[發明專利]一種基于協方差矩陣范數逼近的多重故障重構方法

有效

• 申請號: 201310662933.2
• 申請日: 2013-12-09
• 公開（公告）號: CN103646013B
• 公開（公告）日: 2017-01-18
• 發明（設計）人: 周東華;寧超;陳茂銀
• 申請（專利權）人: 清華大學
• 主分類號: G06F17/16
• 分類號: G06F17/16;G06F11/00
• 代理公司: 北京聿宏知識產權代理有限公司11372
• 代理人: 吳大建,劉華聯

1.一種基于協方差矩陣范數逼近的多重故障重構方法，其特征在于，所述方法包括：

收集正常數據集和故障數據集；

基于正常數據集和故障數據集采用奇異值分解計算加性故障的方向矩陣；

基于正常數據集和故障數據集采用協方差矩陣范數逼近計算增益衰減矩陣；

根據所述加性故障的方向矩陣和增益衰減矩陣計算故障重構數據，以用于設備故障的檢測分析。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述計算加性故障的方向矩陣的步驟進一步包括：

采用預設窗口長度的滑動窗口分別對所述正常數據集和故障數據集進行滑動平均，構建相應的正常數據平均值矩陣和故障數據平均值矩陣；

確定所述正常數據平均值矩陣各元素的絕對值中的最大值；

將所述故障數據平均值矩陣中各元素的絕對值與所述正常數據平均值矩陣各元素的絕對值中的最大值進行比較，并根據比較結果對故障數據平均值矩陣中相應的元素進行重置，獲得擾動去除數據矩陣；

對所述擾動去除數據矩陣進行奇異值分解，得到加性故障的方向矩陣。

3.如權利要求2所述的方法，其特征在于，根據比較結果對故障數據平均值矩陣中相應的元素進行重置的步驟進一步包括：

D^T＝[d_ij],其中dij=0|zij|≤δ*zij|zij|>δ*]]>

其中，D^T表示擾動去除數據矩陣，d_ij表示矩陣D^T中第i行第j列的元素，z_ij表示故障數據平均值矩陣中第i行第j列的元素，δ^*表示正常數據平均值矩陣各元素的絕對值中的最大值。

4.如權利要求2所述的方法，其特征在于，對所述擾動去除數據矩陣進行奇異值分解，得到加性故障的方向矩陣的步驟進一步包括：

采用D^T＝UΩV^T對擾動去除數據矩陣D^T進行奇異值分解，得到酉矩陣U，作為加性故障的方向矩陣。

5.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述計算增益衰減矩陣步驟進一步包括：

基于正常數據集計算正常數據集的協方差矩陣的估計；

基于加性故障的方向矩陣，根據故障數據集和增益衰減矩陣構建基于故障數據集的協方差矩陣；

在指定范數意義下使基于故障數據集的協方差矩陣逼近正常數據集的協方差矩陣的估計，以求解基于故障數據集的協方差矩中的增益衰減矩陣。