[發(fā)明專利]一種基于無故障振動信號的往復機械異常檢測方法

有效

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• 申請日: 2020-04-22
• 公開（公告）號: CN111412978B
• 公開（公告）日: 2021-06-08
• 發(fā)明（設計）人: 賴岳華;張進杰;江志農(nóng);茆志偉;趙海朋
• 申請（專利權）人: 北京化工大學
• 主分類號: G01H17/00
• 分類號: G01H17/00;G01M13/00;G01M13/028
• 代理公司: 北京思海天達知識產(chǎn)權代理有限公司 11203
• 代理人: 劉萍

本發(fā)明涉及了一種基于無故障振動信號的往復機械異常檢測方法，包括以下步驟：1)往復機械氣缸蓋振動信號和曲軸箱鍵相信號采集；2)角域整周期振動信號截取；3)轉化振動信號為頻段能量百分比特征序列；4)變分自編碼網(wǎng)絡模型構建和訓練；5)以樣本重構概率為指標進行異常檢測。本發(fā)明研究創(chuàng)新與特點在于柴油機角域整周期振動信號準確截取與預處理及利用變分自編碼網(wǎng)絡對往復機械正常狀態(tài)對應潛在空間進行建模，彌補了傳統(tǒng)故障監(jiān)測方法中對故障數(shù)據(jù)的依賴性，避免了人工特征的設計和提取問題，尤其適用于旋轉、往復動力機械的故障監(jiān)測。

技術領域

本發(fā)明屬于裝甲車輛、船舶動力及工程機械用往復機械設備異常檢測技術領域，尤其涉及了一種基于無故障振動信號的往復機械異常檢測方法，可在缺乏故障數(shù)據(jù)情況下對往復機械異常進行預警。

背景技術

往復機械是裝甲車輛、船舶動力及工程機械的核心動力設備，其安全可靠運行對軍事或生產(chǎn)任務的順利完成具有重要作用。往復機械振動信號包含了豐富的狀態(tài)信息，為了及時對往復機械異常進行預警，防止異常進一步惡化，降低惡性故障帶來的嚴重損失，國內(nèi)外學者對基于振動信號的故障在線監(jiān)測方法進行研究并積累了一定的成果。然而，由于這些故障監(jiān)測方法對故障數(shù)據(jù)依賴性較強，已經(jīng)越來越無法滿足工程應用的實際需求。因此，研發(fā)一種無故障振動信號的異常檢測方法對往復機械異常預警具有十分重要的意義。

目前在異常檢測領域，主要采用的方法是，利用帶標簽的正常和異常數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)，結合機器學習或深度學習算法，進行異常檢測模型的訓練。訓練高精度的異常檢測模型可以獲得很好的故障識別效果，但大多需要根據(jù)足夠的專家標記的正常和異常樣本。往復機械結構復雜，故障類型多樣化，導致異常數(shù)據(jù)的專家標記過程復雜且昂貴。另外，由于環(huán)境、應用條件、經(jīng)濟等因素的限制導致故障數(shù)據(jù)難以獲取，很多情況下機組僅有正常數(shù)據(jù)而沒有故障數(shù)據(jù)。故障數(shù)據(jù)的缺乏，大大限制了傳統(tǒng)異常檢測方法的應用。

發(fā)明內(nèi)容

為了解決缺乏故障數(shù)據(jù)情況下的異常預警問題，本發(fā)明提供一種無需任何異常數(shù)據(jù)、效率高、準確率良好的基于無故障振動信號的往復機械異常檢測方法。本發(fā)明目的在于針對異常數(shù)據(jù)獲取難，數(shù)量少等問題，提供一種以角域整周期信號的頻段能量百分比特征序列為基礎，結合基于變分自編碼網(wǎng)絡的往復機械正常狀態(tài)對應潛在空間模型，以樣本服從潛在空間分布概率為指標的異常檢測方法，實現(xiàn)對往復機械氣門間隙過大等異常狀態(tài)的預警。

針對上述問題，本發(fā)明設計的一種技術方案是：基于無故障振動信號的往復機械異常檢測方法，方案步驟如下所示：

第一步，在往復機械氣缸蓋上安裝加速度傳感器采集氣缸蓋振動信號，在曲軸箱輸出端安裝電渦流傳感器采集曲軸箱鍵相信號。利用往復機械狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)，采集正常狀態(tài)下的往復機械氣缸蓋振動信號和曲軸箱鍵相信號。

第二步，根據(jù)鍵相信號截取角域整周期振動信號形成正常狀態(tài)下的數(shù)據(jù)集。當曲軸旋轉720°，對應為角域一個整周期，根據(jù)鍵相傳感器信號采集可知鍵相信號中每個沖擊的間隔為360°。根據(jù)振動信號與鍵相信號的對應性，進行角域整周期振動信號截取。

第三步，利用以db10小波為基礎，對整周期信號進行n階小波包變換，得到樣本的2ⁿ組分解系數(shù)。根據(jù)分解系數(shù)計算對應頻段的能量特征，如下所示。

E(i,j)＝∑[p_s(N,i,k)]²

式中，E(i,j)表示第i層分解第j個分解序列對應的能量值。p_s(N,i,k)表示小波包變換得到的分解系數(shù)。對各個分解序列的能量值進行歸一化處理，得到各個頻段對應的能量百分比，如下所示。

根據(jù)頻段的先后順序，形成頻段能量百分比特征序列。