基于PCA卷积池化SOFTMAX的海流机叶片附着物故障诊断方法

摘要

本发明公开了一种基于主元分析‐卷积池化‐softmax回归的海流机叶片附着物故障诊断方法。该方法首先提取原始图片中大量的局部小图片作为样本数据，然后利用主元分析提取样本数据中m个主成分的平均特征作为卷积核；其次利用m个平均特征分别与每幅原始图片做卷积运算，分别得到每幅图片的m个卷积特征，进行池化处理降低卷积特征维数作为最后的训练样本，最后通过softmax分类器对训练样本进行分类，并输出故障类别的概率，即叶片被附着物覆盖的程度。本发明的故障诊断策略是用于图像识别和多分类的故障诊断中具有明显的优势，且计算复杂度，训练速度较快，softmax分类器的输出含有概率统计的意义，为分析不确定性问题提供了帮助。