[發(fā)明專利]基于盲源分離單邊檢測法的環(huán)冷機(jī)漏風(fēng)率檢測方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201810553950.5
• 申請(qǐng)日: 2018-05-31
• 公開（公告）號(hào): CN108627242B
• 公開（公告）日: 2020-08-25
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 方田;葉學(xué)農(nóng);石海軍
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 中冶華天南京工程技術(shù)有限公司;中冶華天工程技術(shù)有限公司
• 主分類號(hào): G01H17/00
• 分類號(hào): G01H17/00;G01M3/24;F27D15/02
• 代理公司: 北京中偉智信專利商標(biāo)代理事務(wù)所(普通合伙) 11325
• 代理人: 張岱

本發(fā)明公開一種基于盲源分離單邊檢測法的環(huán)冷機(jī)漏風(fēng)率檢測方法。環(huán)冷機(jī)臺(tái)車處安裝若干第一聲音信號(hào)采集器，環(huán)冷風(fēng)機(jī)處安裝若干第二聲音信號(hào)采集器，所述方法包括采集風(fēng)機(jī)聲音數(shù)據(jù)和臺(tái)車聲音數(shù)據(jù)、整理獲得正常聲音樣本集，對(duì)正常樣本集中數(shù)據(jù)進(jìn)行盲源信號(hào)分析，建立環(huán)冷機(jī)正常音源模型；再實(shí)時(shí)采集環(huán)冷機(jī)在線聲音樣本，并其與正常聲音模型比較，判斷在線聲音樣本是否異常，如果在線聲音樣本的數(shù)據(jù)異常，則將在線聲音樣本的數(shù)據(jù)與漏風(fēng)故障庫中的漏風(fēng)聲音模型進(jìn)行比較，判斷在線聲音樣本是否屬于已定義的漏風(fēng)故障以判斷環(huán)冷機(jī)是否發(fā)生漏風(fēng)故障，如果不異常，則通過人工診斷的方式給出結(jié)論，儲(chǔ)存新的故障狀態(tài)。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種基于盲源分離單邊檢測法的環(huán)冷機(jī)漏風(fēng)率檢測方法。

背景技術(shù)

環(huán)冷機(jī)是一種用于物料冷卻的大型設(shè)備，其主要工作原理是通過臺(tái)車裝載高溫物料，在環(huán)形軌道上行駛，臺(tái)車下部有風(fēng)箱，對(duì)臺(tái)車內(nèi)部鼓風(fēng)，通過空氣將高溫物料冷卻。圍繞著環(huán)冷機(jī)的圓環(huán)外側(cè)，會(huì)按照風(fēng)量需求，設(shè)置數(shù)臺(tái)鼓風(fēng)機(jī)，為冷卻過程提供風(fēng)源。

待冷卻的小顆粒狀物料在環(huán)冷機(jī)上是以厚料層形式均勻分布的，為保證物料的充分冷卻，環(huán)冷機(jī)會(huì)在臺(tái)車下方設(shè)置風(fēng)箱并連接鼓風(fēng)機(jī)，通過鼓風(fēng)機(jī)將外部空氣帶入到高溫物料層中。由于環(huán)冷機(jī)的密封結(jié)構(gòu)和長期使用的保養(yǎng)問題，冷卻生產(chǎn)過程中會(huì)產(chǎn)生漏風(fēng)現(xiàn)象，導(dǎo)致冷卻不充分和鼓風(fēng)機(jī)能源的浪費(fèi)，嚴(yán)重漏風(fēng)的情況下，甚至?xí)a(chǎn)生環(huán)冷機(jī)卸料溫度過高灼傷運(yùn)輸皮帶的生產(chǎn)事故。環(huán)冷機(jī)及其附屬的風(fēng)箱、風(fēng)管、閥門等，由于結(jié)構(gòu)復(fù)雜，且工作在高溫狀態(tài)，使漏風(fēng)率的檢測一直缺少行之有效的手段。

為了解決這一問題，本發(fā)明提出了一種環(huán)冷機(jī)漏風(fēng)故障在線診斷方法，通過對(duì)生產(chǎn)過程中采集到的音頻信號(hào)進(jìn)行分析，可以判斷是否發(fā)生漏風(fēng)現(xiàn)象以及對(duì)漏風(fēng)率進(jìn)行定量評(píng)估，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)環(huán)冷機(jī)各種漏風(fēng)狀況的綜合監(jiān)控。

發(fā)明內(nèi)容

針對(duì)上述問題，本發(fā)明提供一種基于盲源分離單邊檢測法的環(huán)冷機(jī)漏風(fēng)檢測方法。

為達(dá)到上述目的，本發(fā)明一種基于盲源分離單邊檢測法的環(huán)冷機(jī)漏風(fēng)檢測方法，包括在環(huán)冷機(jī)臺(tái)車處安裝若干第一聲音信號(hào)采集器，在環(huán)冷風(fēng)機(jī)處安裝若干第二聲音信號(hào)采集器，所述方法包括如下步驟：

步驟1：采集正常工況下臺(tái)車聲音數(shù)據(jù)和風(fēng)機(jī)聲音數(shù)據(jù)，得到臺(tái)車聲音樣本和風(fēng)機(jī)聲音樣本，臺(tái)車聲音樣本和風(fēng)機(jī)聲音樣本按照時(shí)間一一對(duì)應(yīng)構(gòu)成正常數(shù)據(jù)樣本集X_normal；

步驟2：利用采集到的臺(tái)車聲音樣本和風(fēng)機(jī)聲音樣本獲得混合歷史樣本集，并利用混合歷史樣本集獲得信源重構(gòu)模型；

步驟3：利用獲得的信源重構(gòu)模型對(duì)正常數(shù)據(jù)樣本集X_normal進(jìn)行信源重構(gòu)，得到正常工作音源樣本集；并濾除臺(tái)車聲音音源樣本中風(fēng)機(jī)的聲音強(qiáng)度，獲得濾除風(fēng)機(jī)干擾的正常工作音源樣本集；

步驟4：利用第一計(jì)算公式計(jì)算濾除風(fēng)機(jī)干擾的正常工作音源樣本集中各特征音源的聲音強(qiáng)度，獲得正常樣本強(qiáng)度集；并利用正常樣本強(qiáng)度集Xs_normal建立正常聲音模型；

步驟5：實(shí)時(shí)采集環(huán)冷機(jī)車間當(dāng)前臺(tái)車聲音樣本和風(fēng)機(jī)聲音樣本，并通過信源重構(gòu)獲得故障特征音源對(duì)應(yīng)的臺(tái)車聲音強(qiáng)度集和風(fēng)機(jī)聲音強(qiáng)度集，從臺(tái)車聲音樣本中濾除風(fēng)機(jī)聲音強(qiáng)度的影響獲得濾除風(fēng)機(jī)影響的在線聲音樣本；將濾除風(fēng)機(jī)影響的在線聲音樣本和正常聲音模型進(jìn)行比較，依據(jù)比較結(jié)果判斷在線聲音樣本是否異常，如果在線聲音樣本的數(shù)據(jù)異常，則將在線聲音樣本的數(shù)據(jù)與漏風(fēng)故障庫中的漏風(fēng)聲音模型進(jìn)行比較，判斷在線聲音樣本是否屬于已定義的漏風(fēng)故障以判斷環(huán)冷機(jī)是否發(fā)生漏風(fēng)故障。

進(jìn)一步地，利用混合歷史樣本集獲得信源重構(gòu)模型的方法為：

步驟2.1：對(duì)混合歷史樣本集中的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行零均值化和白化處理,得到白化后的樣本Z；