[发明专利]一种机械故障诊断优化方法及系统

权利要求书

1.一种机械故障诊断优化方法，其特征在于，包括准备步骤和诊断步骤，其中，

所述准备步骤包括：首先构建包含目前全部已知诊断样本的诊断样本库，然后根据所述已知诊断样本，构建若干未知诊断样本，并将所述未知诊断样本保存在所述诊断样本库中；其中，机械的运行状态分为正常状态、潜在故障状态和故障状态，所述已知诊断样本分别用于表征机械的已知正常状态、已知潜在故障状态和已知故障状态，所述未知诊断样本用于表征机械的未知运行状态；

最后，根据所述诊断样本库中所有的所述已知诊断样本和所述未知诊断样本，训练并生成故障诊断算法，并且所述故障诊断算法的诊断结果分别与所述已知正常状态、所述已知潜在故障状态、所述已知故障状态以及所述未知运行状态相对应；

所述诊断步骤包括：

第一步：运用所述故障诊断算法诊断从现场获取的表征机械当前运行状态的诊断样本，最终输出诊断结果；

第二步：若第一步中的所述诊断结果为所述未知运行状态，则确定所述诊断样本表征的机械运行状态，并将已确定所表征的机械运行状态的所述诊断样本更新为所述已知诊断样本；

第三步：删除与最近更新的所述已知诊断样本相似的所述未知诊断样本后，根据所述诊断样本库中所有的所述已知诊断样本和所述未知诊断样本，重新训练并生成故障诊断算法；

第四步：将当前的所述故障诊断算法替换为第三步中重新训练生成的所述故障诊断算法。

2.如权利要求1所述的机械故障诊断优化方法，其特征在于，在所述准备步骤中，对表征所述已知正常状态的所述已知诊断样本，进行变异处理，以构建所述未知诊断样本；其中，

所述变异处理为：将表征所述已知故障状态的所述已知诊断样本，经过小波分析后得到的小波包随机叠加到表征所述已知正常状态的所述已知诊断样本上；或者将表征所述已知故障状态的所述已知诊断样本，经过EMD分解后得到的本征模态函数叠加到表征所述已知正常状态的所述已知诊断样本上。

3.如权利要求2所述的机械故障诊断优化方法，其特征在于，在所述第二步中，通过故障诊断专家系统或专家人员对所述诊断样本进行分析，或者通过现场维修人员对诊断为未知运行状态的机械设备进行检修，以确定所述诊断样本表征的机械运行状态，并将已确定所表征的机械运行状态的所述诊断样本更新为所述已知诊断样本。

4.如权利要求3所述的机械故障诊断优化方法，其特征在于，在所述第三步中，通过提取最近更新的所述已知诊断样本与所述诊断样本库中的所述未知诊断样本的故障特征，并比较所述未知诊断样本与最近更新的所述已知诊断样本的所述故障特征的频带能量比，删除所述的故障特征的频带能量比超出设定范围的所述未知诊断样本。

5.如权利要求1所述的机械故障诊断优化方法，其特征在于，训练生成所述故障诊断算法包括：

提取所述已知诊断样本和所述未知诊断样本的故障特征，并以所述故障特征为所述故障诊断算法的输入，训练所述故障诊断算法的诊断结果分别与所述已知正常状态、所述已知潜在故障状态、所述已知故障状态以及所述未知运行状态相对应；

训练生成所述故障诊断算法后，通过验证样本库验证训练生成的所述故障诊断算法的诊断准确率，若诊断准确率不小于设计值，则训练成功，否则调整所述故障诊断算法，并重新进行训练，直至训练成功。

6.如权利要求1所述的机械故障诊断优化方法，其特征在于，在所述诊断步骤中，运用所述故障诊断算法诊断从现场获取的表征机械当前运行状态的诊断样本，最终输出所述诊断结果后，若所述诊断结果与所述诊断样本表征的机械当前运行状态不相符时，则重新确定所述诊断样本表征的机械运行状态。