)
classes = np.digitize(coarse, eps) - 1
classes = np.clip(classes, 0, c-1)
# 计算散布模式概率
patterns = []
for i in range(len(classes)-m+1):
pat = tuple(classes[i:i+m])
patterns.append(pat)
unique, counts = np.unique(patterns, return_counts=True)
p = counts / counts.sum()
ent = -np.sum(p * np.log(p+1e-8))
scales.append(ent)
return np.array(scales)
class RBM(nn.Module):
def __init__(self, n_vis, n_hid):
super().__init__()
self.W = nn.Parameter(torch.randn(n_vis, n_hid)*0.1)
self.v_bias = nn.Parameter(torch.zeros(n_vis))
self.h_bias = nn.Parameter(torch.zeros(n_hid))
def forward(self, v):
h_prob = torch.sigmoid(F.linear(v, self.W.t(), self.h_bias))
return h_prob
class DeepBeliefNet(nn.Module):
def __init__(self, layers):
super().__init__()
self.rbms = nn.ModuleList([RBM(layers[i], layers[i+1]) for i in range(len(layers)-1)])
def pretrain(self, data, epochs=10):
v = data
for rbm in self.rbms:
for _ in range(epochs):
h_prob = rbm(v)
v_neg = rbm.gibbs_sample(v)
pos_assoc = torch.matmul(v.t(), h_prob)
neg_assoc = torch.matmul(v_neg.t(), rbm(v_neg))
rbm.W.data += 0.01 * (pos_assoc - neg_assoc) / len(v)
rbm.v_bias.data += 0.01 * (v - v_neg).mean(0)
rbm.h_bias.data += 0.01 * (h_prob - rbm(v_neg)).mean
(0)
v = h_prob
class MarkovChainPredictor:
def __init__(self, states=4):
self.trans = np.ones((states, states)) / states
def update_trans(self, state_seq):
for i in range(len(state_seq)-1):
self.trans[state_seq[i], state_seq[i+1]] += 1
self.trans /= self.trans.sum(axis=1, keepdims=True)
def predict(self, current_state, steps=12):
prob = np.eye(len(self.trans))[current_state]
for _ in range(steps):
prob = prob @ self.trans
return prob
def fuzzy_membership(x, low=0.2, mid=0.5, high=0.8):
fuzzy = np.zeros
(3)
if x <= low:
fuzzy[0] = 1.0
elif x <= mid:
fuzzy[0] = (mid - x)/(mid-low)
fuzzy[1] = (x-low)/(mid-low)
elif x <= high:
fuzzy[1] = (high - x)/(high-mid)
fuzzy[2] = (x-mid)/(high-mid)
else:
fuzzy[2] = 1.0
return fuzzy
def extract_interpretable_rules(train_features, train_labels):
# 模糊化特征
fuzzy_feat = []
for feat in train_features:
fuz = []
for v in feat:
fuz.extend(fuzzy_membership(v))
fuzzy_feat.append(fuz)
clf = DecisionTreeClassifier(max_depth=4, min_samples_split=10)
clf.fit(fuzzy_feat, train_labels)
# 提取规则文本
rule_text = []
for i, path in enumerate(clf.decision_path(fuzzy_feat)):
# 简化: 只返回决策树的文本表示
pass
return clf
如有问题，可以直接沟通
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