[发明专利]一种基于振动信息的GIS特征提取及机械缺陷诊断方法有效

专利信息
申请号: 201910139550.4 申请日: 2019-02-26
公开(公告)号: CN109839263B 公开(公告)日: 2020-06-09
发明(设计)人: 武建文;马速良;贾博文;崔鹤松;袁洋;李维新 申请(专利权)人: 北京航空航天大学
主分类号: G01M13/00 分类号: G01M13/00
代理公司: 北京永创新实专利事务所 11121 代理人: 姜荣丽
地址: 100191*** 国省代码: 北京;11
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摘要: 发明公开了一种基于振动信息的GIS特征提取及机械缺陷诊断方法,属于GIS机械缺陷诊断技术领域。所述方法首先采集多类GIS典型机械缺陷的振动数据样本;然后,对数据样本进行傅里叶变换,利用两两样本间相干性系数标定潜在共性特征频率点;接着统计并定义明确共性特征频率点,构建典型机械缺陷的幅‑频特征图谱;最后,根据GIS测试样本在各类典型缺陷特征图中频率点幅值的分散情况,诊断GIS机械缺陷,完成故障诊断过程。本发明有效地挖掘了数据的本质特征,进一步增加了强相关频点的普适性,消除异常样本对特征频率提取的影响,有效地提高了数据的抗噪能力,增加了机械缺陷诊断的鲁棒性。
搜索关键词: 一种 基于 振动 信息 gis 特征 提取 机械 缺陷 诊断 方法
【主权项】:
1.一种基于振动信息的GIS特征提取及机械缺陷诊断方法,其特征在于:所述方法包括如下步骤,步骤一:获取振动数据;采集多类典型机械缺陷等时间长度的振动数据,并进行傅里叶变换获得每类典型机械缺陷的振动数据的幅‑频特性曲线;步骤二:获得每类典型机械缺陷下的潜在共性特征频率点;对于每类典型机械缺陷的振动频谱,两两排列组合进行相干性分析,设置强相关性阈值Rth,判断各频率点相干系数与强相关性阈值Rth的大小,将大于强相关性阈值的频率点定义为此机械缺陷下的潜在共性特征频率点;步骤三:提取每类典型机械缺陷下的明确共性特征频率点;统计每类典型机械缺陷下潜在共性频率点出现次数,设置高频次共性阈值Nth,判断步骤二中所有潜在共性特征频率点的出现次数与高频次共性阈值Nth的大小,将大于等于高频次共性阈值的频率点定义为此类机械缺陷的明确共性频率点,获得此类机械缺陷的振动频率特征空间;步骤四:构建每类机械缺陷的幅‑频特征图谱;对于每类机械缺陷下,从小到大排序所有样本频谱在明确共性特征频率点的振动幅值,定义第一十分位数和第九十分位数为明确共性特征频率点的振动幅值的上下限值,确定幅值包络,形成每类机械缺陷的幅‑频特征图谱;步骤五:基于机械缺陷的幅‑频特征图谱的故障诊断;不断重复步骤二、三、四形成多类典型机械缺陷的幅‑频特征图谱,编号幅‑频特征图谱和典型机械缺陷类型;将待测试的未知机械缺陷的振动数据进行傅里叶变换处理,按典型机械缺陷类型和幅‑频特征图谱编号顺序分析判断待测试的振动数据的缺陷类型,即将待测试的振动数据的频谱与每类典型机械缺陷的所有明确共性特征频率点的幅值进行比较,判断所述频谱是否在该某类典型机械缺陷对应的幅‑频特征图谱的振动幅值的上下限值以内;若是,则认为该待测试的振动数据发生此类典型机械缺陷;若不是,认为该待测试的振动数据没有发生此类典型机械缺陷;然后,依据编号顺次对各类典型机械缺陷的幅‑频特征图谱进行判断,直至完成全部幅‑频特征图谱的判断,得到测试数据可能发生的机械缺陷。
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