[發明專利]一種基于熵權法的風機葉片故障預警方法

有效

• 申請號: 202010987002.X
• 申請日: 2020-09-18
• 公開（公告）號: CN112302976B
• 公開（公告）日: 2022-02-01
• 發明（設計）人: 王宇星;譚建鑫;秦曉亮;井延偉;胡占飛;韓貴東
• 申請（專利權）人: 河北建投新能源有限公司
• 主分類號: F04D25/08
• 分類號: F04D25/08;F04D27/00;F04D29/26;F03D17/00;G06F30/20
• 代理公司: 石家莊新世紀專利商標事務所有限公司 13100
• 代理人: 甄伊寧;董金國

1.一種基于熵權法的風機葉片故障預警方法，其特征在于，包括:

步驟1.建立一數據存儲單元，所述存儲單元定期存儲和更新一風機組在無故障情況下提取的所有風機葉片聲音信號；所述聲音信號包括所述風機組所有的風機處于不同風速情況下發出的聲音；提取所述聲音信號作為所述風機組中所有風機葉片故障預警時的備用參考信號；

步驟2.從所述風機組某風機中提取待測信號X和參考信號Y，并分別對所述待測信號X和所述參考信號Y進行小波分解并提取各自能量系數特征屬性值，各個所述能量系數特征屬性值組成能量系數特征屬性特征維，進而分別構建待測信號特征矩陣A和參考信號特征矩陣B；

步驟3.分別提取所述待測信號特征矩陣A和所述參考信號特征矩陣B的第n列同一位置的所述能量系數特征屬性值，組成m×2的特征矩陣Q且共計K個，其中n＝{1,2,3，……K}，K為所述小波分解的層數，m為所述信號劃分的段數；利用熵權法分別計算K個所述特征矩陣Q中第一維和第二維的能量系數特征維的特征權重值，分別為b_n1和b_n2；

步驟4.構建所述風機組風機葉片故障預警的指標a，用以定量描述葉片的運行狀態，公式如下：并由所述風機葉片故障預警指標a構建門檻值矩陣alfa；

步驟5.根據待測風機的編號和風速，遍歷所述門檻值矩陣alfa，確定待測風機的預警門檻值aij和所述風機組風機葉片故障預警的指標a，并建立所述風機組中風機葉片狀態信息表Tab；

步驟6.調整所述小波分解層數K值大小及其變化次數，并將每次計算結果記錄在所述風機組中風機葉片狀態信息表Tab中，判斷所述風機組中風機的運行狀況。

2.根據權利要求1所述的一種基于熵權法的風機葉片故障預警方法，其特征在于：所述步驟2中所述待測信號X和所述參考信號Y設置一定數目的采樣點作為固定幀長，定義為wlen，則待測信號X和所述參考信號Y分別被分成m段信號，即其中m為式中結果的整數部分，wlen的采樣點個數要求至少包含所述風機旋轉一周的聲音采樣點，X、Y代表所述待測信號和所述參考信號，wlen滿足低速軸的轉速為w，單位是r/min；聲音的采樣頻率是f，單位是Hz。

3.根據權利要求1所述的一種基于熵權法的風機葉片故障預警方法，其特征在于：所述步驟2中所述小波分解，利用小波能量公式計算所述參考信號Y和所述待測信號X分解后的能量系數，即E_n＝∑|x_n|²，其中x_n為被分解后的每段信號對應參考值，n＝{1,2,3……K}，K為所述信號小波分解的層數；所述待測信號X和參考信號Y分別被分成m段信號，每段信號分別被進行K層小波分解，每段每一層小波分解后的信號能量系數為能量系數特征屬性值，每段K層小波分解后的信號能量系數特征屬性組成能量系數特征維，m段能量系數特征維組成待測信號特征矩陣A和參考信號特征矩陣B。

4.根據權利要求1所述的一種基于熵權法的風機葉片故障預警方法，其特征在于：所述步驟3分別計算K個所述特征矩陣Q中第一維和第二維特征屬性的特征權重值采用的熵權法，即首先根據所述特征矩陣Q中各個所述特征屬性值進行歸一化即其中i＝{1，2，3，......m}，j＝{1，2}，min(X_i)為第i段所述聲音信號對應的能量系數特征屬性值的最小值，max(X_i)為第i段所述聲音信號對應的能量系數特征屬性值的最大值，X_ij為第i段第j維度所述聲音信號對應的能量系數特征屬性值,以獲得所述特征矩陣Q的歸一化矩陣Q′。

5.根據權利要求1所述的一種基于熵權法的風機葉片故障預警方法，其特征在于：所述步驟4中所述構建葉片故障預警指標a即其中b_n1和b_n2分別表示所述特征矩陣Q中第一維和第二維所述能量系數特征屬性的特征權重值。