用于机械故障诊断的三阶张量的奇异值分解方法及系统与流程

本发明涉及故障诊断领域，尤其是涉及一种用于机械故障诊断的三阶张量的奇异值分解方法及系统。

背景技术：

1、随着科技的快速发展，自动化程度日益提高，机械设备在工业生产中产生的作用也逐渐增大。机械在运转过程中产生的任何故障都有可能导致人员伤亡和巨大的经济损失。因此，对其运行状态的监测和故障诊断具有重要的意义。机械的故障振动信号是非平稳信号且含有大量噪声等干扰信号，这给基于信号处理的故障诊断技术带来极大的困难，并且工程实际中的信号就是此类信号，所以研究信号处理方法具有很大的工程应用价值。

2、近年来，研究学者们将矩阵奇异值分解算法应用于机械故障诊断领域并取得了一定的进展，但是现有的矩阵奇异值分解方法存在着一定的不足，其中最主要的体现便是它无法处理多通道信号，无法提取多通道信号之间的固有耦合关系。而在工程实际中，往往测取的是多通道信号，这就难以满足工程的实际需求。

技术实现思路

1、本发明一方面所要解决的技术问题是提供了一种用于机械故障诊断的三阶张量的奇异值分解方法，能够为机械设备故障诊断和状态监测提供基础支撑，实现多通道信号的有效分解和故障特征识别，避免机械设备漏诊问题，从而防止因设备故障引起重大事故发生。

2、为了解决上述技术问题，本发明提供了一种用于机械故障诊断的三阶张量的奇异值分解方法，该方法包括以下步骤：

3、1）以设定的采用频率和采样点数从多个通道对机械工作时所产生的信号进行采集；

4、2）将待诊断的多个通道所采集得到的信号构建为一个三阶张量信号；

5、3）对所构建的三阶张量信号采用张量奇异值分解公式进行自适应分解以获得分量信号；

6、所述张量奇异值分解公式包括以下步骤：

7、31）构建任意阶张量与任意阶张量的 o模式积乘法规则；

8、32）根据任意阶张量与任意阶张量的 o模式积乘法规则，得出三阶张量奇异值分解公式；

9、33）根据三阶张量奇异值分解公式确定分解后张量的阶数和维数；

10、4）对比所获得的分量信号的频率与机械故障特征频率是否一致，以诊断机械是否存在故障。

11、进一步优选地，步骤31）中，首先设定m阶张量中有 o阶的维数与n阶张量中 o阶的维数对应相等，它们之间的乘法定义为 o模式积，则m阶张量与n阶张量之间的 o模式积为：

12、

13、其中，中的 p和 q分别表示张量和张量中参与张量 o模式积的阶数顺序为正序还是逆序，若为‘1’则表示正序，若为‘2’则表示逆序，且 o=1, 2, …, min(m, n)－1； i1、 i2、…、 i m分别表示张量的第一阶维数、第二阶维数、…第 m阶维数；同理， j1、 j2、…、 j n分别表示张量的第一阶维数、第二阶维数、…第 n阶维数； k1、  k2、…、 k m+ n-2 o分别表示 o模式积后结果张量的第一阶维数、第二阶维数、…第 m+ n-2 o阶维数；为张量的第二阶至第m阶的元素形式表达式；为张量的第一阶至第n-1阶的元素形式表达式； s1表示参与 o模式积运算的第1个阶， s1为相应阶的维数；同理， so表示参与 o模式积运算的第 o个阶， so为相应阶的维数。

14、优选地，所述m阶张量与与n阶张量之间的o模式积的阶数为正序或逆序时的参数计算公式如下所示：

15、

16、其中，和表示张量的第二阶至第 m阶参数，如中的 s1对应于张量的第二阶 i2，以此类推，对应于张量的第 m阶 i m；表示的值等于张量的第 o+1阶维数，表示的值等于张量的第 m- o+1阶维数；和表示张量的第一阶至第 n阶参数；表示的值等于张量的第 o阶维数，表示的值等于张量的第 n-o阶维数。

17、进一步优选地，步骤31）中，张量的乘法规则至少包括以下四种：、、和。

18、其中，表示张量和参与 o模式积运算的阶数顺序都为正序；表示张量和参与 o模式积运算的阶数顺序分别为正序和逆序；表示张量和参与 o模式积运算的阶数顺序分别为逆序和正序；表示张量和参与 o模式积运算的阶数顺序都为逆序。

19、优选地，所述三阶张量的奇异值分解公式将三阶张量分解成、和三个张量，具体表达式如下：

20、

21、进一步优选地，根据所得到三阶张量的三阶维数 i1、 i2和 i3以及选定的 o、 p、q参数，进一步确定、和三个张量的阶数及各个阶的维数，具体表达式如下：

22、

23、其中，表示张量为二阶张量，张量的第一阶维数为 i1，第二阶维数为 i2；表示张量为四阶张量，第一阶维数为 i1，第二阶维数为 i2，第三阶维数为 i2，第四阶维数为 i1；表示张量为三阶张量，且第一阶维数为 i1，第二阶维数为 i2，第三阶维数为 i3；表示第一阶维数为 i2，第二阶维数为 i1，第三阶维数为 i3；表示四阶张量的第一阶维数为 i2，第二阶维数为 i3，第三阶维数为 i2，第四阶维数为 i3；表示四阶张量的第一阶维数为 i3，第二阶维数为 i2，第三阶维数为 i2，第四阶维数为 i3；表示二阶张量的第一阶维数和第二阶维数都为 i3。

24、本发明第二方面公开了一种张量数据分解系统，所述系统包括：

25、数据获取模块，用于获取机械运作时所产生的张量信号；

26、张量分解模块，用于对所述张量信号进行处理，通过构建任意阶张量与任意阶张量的 o模式积乘法规则；根据任意阶张量与任意阶张量的 o模式积乘法规则，得出三阶张量奇异值分解公式；根据三阶张量奇异值分解公式确定分解后张量的阶数和维数。

27、本发明还公开了一种可读存储介质，该可读存储介质上存储有可执行指令，该可执行指令被执行时采用本发明第一方面所述的方法步骤。

28、本发明还公开了一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时适于采用本发明第一方面所述方法的步骤。

29、通过上述技术方案，本发明的用于机械故障诊断的三阶张量的奇异值分解方法通过以设定的采用频率和采样点数从多个通道对机械工作时所产生的信号进行采集；将待诊断的多个通道所采集得到的信号构建为一个三阶张量信号；对所构建的三阶张量信号采用张量奇异值分解公式进行自适应分解以获得分量信号；对比所获得的分量信号的频率与机械故障特征频率是否一致，以诊断机械是否存在故障，采用该诊断方法能够处理现有的矩阵奇异值分解方法中所无法处理多通道信号的缺陷，从而能够为机械设备的故障诊断和状态监测提供基础支撑，并且实现了多通道信号的有效分解和故障特征识别，避免机械设备漏诊问题，从而防止因设备故障引起重大事故的发生。

30、本发明的其他特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。