[發明專利]一種基于熵值的離心泵故障診斷方法

有效

• 申請號: 201811141726.1
• 申請日: 2018-09-28
• 公開（公告）號: CN108984997B
• 公開（公告）日: 2022-07-01
• 發明（設計）人: 李永波;王先芝;杜小強;朱文金;魏禹;司書賓;方俞富
• 申請（專利權）人: 西北工業大學
• 主分類號: G06F30/17
• 分類號: G06F30/17;G01M13/00
• 代理公司: 西安匠星互智知識產權代理有限公司 61291
• 代理人: 華金

1.一種基于熵值的離心泵故障診斷方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1：利用p個通道的震動傳感器采集到p個通道的震動信號，構建多維時間序列矩陣X_i,j，形式如下：

式中，i代表了通道的數目，取值范圍為i＝1,2,…,p，即矩陣中每一行表示了一個通道；j代表了數據的長度，取值范圍為j＝1,2,…,N；

步驟2：對于多維時間序列矩陣X_i,j中的每一個通道，按照下式將原始時間序列X_i,j進行粗?；指睿玫皆跁r間尺度τ下的τ個粗粒時間子序列其中的每一個粗粒時間子序列可表示為子序列中的每一個元素，可由下式確定：

式中，k代表了通道，取值范圍為k＝1,2,…,p；j代表了數據的長度，取值范圍為j＝1,2,…,N；a代表子序列編號，取值范圍為1≤a≤τ；b代表了子序列數據的長度，取值范圍為τ代表時間尺度；

步驟3：重復步驟2，得到尺度τ下的p×τ個粗粒時間子序列，利用這些粗粒時間子序列構建多維多通道矩陣形式如下：

式中，k代表了通道，取值范圍為k＝1,2,…,p；τ代表時間尺度；a代表子序列編號，取值范圍為1≤a≤τ；

步驟4：利用步驟3中得到的多維多通道矩陣計算其多維動力學熵MvSDE，其計算過程可以由以下子步驟獲得：

子步驟1：利用步驟3得到的矩陣分別用ε個符號σ_i(i＝1,2,…,ε)將每一個通道轉換為符號時間序列，該過程也被稱為符號化；在符號化之后，矩陣可以被符號化為新的矩陣Z{z₁(k),z₂(k),…,z_i(k)}^T,其中，k＝1,2,…,N代表數據的長度，i＝1,2,…,p代表了通道的數目；

子步驟2：利用子步驟1得到的符號矩陣Z{z₁(k),z₂(k),…,z_i(k)}^T，通過嵌入維度m和時間延遲λ構造矩陣如下所示：

式中，i代表了通道的數目，取值范圍為i＝1,2,…,p”；

j代表了數據的長度，取值范圍為j＝1,2,...,N-(m-1)λ；

子步驟3：統計子步驟2中嵌入向量的可能出現的狀態模式由于每個通道的嵌入維度為m，即嵌入了m個元素，每個元素可能具有ε個符號，因此存在ε^m個潛在的狀態模式；并通過下式計算狀態模式的概率

式中，type(.)表示從符號空間到狀態模式空間的映射，||·||表示集合的個數；p代表了通道總數目，m表示嵌入維度，N代表數據總長度，j代表了數據的長度，取值范圍為j＝1,2,...,N-(m-1)λ；

子步驟4：通過子步驟3得到的構建1×ε^m的狀態模式矩陣如下：

子步驟5：統計在子步驟3中每種模式出現時，下一個符號σ_b(b＝1,2,...,ε)出現的條件概率狀態轉移概率其計算公式如下：

式中，ε是符號的數目，ε^m是狀態的數目，a＝1,2,...,ε^m并且b＝1,2,...,ε；對于每一個通道總共有ε^m+1個狀態轉移；p代表了通道總數目，m表示嵌入維度，N代表數據總長度，j代表了數據的長度，取值范圍為j＝1,2,...,N-mλ；

子步驟6：通過子步驟5得到的構建ε×ε^m的條件概率狀態轉移矩陣如下：

子步驟7：利用子步驟4得到的狀態模式矩陣和步驟6得到的條件概率狀態轉移矩陣，計算多維號動力學熵MvSDE，如下所示：

式中，m是嵌入維度，λ是時間延遲，ε是符號的數目；

子步驟8：利用下式，正規化步驟7得到的多維號動力學熵MvSDE:

MvSDE_norm＝MvSDE/ln(ε^m+1)

通過正規化，MvSDE的范圍是0＜MvSDE_norm＜1，時間序列越隨機、越隨機，MvSDE值越大；

步驟5：重復步驟2-步驟4及其子步驟，得到時間尺度τ下的τ個粗粒時間子序列對應的MvSDE值，然后，尺度τ的CMvMSDE通過計算平均MvSDE值獲得，其形式如下所示：

式中，τ代表時間尺度；

步驟6：重復步驟5，得到所有時間尺度下的CMvMSDE值。