[發明專利]一種基于小波分析的濃密機底流堵塞故障診斷方法

在審

• 申請號: 202011115540.6
• 申請日: 2020-10-16
• 公開（公告）號: CN112326283A
• 公開（公告）日: 2021-02-05
• 發明（設計）人: 張漢闊;段銀聯;何大闊;鄒國斌;李康;王旭;方文
• 申請（專利權）人: 山東黃金礦業（萊州）有限公司三山島金礦;東北大學
• 主分類號: G01M99/00
• 分類號: G01M99/00
• 代理公司: 煙臺雙聯專利事務所(普通合伙) 37225
• 代理人: 姜宏藝

1.一種基于小波分析的濃密機底流堵塞故障診斷方法，其特征在于：首先利用小波分析理論，結合原有歷史數據和現場實際情況，對發生故障時段的數據采用基于db6的小波基函數的小波分解方法對該階段數據進行特征提取；然后經過實驗對比，確定出相似度的閾值，若某一時段數據經過同等方式進行處理后獲得的數據特征與所提取的故障特征的相似度對比大于等于該閾值，則認定該時段處于底流堵塞異常的故障狀態；若小于該閾值，則認為該時段不符合底流堵塞的異常狀態。

2.如權利要求1所述的基于小波分析的濃密機底流堵塞故障診斷方法，其特征在于步驟如下：

步驟1：確定建立故障診斷模型所需的據集：結合現場實際生產情況和專家經驗，在歷史數據中確定出符合底流堵塞狀態階段的底流流量數據集作為故障診斷模型的訓練集；

步驟2：對所確定的數據集通過小波分析方法提取數據特征：基于db6小波基函數對數據集進行二層、三層、四層、五層小波分解，經過大量數據分析采用五次分解后的低頻信息和二次分解、三次分解、四次分解后的高頻信息作為濃密機底流堵塞的故障特征；

步驟3：確定相似度的閾值：結合現場實際生產情況和專家經驗，通過對比歷史數據中正常狀態、底流堵塞狀態、其他異常狀態的所提取的數據特征與訓練集中所提取的數據特征進行相似度對比，確定公式(1)所示的相似度閾值；

步驟4：故障判別：對要進行故障判別的時段按照上述方式進行小波分解提取數據特征，然后按照公式(1)與訓練集所提取的數據特征進行對比獲得相似度數值，若該數值大于等于步驟3中所確定出的相似度閾值，則判定該時段處于濃密機底流堵塞的異常狀態；若該數值小于步驟3中所確定出的相似度閾值，則判定該時段不屬于濃密機底流堵塞的異常狀態。