[发明专利]基于经验模态分解的传感器故障诊断方法

摘要

本发明属于工业监测领域，尤其适合应用于电厂热力参数的基于经验模态分解的传感器故障诊断方法，本发明通过对监测热力参数的传感器所测得的时间序列上的数据进行经验模态分解，并对分解后的各个曲线（本征模函数IMF和余量）进行方差计算，可以得到一个反映在数值上的特征，如果之后对于该数据的处理不符合这个变化特征，就证明发生了故障。本发明的算法简单，算法本身只针对时间序列，因而可以处理任何单位的数据，例如温度、压力、流量、功率等各个类型参数。计算程序简便，可以快速得到诊断结果，不用构造复杂的网络。尤其是可以得到任何参数在未来一定时间上的变化趋势，与其他故障诊断算法联合使用也具有一定的应用价值。

主权项

1.基于经验模态分解的传感器故障诊断方法，其特征在于：包括如下步骤，（1）对于任一传感器在一定时间t内记录下的M个数据点的原信号进行经验模态分解，得到n个IMF和一个余量的曲线，其中，为原信号，为IMF，为余量；（2）对步骤（1）分解出的n个IMF和余量的各个曲线分别进行方差计算，并计算原信号的方差，计算各个IMF和余量的方差分别与原信号方差的比值，各个IMF和余量的方差与原信号方差的比值为原信号的变化特征；（3）继续记录m个数据点的新信号，对前后M+m个数据点的信号重复步骤（1）和步骤（2）得到的M+m个数据点的信号的各个IMF和余量的方差与M+m个数据点的信号的比值为新信号的变化特征，若新信号的变化特征与原信号的变化特征一致，则没有发生故障；若不同，则发生了故障。