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[發(fā)明專(zhuān)利]一種故障檢測(cè)方法及系統(tǒng)有效

專(zhuān)利信息
申請(qǐng)?zhí)枺?/td> 202010522398.0 申請(qǐng)日: 2020-06-10
公開(kāi)(公告)號(hào): CN111810418B 公開(kāi)(公告)日: 2022-02-11
發(fā)明(設(shè)計(jì))人: 陳漢新;柯耀;楊柳;王琪;黃浪;苗育茁 申請(qǐng)(專(zhuān)利權(quán))人: 武漢工程大學(xué)
主分類(lèi)號(hào): F04D15/00 分類(lèi)號(hào): F04D15/00;G01H17/00
代理公司: 北京輕創(chuàng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11212 代理人: 趙秀斌
地址: 430000 湖北省武*** 國(guó)省代碼: 湖北;42
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摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 一種 故障 檢測(cè) 方法 系統(tǒng)
【權(quán)利要求書(shū)】:

1.一種故障檢測(cè)方法,其特征在于,包括以下步驟:

S1:獲取離心泵在正常模式的第一多源特征信號(hào);

S2:對(duì)所述第一多源特征信號(hào)進(jìn)行去噪,得到第一三維時(shí)變頻譜陣列;

S3:根據(jù)所述第一三維時(shí)變頻譜陣列獲取多個(gè)第一加載因子;

S4:獲取離心泵在故障模式下的多個(gè)第二加載因子;

S5:將所述多個(gè)第二加載因子與所述多個(gè)第一加載因子進(jìn)行比較,獲得故障的位置和類(lèi)型;

其中,所述第一多源特征信號(hào)為離心泵不同位置的振動(dòng)信號(hào)、聲信號(hào)、流量信號(hào)和壓力信號(hào)中的一種或多種;

所述S3具體包括:

S301:將所述第一三維時(shí)變頻譜陣列,記為,進(jìn)行平行因子分解,則的分量分別為:

其中,為矩陣,B為矩陣,為矩陣;表示行和列為j的單位對(duì)角三維數(shù)據(jù)矩陣的重組二維矩陣,表示行和列為k的單位對(duì)角三維數(shù)據(jù)矩陣的重組二維矩陣,表示行和列為i的單位對(duì)角三維數(shù)據(jù)矩陣的重組二維矩陣;表示由()形成的三維誤差集在j維度的分量,表示三維誤差集在k維度的分量,表示三維誤差集在i維度的分量;

S302:將所述第一三維時(shí)變頻譜陣列進(jìn)行多尺度時(shí)頻分解;

S303:確定因子數(shù)目;

S304:初始化加載矩陣和;

S305:通過(guò)最小二乘回歸算法加載矩陣B和C來(lái)估計(jì)A,即,,為的轉(zhuǎn)置矩陣;

S306:通過(guò)最小二乘回歸算法加載矩陣A和B來(lái)估計(jì)C,即C,,為的轉(zhuǎn)置矩陣;

S307:通過(guò)最小二乘回歸算法加載矩陣A和C來(lái)估計(jì)B,即B,,為的轉(zhuǎn)置矩陣;

S308:重復(fù)S302-S307,直到收斂,獲得多個(gè)第一加載因子。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述第一加載因子為幅度加載因子、時(shí)間加載因子和頻率加載因子中的一種或多種。

3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述S2中利用小波變換法對(duì)所述第一多源特征信號(hào)進(jìn)行去噪。

4.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述S4具體包括:

S401:獲取離心泵在故障模式的第二多源特征信號(hào);

S402:對(duì)所述第二多源特征信號(hào)進(jìn)行去噪,得到第二三維時(shí)變頻譜陣列;

S403:根據(jù)所述第二三維時(shí)變頻譜陣列獲取多個(gè)第二加載因子。

5.一種故障檢測(cè)系統(tǒng),其特征在于,包括:數(shù)據(jù)獲取模塊、去噪模塊、數(shù)據(jù)分析模塊和比較模塊;

所述數(shù)據(jù)獲取模塊用于獲取離心泵在正常模式的第一多源特征信號(hào)并發(fā)送至所述去噪模塊;

所述去噪模塊用于對(duì)所述第一多源特征信號(hào)進(jìn)行去噪,獲得第一三維時(shí)變頻譜陣列并發(fā)送至所述數(shù)據(jù)分析模塊;

所述數(shù)據(jù)分析模塊用于根據(jù)所述第一三維時(shí)變頻譜陣列獲取多個(gè)第一加載因子加載并發(fā)送至比較模塊;所述數(shù)據(jù)分析模塊還用于獲取離心泵在故障模式下的多個(gè)第二加載因子并發(fā)送至所述比較模塊;

所述比較模塊用于對(duì)所述多個(gè)第二加載因子與所述多個(gè)第一加載因子進(jìn)行比較,輸出故障的位置和類(lèi)型;

其中,所述數(shù)據(jù)分析模塊獲取多個(gè)第一加載因子的具體過(guò)程包括:

S301:將所述第一三維時(shí)變頻譜陣列,記為,進(jìn)行平行因子分解,則的分量分別為:

其中,為矩陣,B為矩陣,為矩陣;表示行和列為j的單位對(duì)角三維數(shù)據(jù)矩陣的重組二維矩陣,表示行和列為k的單位對(duì)角三維數(shù)據(jù)矩陣的重組二維矩陣,表示行和列為i的單位對(duì)角三維數(shù)據(jù)矩陣的重組二維矩陣;表示由()形成的三維誤差集在j維度的分量,表示三維誤差集在k維度的分量,表示三維誤差集在i維度的分量;

S302:將所述第一三維時(shí)變頻譜陣列進(jìn)行多尺度時(shí)頻分解;

S303:確定因子數(shù)目;

S304:初始化加載矩陣和;

S305:通過(guò)最小二乘回歸算法加載矩陣B和C來(lái)估計(jì)A,即,,為的轉(zhuǎn)置矩陣;

S306:通過(guò)最小二乘回歸算法加載矩陣A和B來(lái)估計(jì)C,即C,,為的轉(zhuǎn)置矩陣;

S307:通過(guò)最小二乘回歸算法加載矩陣A和C來(lái)估計(jì)B,即B,,為的轉(zhuǎn)置矩陣;

S308:重復(fù)S302-S307,直到收斂,獲得多個(gè)第一加載因子。

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