一種馬爾可夫故障趨勢(shì)預(yù)測(cè)方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種馬爾可夫故障趨勢(shì)預(yù)測(cè)方法，其步驟：(1)用轉(zhuǎn)子實(shí)驗(yàn)臺(tái)模擬旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備正常運(yùn)行狀態(tài)，采集正常運(yùn)行狀態(tài)下振動(dòng)信號(hào)；(2)用轉(zhuǎn)子實(shí)驗(yàn)臺(tái)模擬旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備故障的輕度故障程度、中度故障程度和重度故障程度，采集三種故障下振動(dòng)信號(hào)；(3)計(jì)算所有振動(dòng)信號(hào)中每組振動(dòng)信號(hào)的1.5維譜；(4)計(jì)算振動(dòng)信號(hào)的1.5維譜頻帶能量均值；(5)獲得頻帶能量區(qū)間，并標(biāo)記狀態(tài)序列和狀態(tài)空間；(6)采集實(shí)際旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備的振動(dòng)信號(hào)，進(jìn)行步驟(3)～(4)得到各組振動(dòng)信號(hào)的1.5維譜頻帶能量均值，并獲得實(shí)際旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備的狀態(tài)序列；(7)利用馬爾可夫鏈對(duì)實(shí)際旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備的狀態(tài)進(jìn)行趨勢(shì)預(yù)測(cè)。本發(fā)明能廣泛在旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障趨勢(shì)預(yù)測(cè)中應(yīng)用。
【專利說明】一種馬爾可夫故障趨勢(shì)預(yù)測(cè)方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障趨勢(shì)預(yù)測(cè)方法，特別是關(guān)于一種基于"1. 5維譜頻 帶能量均值"的馬爾可夫故障趨勢(shì)預(yù)測(cè)方法。

【背景技術(shù)】
[0002] 旋轉(zhuǎn)機(jī)械的安全、穩(wěn)定運(yùn)行對(duì)經(jīng)濟(jì)和社會(huì)具有重要影響，采用科學(xué)有效的方法保 障設(shè)備的安全、穩(wěn)定運(yùn)行具有積極的意義。旋轉(zhuǎn)機(jī)械由正常運(yùn)行狀態(tài)劣化為故障狀態(tài)有一 個(gè)發(fā)展變化過程，若能采用合理的預(yù)測(cè)方法對(duì)其故障狀態(tài)進(jìn)行有效的趨勢(shì)預(yù)測(cè)，則有利于 實(shí)施先進(jìn)的預(yù)知維護(hù)及主動(dòng)維修，避免事故的發(fā)生，減少經(jīng)濟(jì)損失。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0003] 針對(duì)上述問題，本發(fā)明的目的是提供一種馬爾可夫故障趨勢(shì)預(yù)測(cè)方法，該方法能 有效對(duì)旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障的發(fā)展變化情況進(jìn)行預(yù)測(cè)，提高故障趨勢(shì)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。
[0004] 為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采取以下技術(shù)方案：一種馬爾可夫故障趨勢(shì)預(yù)測(cè)方法，該 方法基于1. 5維譜頻帶能量均值實(shí)現(xiàn)，其包括以下步驟：（1)利用轉(zhuǎn)子實(shí)驗(yàn)臺(tái)模擬旋轉(zhuǎn)機(jī)械 設(shè)備正常運(yùn)行狀態(tài)，利用現(xiàn)有數(shù)據(jù)采集設(shè)備采集轉(zhuǎn)子實(shí)驗(yàn)臺(tái)在正常運(yùn)行狀態(tài)下的振動(dòng)信號(hào) x w(n) = {Χι，···χΝ}，其中，N代表每組數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)，W代表數(shù)據(jù)組別， W=1，表示正常運(yùn)行狀 態(tài)；（2)利用轉(zhuǎn)子實(shí)驗(yàn)臺(tái)模擬旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備故障的輕度故障程度、中度故障程度和重度故 障程度三種故障程度，并利用現(xiàn)有數(shù)據(jù)采集設(shè)備采集轉(zhuǎn)子實(shí)驗(yàn)臺(tái)在三種故障下的振動(dòng)信號(hào) x w(n) = {XD...XJ，其中，N代表每組數(shù)據(jù)個(gè)數(shù);w = 2、3、4代表數(shù)據(jù)組別，w = 2代表輕度 故障程度狀態(tài)，w = 3代表中度故障程度狀態(tài)，w = 4代表重度故障程度狀態(tài)；（3)計(jì)算所有 振動(dòng)信號(hào)xw(η)中每組振動(dòng)信號(hào)的1. 5維譜；(4)計(jì)算各組振動(dòng)信號(hào)的1. 5維譜頻帶能量均 值艮、3,:
[0005]

【權(quán)利要求】
1. 一種馬爾可夫故障趨勢(shì)預(yù)測(cè)方法，該方法基于1. 5維譜頻帶能量均值實(shí)現(xiàn)，其包括 以下步驟： (1) 利用轉(zhuǎn)子實(shí)驗(yàn)臺(tái)模擬旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備正常運(yùn)行狀態(tài)，利用現(xiàn)有數(shù)據(jù)采集設(shè)備采集轉(zhuǎn) 子實(shí)驗(yàn)臺(tái)在正常運(yùn)行狀態(tài)下的振動(dòng)信號(hào)xw(n) = {Xl，...xN}，其中，N代表每組數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)，w 代表數(shù)據(jù)組別，w = 1，表示正常運(yùn)行狀態(tài)； (2) 利用轉(zhuǎn)子實(shí)驗(yàn)臺(tái)模擬旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備故障的輕度故障程度、中度故障程度和重度故 障程度三種故障程度，并利用現(xiàn)有數(shù)據(jù)采集設(shè)備采集轉(zhuǎn)子實(shí)驗(yàn)臺(tái)在三種故障下的振動(dòng)信號(hào) x w(n) = {XD...XJ，其中，Ν代表每組數(shù)據(jù)個(gè)數(shù);w = 2、3、4代表數(shù)據(jù)組別，w = 2代表輕度 故障程度狀態(tài)，w = 3代表中度故障程度狀態(tài)，w = 4代表重度故障程度狀態(tài)； (3) 計(jì)算所有振動(dòng)信號(hào)xw(η)中每組振動(dòng)信號(hào)的1. 5維譜； (4) 計(jì)算各組振動(dòng)信號(hào)的1. 5維譜頻帶能量均值:
\以ω j刀伽動(dòng)信號(hào)的1. 5維譜；ω r代表頻率，r = 1，2,…Ν，Ν為正整數(shù)； (5) 獲得頻帶能量區(qū)間：根據(jù)1.5維譜頻帶能量均值義,3λ.對(duì)旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備故障的 三種故障程度進(jìn)行量化，獲得劃分故障狀態(tài)的頻帶能量區(qū)間：頻帶能量均值數(shù)值在區(qū)間 [〇Λ 3,]的狀態(tài)分類為正常運(yùn)行狀態(tài)，記為狀態(tài)1 ;頻帶能量均值數(shù)值在區(qū)間的 狀態(tài)分類為輕度故障狀態(tài)，記為故障狀態(tài)2 ;頻帶能量均值數(shù)值在區(qū)間[良3a.，U的狀態(tài) 分類為中度故障狀態(tài)，記為故障狀態(tài)3 ;頻帶能量均值數(shù)值在區(qū)間[43λ.Λ.3?]的狀態(tài)分類 為重度故障狀態(tài)，記為故障狀態(tài)4 ;頻帶能量均值數(shù)值在區(qū)間「的狀態(tài)分類為破 壞狀態(tài)，記為故障狀態(tài)5 ;記狀態(tài)序列為：{Sp S2,... SJ , η為狀態(tài)數(shù)目，為正整數(shù)；狀態(tài)空間 Ε = {1, 2,. .. , 5}； (6) 采集實(shí)際旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備的振動(dòng)信號(hào)，對(duì)該振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行步驟（3)至步驟（4)的操 作，得到各組振動(dòng)信號(hào)的1.5維譜頻帶能量均值，結(jié)合步驟（5)給出的頻帶能量區(qū)間，獲得 實(shí)際旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備的狀態(tài)序列：{Si, S2,... SJ ; (7) 利用馬爾可夫鏈對(duì)實(shí)際旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備的狀態(tài)進(jìn)行趨勢(shì)預(yù)測(cè)。
2. 如權(quán)利要求1所述的一種馬爾可夫故障趨勢(shì)預(yù)測(cè)方法，其特征在于：所述步驟（3) 中，計(jì)算所有振動(dòng)信號(hào)xw(η)中每組振動(dòng)信號(hào)的1. 5維譜的步驟如下： I )將所有振動(dòng)信號(hào)的每組數(shù)據(jù)中Ν個(gè)數(shù)據(jù)都分為Κ段，每段Μ個(gè)數(shù)據(jù)，每段數(shù)據(jù)作為 一個(gè)記錄； II )對(duì)每一個(gè)記錄進(jìn)行去均值，再計(jì)算三階累積量對(duì)角切片，得到三階累積量對(duì)角切 片平均值); Ill)對(duì)三階累積量對(duì)角切片平均值做一維傅里葉變換，得到振動(dòng)信號(hào)的1.5 維譜為： r=-CO 式中，代表頻率，r = 1，2, . . . N，N為正整數(shù)；τ為時(shí)延。
3. 如權(quán)利要求2所述的一種馬爾可夫故障趨勢(shì)預(yù)測(cè)方法，其特征在于：所述步驟Π ) 中，對(duì)每一個(gè)記錄進(jìn)行去均值，再計(jì)算三階累積量對(duì)角切片得到三階累積量對(duì)角切片平均 值的步驟如下： (a) 假設(shè)<(/〇是第i個(gè)記錄，其中，i = 1，. . . K，h = 0, 1，. . . M-1 ;對(duì)第i個(gè)記錄求其 三階累積量對(duì)角切片為：
式中，Mi = max(0, - τ ) ;Μ2 = min(M_l, Μ-1-τ )，τ 為時(shí)延；3χ 為三階累積量； (b) 對(duì)所有三階累積量對(duì)角切片.<3方^)求平均值Ur,r)為：
4. 如權(quán)利要求1或2或3所述的一種馬爾可夫故障趨勢(shì)預(yù)測(cè)方法，其特征在于：所述 步驟（7)中，利用馬爾可夫鏈對(duì)實(shí)際旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備的狀態(tài)進(jìn)行趨勢(shì)預(yù)測(cè)的步驟如下： I)利用狀態(tài)序列計(jì)算馬爾可夫鏈的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣P; Π )選擇任意一個(gè)時(shí)間點(diǎn)作為開始，以該時(shí)刻的狀態(tài)為初始狀態(tài)，設(shè)為P(! = [0,...， 1.，..，匕是一個(gè)1X5的單位行向量，若其第P個(gè)分量為1，其余分量為0,則表示系統(tǒng)初始 態(tài)處于第P個(gè)狀態(tài)，計(jì)算下一時(shí)刻的狀態(tài)概率Pi : P： = P〇P = [Pi (1), Pi (2),... P! (p) ], p e E 式中，Pi (P)表示第P個(gè)狀態(tài)出現(xiàn)的概率；判斷預(yù)測(cè)的下一時(shí)刻第q個(gè)狀態(tài)出現(xiàn)的概率 是否滿足Pi (q) = max {Pi (p)，p e E}，q e E ;若滿足，則第q個(gè)狀態(tài)在該時(shí)刻是最可能出現(xiàn) 的狀態(tài)，返回步驟（5)并根據(jù)第q個(gè)狀態(tài)的取值判斷機(jī)械設(shè)備可能的運(yùn)行狀態(tài)。
5. 如權(quán)利要求4所述的一種馬爾可夫故障趨勢(shì)預(yù)測(cè)方法，其特征在于：所述步驟I ) 中，所述馬爾可夫鏈的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣P的計(jì)算方法如下： (a) 已知旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備的狀態(tài)序列為{Sy S2,. . . SJ，狀態(tài)空間為E = {1，2,. . .，5}，用 ηΜ表示數(shù)據(jù)樣本中從狀態(tài)p經(jīng)過一步轉(zhuǎn)移到達(dá)狀態(tài)q的頻數(shù)，則頻數(shù)nM組成的矩陣（n M) ^^為轉(zhuǎn)移頻數(shù)矩陣。： ^1,1 "1,2 …n\,5 U 二 \ ·_ ：； _η5,\ n5,2' " ^5,5 _ (b) 將轉(zhuǎn)移頻數(shù)矩陣U的第ρ行第q列元素ηΜ除以各行的總和，得到的值作為轉(zhuǎn)移概 率 fpq :
根據(jù)轉(zhuǎn)移概率fM得到轉(zhuǎn)移概率矩陣p = (fM)為： /y ./i.2 …/，5 P= \ '·. ;， /5α ,/52- /55_ 其中，p，q e Ε。
【文檔編號(hào)】G06F19/00GK104156591SQ201410384078
【公開日】2014年11月19日 申請(qǐng)日期:2014年8月6日 優(yōu)先權(quán)日:2014年8月6日
【發(fā)明者】左云波, 蔣章雷, 徐小力, 吳國新, 谷玉海 申請(qǐng)人:北京信息科技大學(xué)