[發明專利]一種基于數據驅動NRSF的轉子系統故障辨識方法

有效

• 申請號: 202110832214.5
• 申請日: 2021-07-22
• 公開（公告）號: CN113761674B
• 公開（公告）日: 2023-09-08
• 發明（設計）人: 朱云鵬;高屹;羅忠;仇越;周廣澤
• 申請（專利權）人: 東北大學
• 主分類號: G06F30/17
• 分類號: G06F30/17;G06F30/20;G06F119/02
• 代理公司: 大連理工大學專利中心 21200
• 代理人: 陳玲玉

1.一種基于數據驅動NRSF的轉子系統故障辨識方法，其特征在于包括以下步驟：

1)信號采集：在轉子系統同一監測點采集多個轉速下的位移振動信號x_i(t)；在避免引起轉子系統以外連接部分的共振現象的前提下選取轉速范圍[ω_min,ω_max]進行考察，在考察轉速范圍內選取若干測試轉速并在每兩個相鄰測試轉速之間保留轉速間隔，在每一個測試轉速下采集振動響應信號x_i(t)，i代表第i個測試轉速；控制單一變量為轉子系統的轉速，保持傳感器位置、采集時間t、采樣頻率f_s不變；

2)信號處理：使用時域平均方法將采集到每一個轉速下的信號進行處理；

3)模擬輸入：以處理后的振動響應作為輸出信號y_i(t)，依據輸出信號生成數據驅動建模所需的輸入信號u_i(t)；

4)諧波拼接：將各個轉速下的輸入u_i(t)、輸出數據y_i(t)按照相同順序拼接合并成一段輸入U(t)、輸出Y(t)數據；

5)建立數據驅動模型：以拼接后的輸入U(t)、輸出Y(t)數據建立NARX模型表征轉子系統；步驟5)的具體實現方式如下：

NARX模型建立了當前輸出與過去輸入、輸出之間的關系，其具體的定義如下：y(k)＝F[y(k-1),y(k-2),...,y(k-n_y),u(k-1),u(k-2),...,u(k-n_u)]+e(k)；其中，y(k)、u(k)和e(k)分別代表系統的輸出輸入和噪聲序列；n_y和n_u分別代表系統的最大延遲；F[·]表示一個非線性函數，針對不同的系統，選擇不同類型的非線性函數；

將NARX模型用MPO，即Model?Predicted?Output驗證方法進行模型驗證，系統的MPO模型驗證輸出為：

采用模型驗證指標NMSE，即Normalized?Mean?Square?Error，歸一化均方誤差，其表達式如下：其中，y_real(t)是系統真實輸出，y(t)是NARX模型輸出，N是輸出數據點數；

為實現不同故障狀況下的轉子系統NARX模型之間特征對比，要保證建模條件輸入輸出時滯階數，非線性階數以及模型項個數均一致的條件下建立模型，以避免模型項候選集的不同對模型特征的影響；

6)頻域分析：在監測轉速范圍內[ω_min,ω_max]計算NARX模型的NRSF；

7)計算指標并對比：通過NRSF計算故障指標并與健康狀況下指標結果對比。

2.根據權利要求1所述的一種基于數據驅動NRSF的轉子系統故障辨識方法，其特征在于，步驟2)的具體實現方式如下：

(a)對采集到的振動響應信號進行三次樣條插值，并重新對插值后的曲線進行采樣，新的采樣頻率高于原始采樣頻率，使數據具有更貼近零點的數據點，提高零點提取的精度；f_s2＝L·f_s1；其中f_s1是數據原始采樣頻率，L是新采樣頻率增大的倍數，f_s2是新的采樣頻率；

(b)對采樣后的數據取絕對值，并在絕對值點中提取極小值點；以信號在一個周期中的零點作為周期起始點，從極小值中分離出共M個周期起始零點；

(c)確定用于疊加的每段數據含有的周期個數N，同時也是每段數據起始零點的個數，將數分成[M/N]段；對各段數據疊加求和并求均值；

其中y_i(t)是第i個轉速下時域平均處理后的數據，x_i,n(t)代表分段后第i個轉速下的第n段數據。