[發明專利]一種燒結主抽風機的故障診斷方法及裝置在審
| 申請號： | 201610251689.4 | 申請日： | 2016-04-21 |
| 公開（公告）號： | CN107305159A | 公開（公告）日： | 2017-10-31 |
| 發明（設計）人： | 李宗平;王全;孫英;曾輝 | 申請（專利權）人： | 中冶長天國際工程有限責任公司 |
| 主分類號： | G01M15/00 | 分類號： | G01M15/00 |
| 代理公司： | 北京弘權知識產權代理事務所(普通合伙)11363 | 代理人： | 逯長明,許偉群 |
| 地址： | 410007 湖*** | 國省代碼： | 湖南;43 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 燒結 抽風機 故障診斷 方法 裝置 | ||
1.一種燒結主抽風機的故障診斷方法，其特征在于，所述燒結主抽風機的故障診斷方法包括：
采集燒結主抽風機的振動信號，所述振動信號為風機驅動側水平振動信號、風機驅動側垂直振動信號、電機驅動側水平振動信號或電機驅動側垂直振動信號；
將所述振動信號進行小波包分解，提取與所述振動信號對應的包括待測能量特征向量的測試樣本；
將所述測試樣本輸入至預先經過訓練得到的極限學習機模型中，根據所述極限學習機模型輸出的目標輸出向量，獲取燒結主抽風機的故障信息。
2.根據權利要求1所述的燒結主抽風機的故障診斷方法，其特征在于，所述將所述振動信號進行小波包分解，提取與所述振動信號對應的包括待測能量特征向量的測試樣本包括：
將所述振動信號進行小波包分解，提取振動信號相應頻段的小波包分解系數Sij，其中i為小波包分解層數，j為小波包分解的節點數；
重構所述小波包分解系數Sij，提取相應頻段的信號能量Eij；
根據所述信號能量Eij構造能量特征向量，并將所述能量特征向量標準化，獲取標準能量特征向量；
將所述標準能量特征向量確定為與所述振動信號對應的測試樣本。
3.根據權利要求2所述的燒結主抽風機的故障診斷方法，其特征在于，所述將所述振動信號進行小波包分解，提取與所述振動信號對應的能量特征向量還包括：
對所述小波包分解系數Sij的去噪處理。
4.根據權利要求1所述的燒結主抽風機的故障診斷方法，其特征在于，所述燒結主抽風機的故障診斷方法還包括：
利用已知狀態類型的訓練樣本初始化極限學習機模型，其中，所述訓練樣本包括經小波包分解提取的訓練樣本標準能量特征向量以及與所述訓練樣本標準能量特征向量對應的訓練樣本期望輸出向量；
獲取測試樣本采集時間點之前，且與所述測試樣本最近的預設時間間隔內的學習樣本，其中，所述學習樣本包括經小波包分解提取的學習樣本標準能量特征向量以及與所述學習樣本標準能量特征向量對應的學習樣本期望輸出向量；
利用所述學習樣本在線貫序更新所述極限學習機模型，獲取更新后的極限學習機模型；
將所述測試樣本輸入至更新后的極限學習機模型中，根據所述更新后的極限學習機模型輸出的目標輸出向量，獲取燒結主抽風機的故障信息。
5.根據權利要求4所述的燒結主抽風機的故障診斷方法，其特征在于，所述獲取測試樣本采集時間點之前，且與所述測試樣本最近的預設時間間隔內的學習樣本包括：
獲取測試樣本采集時間點之前，且與所述測試樣本最近的預設時間間隔內的歷史測試樣本；
獲取與所述歷史測試樣本相對應的期望輸出向量。
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