[發明專利]一種旋轉機械故障診斷方法、系統及存儲介質

有效

• 申請號: 202010154567.X
• 申請日: 2020-03-08
• 公開（公告）號: CN111397896B
• 公開（公告）日: 2020-12-18
• 發明（設計）人: 劉頡;曹貫男;周凱波;潘浩;張凱鋒;葛子月
• 申請（專利權）人: 華中科技大學
• 主分類號: G01M13/021
• 分類號: G01M13/021;G01M13/028;G01M13/045;G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 華中科技大學專利中心 42201
• 代理人: 李智

1.一種旋轉機械故障診斷方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1：獲取旋轉機械處于正常狀態和故障狀態下的振動信號，并將其分為訓練樣本集和待測樣本；

S2：使用小波包變換方法對步驟S1獲取的振動信號進行分解，得到一系列具有不同頻帶的子信號；具體包括：

給定尺度函數φ(n)和小波函數ψ(n)，令小波包定義為：

其中，i取0,1,2……，n表示時間序列對應某一時刻的數值，k表示時間或位置參數，Z是整數集，h_k表示低通濾波器，g_k表示高通濾波器，h_k與g_k是一對共軛濾波器并且滿足g_k＝(-1)^kh_1-k；

所述振動信號x(n)使用小波包分解成子信號其中，j表示分解層數，p表示信號數且p＝0,1,…,2^j-1，表示第j層第p個小波包系數；

S3：計算所述子信號的符號動力學熵值，得到故障特征向量；具體包括：

通過正態累積分布函數將所述子信號映射到y_i，其中，i＝1,2,…,N且0＜y_i＜1；

所述子信號對應的符號時間序列為s_i＝round(C·y_i+0.5)，其中round(·)表示取整函數，C為符號數；

對所述符號時間序列構造嵌入向量，每個嵌入向量表示為：V_i^m,λ＝{s_i,s_i+λ,…,s_i+(m-1)λ}，其中m為嵌入維數，λ為時間延遲；

所述嵌入向量V_i^m,λ與狀態模式一一對應，其中，ξ表示一個嵌入向量里面各個元素的狀態，且ξ₁＝s_i,ξ₂＝s_i+λ,…,ξ_m＝s_i+(m-1)λ，每個狀態模式的概率為：其中|·|表示集合中元素的數目；

得到故障特征向量為：

S4：將所述訓練樣本集的故障特征向量作為LightGBM分類器模型的輸入，將所述訓練樣本集的故障類型標簽作為LightGBM分類器模型的輸出，訓練得到故障診斷模型；

S5：將所述待測樣本的故障特征向量輸入所述故障診斷模型，從而得到所述待測樣本的故障診斷結果。

2.如權利要求1所述的故障診斷方法，其特征在于，所述步驟S1中旋轉機械的振動信號通過加速度計采集。

3.如權利要求1所述的故障診斷方法，其特征在于，所述步驟S4中故障類型標簽用于區分故障類型和故障嚴重程度。