[发明专利]一种基于Alpha稳定分布的工业机组故障诊断方法

摘要

本发明公开了一种基于Alpha稳定分布的工业机组故障诊断方法，用于对大型机械设备的故障进行诊断。本发明通过采集工业机组设备的正常振动信号和各种故障振动信号并对振动信号进行归一化处理后得到标准信号；其次对标准信号做Alpha稳定分布参数拟合得到稳定分布四参数；利用Alpha稳定分布拟合参数对随机森林分类器得到故障类型。本发明所提供的技术方案，能够有效提高分析工业机组故障时的准确率。

主权项

1.一种基于Alpha稳定分布的工业机组故障诊断方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：按抽样频率fs采集的振动信号x(t)(t＝0,1,…,T‑1)，对x(t)进行归一化处理得到X(t)：若果则x(t)取值为X(t),即为归一化，其中t表示时间，X(t)表示信号归一化后的随机样本，服从Alpha稳定分布参数；S2：计算出标准信号Alpha稳定分布参数：Φ(t)＝exp{jδt‑γα|t|α[1+jβsign(t)ω(t,α)]}其中，j是虚数，α、β、γ和δ为特征函数中4个参数，α为特征指数，β为对称参数，γ为分散系数；δ为位置参数；S3：将计算出的参数传入随机森林分类模型对故障类型进行预测。