[發明專利]一種馬爾可夫故障趨勢預測方法

有效

• 申請號: 201410384078.8
• 申請日: 2014-08-06
• 公開（公告）號: CN104156591B
• 公開（公告）日: 2017-02-15
• 發明（設計）人: 左云波;蔣章雷;徐小力;吳國新;谷玉海
• 申請（專利權）人: 北京信息科技大學
• 主分類號: G06F19/00
• 分類號: G06F19/00
• 代理公司: 北京遠大卓悅知識產權代理事務所(普通合伙)11369
• 代理人: 賀持緩

技術領域

本發明涉及一種旋轉機械故障趨勢預測方法，特別是關于一種基于“1.5維譜頻帶能量均值”的馬爾可夫故障趨勢預測方法。

背景技術

旋轉機械的安全、穩定運行對經濟和社會具有重要影響，采用科學有效的方法保障設備的安全、穩定運行具有積極的意義。旋轉機械由正常運行狀態劣化為故障狀態有一個發展變化過程，若能采用合理的預測方法對其故障狀態進行有效的趨勢預測，則有利于實施先進的預知維護及主動維修，避免事故的發生，減少經濟損失。

發明內容

針對上述問題，本發明的目的是提供一種馬爾可夫故障趨勢預測方法，該方法能有效對旋轉機械故障的發展變化情況進行預測，提高故障趨勢預測的準確性。

為實現上述目的，本發明采取以下技術方案：一種馬爾可夫故障趨勢預測方法，該方法基于1.5維譜頻帶能量均值實現，其包括以下步驟：(1)利用轉子實驗臺模擬旋轉機械設備正常運行狀態，利用現有數據采集設備采集轉子實驗臺在正常運行狀態下的振動信號x_w(n)＝{x₁,...x_N}，其中，N代表每組數據個數,w代表數據組別，w＝1，表示正常運行狀態；(2)利用轉子實驗臺模擬旋轉機械設備故障的輕度故障程度、中度故障程度和重度故障程度三種故障程度，并利用現有數據采集設備采集轉子實驗臺在三種故障下的振動信號x_w(n)＝{x₁,...x_N}，其中，N代表每組數據個數；w＝2、3、4代表數據組別，w＝2代表輕度故障程度狀態，w＝3代表中度故障程度狀態，w＝4代表重度故障程度狀態；(3)計算所有振動信號x_w(n)中每組振動信號的1.5維譜；(4)計算各組振動信號的1.5維譜頻帶能量均值

S‾w,3x=1NΣr=1NSw,3x(ωr),]]>

式中，S_w,3x(ω_r)為振動信號的1.5維譜；ω_r代表頻率，r＝1,2,...N,N為正整數；(5)獲得頻帶能量區間：根據1.5維譜頻帶能量均值對旋轉機械設備故障的三種故障程度進行量化，獲得劃分故障狀態的頻帶能量區間：頻帶能量均值數值在區間的狀態分類為正常運行狀態，記為狀態1；頻帶能量均值數值在區間的狀態分類為輕度故障狀態，記為故障狀態2；頻帶能量均值數值在區間的狀態分類為中度故障狀態，記為故障狀態3；頻帶能量均值數值在區間的狀態分類為重度故障狀態，記為故障狀態4；頻帶能量均值數值在區間的狀態分類為破壞狀態，記為故障狀態5；記狀態序列為：{S₁,S₂,...S_n}，n為狀態數目，為正整數；狀態空間E＝{1,2,...,5}；(6)采集實際旋轉機械設備的振動信號，對該振動信號進行步驟(3)至步驟(4)的操作，得到各組振動信號的1.5維譜頻帶能量均值，結合步驟(5)給出的頻帶能量區間，獲得實際旋轉機械設備的狀態序列：{S₁,S₂,...S_n}；(7)利用馬爾可夫鏈對實際旋轉機械設備的狀態進行趨勢預測。