[發明專利]一種傳感器故障診斷方法及診斷裝置

無效

• 申請號: 201210176322.2
• 申請日: 2012-05-31
• 公開（公告）號: CN102680017A
• 公開（公告）日: 2012-09-19
• 發明（設計）人: 劉信奎;潘鳳文;文武紅;張洪坤;陳雪麗
• 申請（專利權）人: 濰柴動力股份有限公司
• 主分類號: G01D18/00
• 分類號: G01D18/00
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 王寶筠

1.一種傳感器故障診斷方法，其特征在于，包括：

接收傳感器的輸出信號；

應用小波包對所述輸出信號進行分解；

篩選出具有最大幅值的小波包變換系數，以保留可表征故障特征的數據；

根據傳感器各頻率成分能量的變化率進行特征提取，以獲取特征向量；

將所述特征向量輸入到指定神經網絡中，以獲取傳感器故障類型，其中所述指定神經網絡的輸入和輸出層結點數分別由所述特征向量的維數和傳感器故障類型數確定，網絡權值和閾值經訓練樣本訓練確定。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，篩選出具有最大幅值的小波包變換系數的步驟，具體包括：

將所有小波包系數的絕對值與指定門限值相比較，若被比較的小波包系數的絕對值小于所述指定門限值，則將所述被比較的小波包系數的值設為零，以過濾掉幅值較小的小波包系數從而篩選出具有最大幅值的小波包變換系數。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述指定門限值具體為每一小波包節點上的系數的均方根值。

4.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，篩選出具有最大幅值的小波包變換系數的步驟中，將所述被比較的小波包系數的值設為零的步驟之后還包括：

使用相關重建誤差來衡量數據篩選的質量和效果。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，根據傳感器各頻率成分能量的變化率進行特征提取，以獲取特征向量的步驟，具體包括：

根據小波包對所述輸出信號進行分解的層數確定特征向量的維度；

根據傳感器突變故障發生后與發生前在不同小波包結點上能量的變化率及所述特征向量的維度構建能量變化率向量；

對所述能量變化率向量進行歸一化處理，以得到特征向量。

6.一種傳感器故障診斷裝置，其特征在于，包括：

信號接收單元，用于接收傳感器的輸出信號；

小波包分解單元，用于應用小波包對所述輸出信號進行分解；

小波包變換系數篩選單元，用于篩選出具有最大幅值的小波包變換系數，以保留可表征故障特征的數據；

特征向量提取單元，用于根據傳感器各頻率成分能量的變化率進行特征提取，以獲取特征向量；

神經網絡判斷單元，用于將所述特征向量輸入到指定神經網絡中，以獲取傳感器故障類型，其中所述指定神經網絡的輸入和輸出層結點數分別由所述特征向量的維數和傳感器故障類型數確定，網絡權值和閾值經訓練樣本訓練確定。

7.根據權利要求6所述的裝置，其特征在于，所述小波包變換系數篩選單元具體包括：

小波包系數比較子單元，用于將所有小波包系數的絕對值與指定門限值相比較，若被比較的小波包系數的絕對值小于所述指定門限值，則觸發置零子單元；

所述置零子單元，用于則將所述被比較的小波包系數的值設為零，以過濾掉幅值較小的小波包系數從而篩選出具有最大幅值的小波包變換系數。

8.根據權利要求7所述的裝置，其特征在于，所述指定門限值具體為每一小波包節點上的系數的均方根值。

9.根據權利要求7所述的裝置，其特征在于，所述小波包變換系數篩選單元還包括：

篩選質量評價子單元，用于使用相關重建誤差來衡量數據篩選的質量和效果。

10.根據權利要求6所述的裝置，其特征在于，所述特征向量提取單元具體包括：

特征向量維度獲取子單元，用于根據小波包對所述輸出信號進行分解的層數確定特征向量的維度；

能量變化率向量構建子單元，用于根據傳感器突變故障發生后與發生前在不同小波包結點上能量的變化率及所述特征向量的維度構建能量變化率向量；

歸一化子單元，用于對所述能量變化率向量進行歸一化處理，以得到特征向量。