[發(fā)明專(zhuān)利]基于特征融合等勢(shì)星球圖的故障信號(hào)診斷方法在審
| 申請(qǐng)?zhí)枺?/td> | 202110216100.8 | 申請(qǐng)日: | 2021-02-26 |
| 公開(kāi)(公告)號(hào): | CN113029567A | 公開(kāi)(公告)日: | 2021-06-25 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 李靖超;王瑞;應(yīng)雨龍;張斌 | 申請(qǐng)(專(zhuān)利權(quán))人: | 上海電機(jī)學(xué)院 |
| 主分類(lèi)號(hào): | G01M13/045 | 分類(lèi)號(hào): | G01M13/045 |
| 代理公司: | 上海伯瑞杰知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 31227 | 代理人: | 李慶 |
| 地址: | 200240 *** | 國(guó)省代碼: | 上海;31 |
| 權(quán)利要求書(shū): | 查看更多 | 說(shuō)明書(shū): | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 基于 特征 融合 星球 故障 信號(hào) 診斷 方法 | ||
1.一種基于特征融合等勢(shì)星球圖的故障信號(hào)診斷方法,包括步驟:
S1:分別提取一軸承的正常信號(hào)和故障信號(hào)的近似熵;
S2:分別提取所述正常信號(hào)和所述故障信號(hào)的排列熵;
S3:將提取到的所述近似熵和所述排列熵映射為二維圖像,分別作為橫坐標(biāo)軸和縱坐標(biāo)軸;
S4:對(duì)映射后的所述二維圖像進(jìn)行點(diǎn)密度計(jì)算并著色生成對(duì)應(yīng)的等勢(shì)星球圖;
S5:使用深度學(xué)習(xí)PCANet網(wǎng)絡(luò)對(duì)所述故障信號(hào)進(jìn)行分類(lèi)。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于特征融合等勢(shì)星球圖的故障信號(hào)診斷方法,其特征在于,所述近似熵滿足公式:
ApEn(m,r)=φm(r)-φm+1(r) (1);
其中ApEn(m,r)表示近似熵,m為預(yù)先選定的模式維數(shù),r為預(yù)先選定的相似容限,φm(r)表示m維模式在相似容限r(nóng)意義下的相互近似概率對(duì)數(shù)的平均值;
所述近似熵的計(jì)算包括步驟:
S11:設(shè)存在一個(gè)以等時(shí)間間隔采樣獲得的N維的時(shí)間序列u(1),u(2),…u(N),重構(gòu)m維向量X(1),X(2),…X(N-m+1),X(i)=[u(i),u(i+1),…u(i+m-1)],其中1≤i≤N-m+1;
S12:對(duì)每一個(gè)i值計(jì)算矢量X(i)與其余矢量X(j)之間的距離d[X(i),X(j):
d[X(i),X(j)=maxk=0~m-1|u(i+k)-u(j+k)| (2);
S13:給定閾值r(r>0),對(duì)每一個(gè)i值統(tǒng)計(jì)d[X(i),X(j)<r的數(shù)目及此數(shù)目與總的矢量個(gè)數(shù)N-m+1的比值,記為
S14:將取對(duì)數(shù),再求其對(duì)所有i的平均值,記為φm(r):
S15:根據(jù)公式(1)計(jì)算獲得所述近似熵。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于特征融合等勢(shì)星球圖的故障信號(hào)診斷方法,其特征在于,所述排列熵滿足公式:
其中HP(m)表示時(shí)間序列X(i)的k種不同符號(hào)序列的排列熵,Pj為每一種符號(hào)序列出現(xiàn)的概率;
所述排列熵的計(jì)算步驟包括:
S21:設(shè)一時(shí)間序列X(i),其中i=1,2…n,對(duì)其進(jìn)行相空間重構(gòu),得到重構(gòu)矩陣:
其中:m為嵌入維數(shù),τ為延時(shí)時(shí)間,K為矩陣的行數(shù),K作為重構(gòu)分量的個(gè)數(shù);
S22:將所述重構(gòu)矩陣中的第j個(gè)重構(gòu)分量,按照數(shù)值大小重新進(jìn)行升序排列,x(i+(j1-1)τ)≤…≤x(i+(jm-1)τ);
S23:計(jì)算X(i)發(fā)生的概率Pj;
S24:根據(jù)公式(5)計(jì)算所述排列熵。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于特征融合等勢(shì)星球圖的故障信號(hào)診斷方法,其特征在于,所述S3步驟中,將所述近似熵和所述排列熵分別作為橫坐標(biāo)軸和縱坐標(biāo)軸映射為二維圖像;生成融合熵特征二維圖像,將所述軸承的所述正常信號(hào)和所述故障信號(hào)的特征信號(hào)轉(zhuǎn)換為圖像。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于特征融合等勢(shì)星球圖的故障信號(hào)診斷方法,其特征在于,所述S4步驟中,根據(jù)公式(6)進(jìn)行所述點(diǎn)密度計(jì)算:
其中,v和t表示數(shù)據(jù)點(diǎn)的二維坐標(biāo)軸,w和h表示窗函數(shù)的二維坐標(biāo)軸;x1表示數(shù)據(jù)點(diǎn)橫坐標(biāo)起始值,x2表示數(shù)據(jù)點(diǎn)橫坐標(biāo)終止值,y1表示數(shù)據(jù)點(diǎn)縱坐標(biāo)起始值,y2表示數(shù)據(jù)點(diǎn)縱坐標(biāo)終止值,W0表示數(shù)據(jù)點(diǎn)為中心窗函數(shù)橫坐標(biāo)起始值,W1表示數(shù)據(jù)點(diǎn)為中心窗函數(shù)橫坐標(biāo)終止值,H0表示數(shù)據(jù)點(diǎn)為中心窗函數(shù)縱坐標(biāo)起始值,H1表示數(shù)據(jù)點(diǎn)為中心窗函數(shù)橫坐標(biāo)終止值,dots(v,t)表示對(duì)數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行微分計(jì)算。
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