基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷專(zhuān)利淺析

林佳麗 李雪駒

摘 要：本文對(duì)國(guó)內(nèi)基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷的專(zhuān)利申請(qǐng)總體情況進(jìn)行分析，并分別從專(zhuān)利申請(qǐng)量、專(zhuān)利申請(qǐng)人分布、專(zhuān)利申請(qǐng)區(qū)域分布等方面進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。

關(guān)鍵詞：故障診斷;人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

1、概述

隨著科技的迅猛發(fā)展，現(xiàn)有的機(jī)械設(shè)備逐漸的趨于自動(dòng)化，復(fù)雜化和大型化，且由于設(shè)備使用年限的增長(zhǎng)和人為的使用不當(dāng)，這些設(shè)備的故障往往無(wú)法避免，同時(shí)也難以排查。傳統(tǒng)人為的故障診斷不僅耗費(fèi)時(shí)間長(zhǎng)，而且診斷效率和準(zhǔn)確率都不高。這樣往往會(huì)造成設(shè)備的停機(jī)時(shí)間過(guò)長(zhǎng)，且給使用者或者企業(yè)造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失。因此，尋找一種高效的故障診斷方法[1]有著極為重要的意義。而隨著人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的興起，其為尋找一種高效準(zhǔn)確的故障診斷方法提供了可能。

2、專(zhuān)利申請(qǐng)現(xiàn)狀

為了分析我國(guó)基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷的專(zhuān)利狀況，在IncoPat的數(shù)據(jù)庫(kù)中，對(duì)相關(guān)專(zhuān)利進(jìn)行檢索，數(shù)據(jù)采集時(shí)間截止至2019年5月6日。本文主要對(duì)上述專(zhuān)利數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

2.1、專(zhuān)利申請(qǐng)量分析

圖2-1為在基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷專(zhuān)利申請(qǐng)中，全球?qū)＠暾?qǐng)量的年度分布以及我國(guó)專(zhuān)利申請(qǐng)量的年度分布折線(xiàn)圖，以便于簡(jiǎn)單、直觀(guān)的對(duì)全球?qū)＠暾?qǐng)的發(fā)展趨勢(shì)和我國(guó)專(zhuān)利申請(qǐng)的發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行比較;圖2-2為我國(guó)專(zhuān)利申請(qǐng)量的年度分布柱狀圖，以便于直接的獲得我國(guó)在各年的專(zhuān)利申請(qǐng)量。

通過(guò)對(duì)圖2-1分析可得，基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷專(zhuān)利申請(qǐng)出現(xiàn)于1999年左右，而通過(guò)對(duì)全球?qū)＠暾?qǐng)量的年度分布與我國(guó)專(zhuān)利申請(qǐng)量的年度分布的對(duì)比可知，在基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷專(zhuān)利申請(qǐng)中，我國(guó)在該方面的發(fā)展趨勢(shì)與全球的發(fā)展趨勢(shì)大致相同，大體可以分為以下三個(gè)階段：

（1）1999年-2004年為基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷技術(shù)的萌芽期：在此期間，全球每年平均有20件左右的專(zhuān)利申請(qǐng)，申請(qǐng)量變化不明顯，主要是探索和研究;在此期間，我國(guó)的申請(qǐng)量很少，起步較晚;在該階段，人們初步開(kāi)始將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于故障診斷中;

（2）2005年-2010年為基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷技術(shù)的緩慢發(fā)展期：該階段的基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷專(zhuān)利申請(qǐng)量逐年增加，但是增長(zhǎng)速度緩慢;在此期間，我國(guó)的申請(qǐng)量雖然也明顯增多，但增長(zhǎng)緩慢;

（3）2010年-至今為基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷技術(shù)的快速發(fā)展期：隨著國(guó)內(nèi)外對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用越來(lái)越多的研究，在該階段基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷專(zhuān)利申請(qǐng)量幾乎呈直線(xiàn)上升，井噴式增長(zhǎng);在此期間，我國(guó)在該領(lǐng)域明顯有了突破性的進(jìn)展，申請(qǐng)量逐年快速增長(zhǎng)，在一定程度上說(shuō)明我國(guó)在此階段一直致力于基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷技術(shù)的研發(fā)，基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷技術(shù)發(fā)展迅速。

2.2、專(zhuān)利申請(qǐng)人分布

圖2-3為在基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷專(zhuān)利申請(qǐng)中，我國(guó)主要申請(qǐng)人的分布情況。對(duì)圖2-3分析可得，在基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷專(zhuān)利申請(qǐng)中，排名前十的申請(qǐng)人中，高校申請(qǐng)人占9個(gè)，由此可以看出，我國(guó)的申請(qǐng)人主要為各高校，而這也在一定程度上間接地表明了我國(guó)基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷技術(shù)目前處于研發(fā)階段，還沒(méi)有大量的使用到工業(yè)的故障診斷中。而在排名前十的申請(qǐng)中，國(guó)家電網(wǎng)公司的占比是最大的，其中，國(guó)家電網(wǎng)公司在中國(guó)的申請(qǐng)量占比29.63%，這在一定程度上可以看出，國(guó)家電網(wǎng)公司十分注重基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷技術(shù)，這應(yīng)該與電網(wǎng)領(lǐng)域中電力設(shè)備較多且電路網(wǎng)絡(luò)較為復(fù)雜有關(guān)。

2.3專(zhuān)利申請(qǐng)區(qū)域分布

圖2-4示出了基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷專(zhuān)利申請(qǐng)的國(guó)內(nèi)申請(qǐng)人的主要省市分布，從圖中可以看出，江蘇和北京的申請(qǐng)量排名最為靠前，這與江蘇和北京的研發(fā)機(jī)構(gòu)、大型企業(yè)、高校等學(xué)術(shù)或工業(yè)力量比較集中有關(guān)，廣東、陜西的申請(qǐng)量比較接近，這兩個(gè)地區(qū)的專(zhuān)利產(chǎn)出量也相對(duì)比較大。該信息在一定程度上能反映出基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷技術(shù)在我國(guó)區(qū)域的分布情況。

3、總結(jié)

目前，故障診斷的方法主要是基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方法，因?yàn)榛谌斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方法[2]能夠克服對(duì)于模型的過(guò)分依賴(lài)性，也能對(duì)潛在的故障進(jìn)行診斷，從而提高故障診斷的精度。

參考文獻(xiàn)：

[1]譚陽(yáng)紅，何怡剛，陳洪云，吳杰.大規(guī)模電路故障診斷神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法[J].電路與系統(tǒng)學(xué)報(bào)，2001（4）.

[2]張緒錦，譚劍波，韓江洪.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方法[J].系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐，2002（6）.

注：第二作者在本文中的貢獻(xiàn)等同于第一作者