[发明专利]一种渣浆泵故障诊断方法

说明书

本发明提出一种渣浆泵故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：A、利用安装在渣浆泵上的传感器来采集渣浆泵正常工作的数据和发生故障的数据；B、对数据进行预处理，主要是利用小波阈值降噪、滤波降噪等方法来降低提取信号中噪声的干扰，并对降噪后的数据做时域分析和频域分析处理；C、对时域分析和频域分析的结果与设备中带有异物的常见故障的特征信息图像进行对比分析，来判断是否发生故障，对于异物故障，进一步进行对比分析，来判断具体发生哪个故障；D、对于其它故障，通过对故障样本数据集进行模型训练、测试和模型的优化，完成设备的故障诊断。本发明可以对设备的故障进行诊断和预测，通过对故障的分析及时采取恰当的解决措施。

技术领域

本发明涉及机械设备故障诊断领域，具体涉及一种渣浆泵故障诊断方法。

背景技术

近年来，随着我国渣浆泵设计制造技术的不断提高，渣浆泵因具有效率高、使用寿命长、运行可靠等特点，被广泛应用在冶金、煤炭、电力、交通和水利等行业，极大地提高了生产效率、降低了生产成本，促进了国民经济的不断发展。

目前，部分工厂采用人工检查的方式对渣浆泵设备进行定期的进行检查，记录渣浆泵的各项工作参数，但是人工检查存在消息的滞后性，而且由于设备工作的环境所以会存在一定的安全隐患。由于渣浆泵工作环境的不同，有时渣浆泵设备会出现设备中被绳子、袋子等异物缠绕的故障以及其它故障，当设备发生故障时，难以短时间内排除，会影响正常生产。因此，要对设备进行运作状态监测和实时诊断，这样就可以提前发现潜在问题，减少工作中设备发生故障次数以及意外停机的次数，做到故障早预报，原因早判断，问题早解决，以避免或减少事故的发生，通过对故障进行分析，也便于及时采取恰当的解决措施。

发明内容

针对上述存在的一些故障，本发明的目的在于提出一种渣浆泵故障诊断方法，通过对渣浆泵工作发生的故障进行诊断和预测，及时采取恰当的解决措施，减少因故障带来的损失。

本发明提出一种渣浆泵故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：

A、利用安装在渣浆泵上的传感器来采集渣浆泵的数据；B、对数据进行预处理，主要是利用小波阈值降噪、滤波降噪等方法来降低提取信号中噪声的干扰，并通过对降噪后的数据做时域分析和频域分析；C、对时域分析和频域分析的结果与设备中带有异物的常见故障特征信息图像进行对比分析，来判断是否发生故障，对于异物故障，进一步进行对比分析，来判断具体发生哪类故障；D、对于其它故障，通过对故障样本数据集进行模型训练、测试和对模型的优化，完成设备的故障诊断。

进一步地，步骤B中，利用滑动窗口算法对渣浆泵有无异物以及设备发生其它故障实测数据样本进行划分，得到实测数据集；对渣浆泵有无异物实测数据样本和故障数据样本进行特征提取。

进一步地，步骤D中，将渣浆泵正常工作和有故障的样本数据集进行时域特征的提取，并且进行归一化，得到时域特征数据集；将所有的样本分别进行经验模态分解（EMD）分解，得到四个固有模态分量（IMF），然后对这四个IMF分量分别提取样本熵、模糊熵和排列熵三个特征数据，并且将其进行归一化后作为特征值，组成一个熵特征数据集；利用支持向量机（SVM）和深度置信网络（DBN）算法来完成对渣浆泵的故障诊断。

进一步地，对于时域特征利用支持向量机对渣浆泵进行故障诊断，首先时域特征数据进行归一化，然后将其进行分组，均匀分成训练组与测试组，训练组输入至支持向量机中进行训练，而测试组用于对训练完毕后的支持向量机进行测试；根据得到的渣浆泵故障样本数据，进行经验模态分解得到多个固有模态分量，然后提取各个分量的样本熵、模糊熵和排列熵特征，组成高维特征数据集，建立深度置信网，将特征数据集分为训练集和测试集分别训练和测试网络；根据测试的结果对经过支持向量机和深度置信网络训练的模型进行优化，来进一步提高渣浆泵的故障诊断精度。