[發明專利]一種基于總變差降噪與RQA的單向閥故障診斷方法

在審

• 申請號: 202010976864.2
• 申請日: 2020-09-17
• 公開（公告）號: CN112183260A
• 公開（公告）日: 2021-01-05
• 發明（設計）人: 黃國勇;何冬
• 申請（專利權）人: 昆明理工大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G01M13/003
• 代理公司: 昆明明潤知識產權代理事務所(普通合伙) 53215
• 代理人: 王鵬飛

1.一種基于總變差降噪與RQA的單向閥故障診斷方法，其特征在于：

Step1：利用加速度傳感器采集高壓隔膜泵單向閥在正常狀態、卡閥故障、磨損擊穿故障狀態下的振動信號，得到高壓隔膜泵單向閥各狀態下的振動數據；

Step2：通過總變差降噪方法對振動信號進行降噪，提高信號的信噪比；

Step3：對降噪后的信號繪制遞歸圖，通過遞歸定量分析方法提取遞歸圖中的非線性特征參數；

Step4：對所提取特征參數矩陣進行歸一化處理，利用補償距離評估技術進行特征評分，得到各特征的敏感度評估，將敏感度高的特征構成新的特征集；

Step5：將特征集隨機劃分為測試集與訓練集，輸入加權KNN分類器完成單向閥故障診斷。

2.根據權利要求1所述的基于總變差降噪與RQA的單向閥故障診斷方法，其特征在于所述Step2中總變差降噪方法為：

Step2.1：求出振動信號x(n)的總變差：

式(1)中，Dx表示一階微分，||·||_p為l_p范數，其中，D表示為：

三對角矩陣DD^T表示為：

Step2.2：給振動信號x(n)加上高斯白噪聲w(n)，得到含噪信號y(n)，利用正則項作為信號的先驗知識來約束重構信號的結構分布，以此獲得信噪比高的信號，對y(n)進行總變差去噪可變為求解下述優化問題：

式(4)中，表示信號保真項，λ為正則參數，可以調整信號的平滑程度；

Step2.3：采用最小優化算法對上述優化問題進行求解，公式(4)的優化目標函數表示為：

通過式(5)得到降噪后的振動信號。

3.根據權利要求1所述的基于總變差降噪與RQA的單向閥故障診斷方法，其特征在于所述Step3中遞歸定量分析方法為：

Step3.1：對時間序列進行相空間重構，對長為N的原始時間序列x(n)，通過選擇時間延時τ和嵌入維數m進行相空間重構；

X(n)＝[x(n),x(n+τ),…,x(n+(m-1)τ)]^T,n＝1,2,…,N (6)

式(6)中，X(n)為延遲向量，重構后相空間中的點數為M＝N-(m-1)τ；

Step3.2：根據得到的單向閥不同狀態降噪后信號，通過微分熵方法求得最佳延遲時間τ和嵌入維數m進行相空間重構，繪制出單向閥各工作狀態下的遞歸圖；

Step3.3：根據遞歸圖中遞歸點和對角線結構分布情況的度量來進行量化分析，計算遞歸率RR、確定率DET、最大對角線長度LMAX、遞歸熵ENTR、層流率LAM、捕捉時間TT這6個非線性特征量；

反映振動信號中特定狀態出現的概率，遞歸率RR：

表征振動信號的隨機程度，最大對角線長度LMAX和遞歸熵ENTR：

LMAX＝max({l_i,i＝1,…,N}) (8)

表征振動信號的發散程度，確定率DET和層流率LAM：

反映振動信號狀態演變的非平穩程度，捕捉時間TT：