[發(fā)明專利]基于多尺度熵的模擬電路故障檢測方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202211302240.8
• 申請日: 2022-10-24
• 公開（公告）號: CN115728618A
• 公開（公告）日: 2023-03-03
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 潘慶國;劉姚軍;郭佳;林鵬;曹九穩(wěn)
• 申請（專利權(quán)）人: 國營蕪湖機械廠
• 主分類號: G01R31/28
• 分類號: G01R31/28
• 代理公司: 北京匯信合知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11335
• 代理人: 王帥

1.基于多尺度熵的模擬電路故障檢測方法，其特征在于：包括步驟如下：

步驟(一)電路故障時域特征的選取：

對測量獲得的電路參數(shù)時間序列進行粗粒子化處理，創(chuàng)建不同尺度或分辨率的粗粒子序列，選取粗粒子序列的有量綱時域特征與無量綱時域特征一起使用作為電路故障時域特征；

步驟(二)電路故障多尺度熵值的計算：

選取適當(dāng)?shù)臉颖眷販y量參數(shù)，計算經(jīng)粗粒化處理后的時間序列的排列熵，獲得數(shù)據(jù)的多尺度樣本熵；

步驟(三)基于組合特征的電路故障特征提取：

通過步驟(一)的多尺度時域特征與步驟(二)的多尺度樣本熵值非線性特征，在每個時間尺度下兩個時間序列特征經(jīng)歸一化后再進行每個元素的乘積即作為組合特征來定量描述模擬電路故障。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多尺度熵的模擬電路故障檢測方法，其特征在于：步驟(一)中常見的時域特征包括均值、均方根、峰值、裕度指標(biāo)、峭度指標(biāo)和脈沖指標(biāo)。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多尺度熵的模擬電路故障檢測方法，其特征在于：步驟(二)中測量獲得的電路參數(shù)時間序列對應(yīng)著電路故障中的一類軟故障：元件的參數(shù)隨時間發(fā)生偏離，超出本身容差范圍；

時間序列包含元件的參數(shù)在正常容差和超出容差2個條件下的時間序列數(shù)據(jù)，可以表示為X＝{x₁,x₂,…,x_N}。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于多尺度熵的模擬電路故障檢測方法，其特征在于：步驟(二)中粗粒子化處理的過程為：以非重疊形式進行粗粒子化處理，每次跳躍τ個數(shù)據(jù)，取τ個數(shù)據(jù)做平均以產(chǎn)生新的數(shù)據(jù)。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于多尺度熵的模擬電路故障檢測方法，其特征在于：步驟(二)中粗粒子化處理涉及到的計算公式如下：

式中，τ為時間尺度，是原始時間序列經(jīng)粗粒子化處理后第τ個時間尺度下第j個元素的時間序列。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多尺度熵的模擬電路故障檢測方法，其特征在于：步驟(二)中樣本熵計算過程為：

首先，進行相空間重構(gòu)，將一維時間序列轉(zhuǎn)化成(N-m+1)個m維的時間序列X_m，定義X_m(i)與X_m(j)之間的距離d(X_m(i),X_m(j))與閾值r；

其次，針對給定的時間序列X_m，統(tǒng)計距離d(X_m(i),X_m(j))≤r的數(shù)目，記作B_i，定義增加維數(shù)到m+1，統(tǒng)計距離d(X_m+1(i),X_m+1(j))≤r的數(shù)目記作A_i；

最后，定義B^(m)(r)和A^(m)(r)為兩個序列在相似閾值r下匹配m個點和m+1個點的概率，則樣本熵的估計式為