一种柴油机故障识别方法
【专利摘要】一种柴油机故障识别方法，涉及一种机械故障识别方法，所述方法为在信号源个数未知的情况下，采用自然梯度算法分离环境噪声信号的同时提取柴油机早期多故障的方法；通过分析信号的非平稳特性，应用具有自适应时变特征的非线性激活函数，根据归一化峭度判断信号统计特性，从而高效真实地反映设备运行状态；为了有效提取信号特征，探讨了不同传感器数量对信号分离精度和故障识别的影响；该方法可有效消除振动信号采集过程中混入的噪声，同时分离未知个数的故障源，为柴油机多故障识别诊断提供理论依据。
【专利说明】-种柴油机故障识别方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及机械故障识别方法，特别是涉及一种柴油机故障识别方法。
【背景技术】
[0002] 柴油机是广泛应用于农业、制药和冶金等领域的机械设备。柴油机的一个工作循 环包括进气、压缩、燃烧、排气，压力的波动不断引发自激冲击响应，同时轴承和发动机系统 呈现出非平稳性和非线性特征，并W某种混合路径传递到柴油机表面形成振动现象。尽管 传感器可W接收包含丰富故障信息的振动信号，但问题是多个振源和背景噪声的混合信 号，致使柴油机的故障难W准确迅速识别。W往人们对复杂的非线性问题只做线性简化处 理，容易丢失系统的本质，如FFT仅适用于平稳信号，传统的滤波方法在降噪同时也滤除有 用信号，小波分析方法虽然可W从信号中识别出故障特征，但却需要具备先验知识，因此应 找到一种既对微弱信号敏感、能识别多故障特征又可滤掉背景噪声的方法，从而准确有效 及时地反映机组的健康状态。
【发明内容】
[0003] 本发明的目的在于提供一种柴油机故障识别方法，本发明在信号源个数未知的情 况下，采用自然梯度算法分离背景噪声并识别多故障特征的方法，通过分析信号的结构约 束和振动信号的非平稳性，应用具有自适应时变特征的非线性激活函数，从而高效真实地 分析设备运行的多故障状态。
[0004] 本发明的目的是通过W下技术方案实现的： 一种柴油机故障识别方法，所述方法为在信号源个数未知的情况下，采用自然梯度算 法分离环境噪声信号的同时提取柴油机早期多故障的方法；通过分析信号的非平稳特性， 应用具有自适应时变特征的非线性激活函数，根据归一化峭度判断信号统计特性，从而高 效真实地反映设备运行状态；为了有效提取信号特征，探讨了不同传感器数量对信号分离 精度和故障识别的影响；当多个源信号在未知混合路径的情况下混叠后，采集的信号很难 确定故障类型，依据最小互信息目标函数，利用不同源之间的非平稳特性提取故障特征；假 设源信号相互统计独立为前提，因为各个信号来自不同的信号源，信号混合特点有非线性 和时滞性；非平稳信号白化过程，引入了与时延有关的对角阵D，通过峭度来选择激活函数 是非线性且时变。
[0005] 所述的一种柴油机故障识别方法，该方法提取微弱信号时，假设了混合过程是固 定不变的，对于机械早期故障监测而言，由于零部件基本运转正常，外界干扰因素少。
[0006] 本发明的优点与效果是： 本发明在信号源个数未知的情况下，采用自然梯度算法分离背景噪声并识别多故障特 征的方法，通过分析信号的结构约束和振动信号的非平稳性，应用具有自适应时变特征的 非线性激活函数，从而高效真实地分析设备运行的多故障状态。由于柴油发动机的故障数 量未知，研究了不同传感器数量对分离精度和故障识别的影响。实验结果表明，与维纳滤波 结果相比，该种多故障诊断方法可识别多故障类型，避免柴油发动机早期故障恶化和过度 维修等不良后果。
[0007] 该方法可有效消除振动信号采集过程中混入的噪声，同时分离未知个数的故障 源，为柴油机多故障识别诊断提供理论依据。
【专利附图】
【附图说明】
[000引图1非线性盲提取示意图； 图2振动信号频谱； 图3原始混合信号； 图4提取的活塞磨损故障特征； 图5提取的气缸撞击故障特征。
【具体实施方式】
[0009] 下面结合附图所示实施例，对本发明作进一步详述。
[0010] 本发明的具体实施方案包括W下： 1非线性盲提取算法： 1.1目标函数： 盲提取可直接利用接收到的未知混合信号，在无先验知识情况下从观测数据中恢复源 信号，常作为一种降噪方法W。如图1所示，是含噪的传感器观测信号矢量，是 源信号矢量，K(幻是噪声矢量，公是未知混合矩阵。一般情况，仅乂(幻已知，源信号个数n 未知，设计一个迭代算法能够得到S(幻的估计，即r=FX,其中W是待求的分离矩阵，由图 1所示。信号混合和提取模型定义为： X(Jc)二H 'S(Jc)+^k)(1) Y= WX (2) 根据信息论，源信号之间的依赖性最小表明输出的任意两个信号都相互独立hw。盲提 取问题描述为：假设混合过程固定不变，当观测变量经过分离矩阵W后，输出的信号应相互 独立，其核也思想就是最小化互信息量。在多维情况下，输出向量7的各分量之间的互信息 可W衡量随机变量之间独立性，即用输出向量的赌和边缘赌表示：
【权利要求】
1. 一种柴油机故障识别方法，其特征在于，所述方法为在信号源个数未知的情况下，采 用自然梯度算法分离环境噪声信号的同时提取柴油机早期多故障的方法；通过分析信号的 非平稳特性，应用具有自适应时变特征的非线性激活函数，根据归一化峭度判断信号统计 特性，从而高效真实地反映设备运行状态；为了有效提取信号特征，探讨了不同传感器数量 对信号分离精度和故障识别的影响；当多个源信号在未知混合路径的情况下混叠后，采集 的信号很难确定故障类型，依据最小互信息目标函数，利用不同源之间的非平稳特性提取 故障特征；假设源信号相互统计独立为前提，因为各个信号来自不同的信号源，信号混合特 点有非线性和时滞性；非平稳信号白化过程，引入了与时延有关的对角阵D，通过峭度来选 择激活函数是非线性且时变。
2. 根据权利要求1所述的一种柴油机故障识别方法，其特征在于，该方法提取微弱信 号时，假设了混合过程是固定不变的，对于机械早期故障监测而言，由于零部件基本运转正 常，外界干扰因素少。
【文档编号】G01M15/12GK104359685SQ201410678160
【公开日】2015年2月18日 申请日期:2014年11月24日 优先权日:2014年11月24日
【发明者】刘欢, 高淑芝, 王健, 赵立杰, 郭烁, 张琳琳 申请人:沈阳化工大学