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一種基于故障增長趨勢相關(guān)度分析的傳感器優(yōu)化部署方法與流程

文檔序號:11176429閱讀:325來源:國知局
一種基于故障增長趨勢相關(guān)度分析的傳感器優(yōu)化部署方法與流程

本發(fā)明涉及一種傳感器優(yōu)化部署技術(shù),具體涉及一種基于故障增長趨勢相關(guān)度分析的傳感器優(yōu)化部署方法。



背景技術(shù):

目前,公知的傳感器優(yōu)化部署方法主要圍繞如何提升故障的檢測和隔離能力展開,主要有基于模型和基于數(shù)據(jù)的方法?;谀P偷姆椒ㄖ饕峭ㄟ^卡爾曼濾波的方式建立故障源與不同監(jiān)測參數(shù)間的關(guān)系,通過以故障診斷能力最大為目標(biāo)指導(dǎo)傳感器部署?;跀?shù)據(jù)的方法主要依靠信號處理的方式,通過處理傳感器采集的信號對早期故障檢測能力作為選擇標(biāo)準(zhǔn)。采用基于數(shù)據(jù)的傳感器部署方法主要側(cè)重兩個(gè)方面:一是從較強(qiáng)環(huán)境噪聲中提取區(qū)別于正常狀態(tài)的故障特征,以驅(qū)動(dòng)故障報(bào)警;二是針對不同傳感器采集數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,為故障診斷或識別提供數(shù)據(jù)輸入,對比分析各個(gè)傳感器對故障的診斷能力。

但是,公知的傳感器部署方法主要圍繞實(shí)現(xiàn)故障檢測和隔離要求,較少考慮傳感器對故障增長過程的敏感性和穩(wěn)定性,導(dǎo)致了使用現(xiàn)有方法部署的傳感器采集的數(shù)據(jù)包含較少的故障增長信息,不能為故障等級評估和壽命預(yù)測提供有效的數(shù)據(jù)支撐。



技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素:

為了克服現(xiàn)有傳感器選擇方法主要不能有效描述故障增長趨勢的缺陷,本發(fā)明提供一種基于故障增長趨勢相關(guān)度分析的傳感器優(yōu)化部署方法。通過本發(fā)明方法選擇的傳感器能采集豐富的故障增長特征,及時(shí)有效地監(jiān)控逐漸故障增長過程,為故障等級評估、故障預(yù)測技術(shù)提供有效的數(shù)據(jù)支撐。

為了實(shí)現(xiàn)上述目的,本發(fā)明采用的技術(shù)方案如下:

一種基于故障增長趨勢相關(guān)度分析的傳感器優(yōu)化部署方法,包括以下步驟:

s1、初步部署傳感器集合si={s1,s2,s3,...,sm},m為傳感器總數(shù),并使用該傳感器集合中的所有傳感器采集故障增長過程的數(shù)據(jù);

s2、分別對各個(gè)傳感器采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取,然后利用傳統(tǒng)的損傷指標(biāo)建立各個(gè)傳感器描述的故障增長趨勢

s3、使用函數(shù)擬合方法對所有傳感器描述的故障增長趨勢進(jìn)行擬合,獲得擬合后的故障增長趨勢φ0;

s4、計(jì)算第i個(gè)傳感器si描述的故障增長趨勢與擬合后的故障增長趨勢φ0的相關(guān)度繪制各個(gè)傳感器描述的相關(guān)度曲線,分析相關(guān)度曲線上縱坐標(biāo)值最大點(diǎn)對應(yīng)的相關(guān)度值

s5、在初步部署傳感器集合si={s1,s2,s3,...,sm}中,選擇描述的故障增長趨勢與擬合后故障增長趨勢φ0相關(guān)度最大的傳感器進(jìn)行部署,其余傳感器作為冗余傳感器進(jìn)行去除。

具體地,所述傳統(tǒng)的損傷指標(biāo)為均方根、峭度指標(biāo)、脈沖指標(biāo)、峰值指標(biāo)或裕度指標(biāo)。

進(jìn)一步地,所述函數(shù)擬合方法為多項(xiàng)式函數(shù)、指數(shù)函數(shù)、雙指數(shù)函數(shù)或高斯函數(shù)。

更進(jìn)一步地,所述步驟s4中,第i個(gè)傳感器si描述的故障增長趨勢與擬合后的故障增長趨勢φ0的相關(guān)度計(jì)算公式為:

式中,與φ0的相關(guān)度,φsi(n)為傳感器si描述的真實(shí)故障增長趨勢,φ0(n)為擬合后的故障增長趨勢,n為故障增長過程中的離散采樣點(diǎn)數(shù),k為延時(shí)量,n0為最大時(shí)延量。

再進(jìn)一步地,所述步驟s5通過以下方式實(shí)現(xiàn):

按照式(2)選擇與擬合后故障增長趨勢φ0的相關(guān)度最大的傳感器作為監(jiān)控該故障增長過程的最優(yōu)傳感器,即優(yōu)化部署的傳感器

式中,為第i個(gè)傳感器si描述的故障增長趨勢與擬合后的故障增長趨勢φ0的相關(guān)度,中的最大值,為相關(guān)度最大對應(yīng)的傳感器。

與現(xiàn)有技術(shù)相比,本發(fā)明具有以下有益效果:

本發(fā)明通過計(jì)算傳感器描述的故障增長趨勢與擬合后的故障增長趨勢的相關(guān)度,衡量不同傳感器跟蹤監(jiān)控故障增長過程的能力,進(jìn)而為系統(tǒng)部署對故障增長趨勢具有較高靈敏度和穩(wěn)定度的傳感器。這些優(yōu)化部署的傳感器能有效減少監(jiān)控成本,對故障增長過程實(shí)現(xiàn)精確監(jiān)控,為提高機(jī)電系統(tǒng)故障等級評估和壽命預(yù)測的效率和精度提供有效的數(shù)據(jù)支撐。

附圖說明

圖1為本發(fā)明的方法流程圖。

圖2為本發(fā)明的第i個(gè)傳感器si描述的故障增長趨勢與擬合后的故障增長趨勢φ0的曲線圖。

圖3為本發(fā)明的第i個(gè)傳感器si描述的故障增長趨勢與擬合后的故障增長趨勢φ0的相關(guān)度曲線圖。

圖4為本發(fā)明-實(shí)施例4四個(gè)傳感器描述的故障增長趨勢圖。

圖5為本發(fā)明-實(shí)施例4擬合后的故障增長趨勢φ0圖。

圖6為本發(fā)明-實(shí)施例4四個(gè)傳感器描述的故障增長趨勢與擬合后的故障增長趨勢φ0的相關(guān)度曲線圖。

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合實(shí)施例和附圖對本發(fā)明作進(jìn)一步說明,本發(fā)明的實(shí)施方式包括但不限于下列實(shí)施例。

實(shí)施例1

如圖1-3所示,一種基于故障增長趨勢相關(guān)度分析的傳感器優(yōu)化部署方法,包括以下步驟:

s1、初步部署傳感器集合si={s1,s2,s3,...,sm},m為傳感器總數(shù),并使用該傳感器集合中的所有傳感器采集故障增長過程的數(shù)據(jù)。

s2、分別對各個(gè)傳感器采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取,然后利用傳統(tǒng)的損傷指標(biāo)(均方根、峭度指標(biāo)、脈沖指標(biāo)、峰值指標(biāo)或裕度指標(biāo))建立各個(gè)傳感器描述的故障增長趨勢

s3、使用函數(shù)擬合方法(多項(xiàng)式函數(shù)、指數(shù)函數(shù)、雙指數(shù)函數(shù)或高斯函數(shù))對所有傳感器描述的故障增長趨勢進(jìn)行擬合,獲得擬合后的故障增長趨勢φ0。

s4、計(jì)算第i個(gè)傳感器si描述的故障增長趨勢與擬合后的故障增長趨勢φ0的相關(guān)度繪制各個(gè)傳感器描述的相關(guān)度曲線,分析相關(guān)度曲線上縱坐標(biāo)值最大點(diǎn)對應(yīng)的相關(guān)度值

s5、在初步部署傳感器集合si={s1,s2,s3,...,sm}中,選擇描述的故障增長趨勢與擬合后故障增長趨勢φ0相關(guān)度最大的傳感器進(jìn)行部署,其余傳感器作為冗余傳感器進(jìn)行去除。

實(shí)施例2

一種基于故障增長趨勢相關(guān)度分析的傳感器優(yōu)化部署方法,與實(shí)施例1不同的是,本實(shí)施例公開了第i個(gè)傳感器si描述的故障增長趨勢與擬合后的故障增長趨勢φ0的相關(guān)度計(jì)算公式為:

式中,與φ0的相關(guān)度,φsi(n)為傳感器si描述的真實(shí)故障增長趨勢,φ0(n)為擬合后的故障增長趨勢,n為故障增長過程中的離散采樣點(diǎn)數(shù),k為延時(shí)量,n0為最大時(shí)延量。

實(shí)施例3

一種基于故障增長趨勢相關(guān)度分析的傳感器優(yōu)化部署方法,與實(shí)施例1不同的是,本實(shí)施例公開了在初步部署傳感器集合si={s1,s2,s3,...,sm}中,選擇描述的故障增長趨勢與擬合后故障增長趨勢φ0相關(guān)度最大的傳感器進(jìn)行部署,其余傳感器作為冗余傳感器進(jìn)行去除的具體實(shí)現(xiàn)方式。

按照式(2)選擇與擬合后故障增長趨勢φ0的相關(guān)度最大的傳感器作為監(jiān)控該故障增長過程的最優(yōu)傳感器,即優(yōu)化部署的傳感器

式中,為第i個(gè)傳感器si描述的故障增長趨勢與擬合后的故障增長趨勢φ0的相關(guān)度,中的最大值,為相關(guān)度最大對應(yīng)的傳感器。

實(shí)施例4

如圖4-6所示,一種基于故障增長趨勢相關(guān)度分析的傳感器優(yōu)化部署方法,與實(shí)施例1不同的是,本實(shí)施例以一階齒輪箱系統(tǒng)的齒輪裂紋故障為例詳細(xì)闡述本發(fā)明方法。

s1、在齒輪箱體上初步部署4個(gè)加速度計(jì)傳感器,即初始部署的傳感器集合si={s1,s2,s3,s4}分別對應(yīng)傳感器accelerometer#2,accelerometer#3,accelerometer#4,,accelerometer#5。使用上述四個(gè)傳感器采集齒輪箱中主動(dòng)齒輪從正常狀態(tài)到斷齒狀態(tài)的故障增長數(shù)據(jù)。

s2、分別對各個(gè)傳感器采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取,然后利用峭度指標(biāo),計(jì)算s1,s2,s3,s4四個(gè)傳感器描述的故障增長趨勢如圖4所示,橫坐標(biāo)為傳感器的采樣序列,刻畫故障增長的時(shí)間,縱坐標(biāo)表示提取的損傷指標(biāo)為峭度。

s3、采用四次多項(xiàng)式函數(shù)擬合上述四個(gè)傳感器描述的故障增長趨勢獲得擬合后的故障增長趨勢φ0,如圖5所示。

s4、分別計(jì)算s1,s2,s3,s4四個(gè)傳感器描述的故障增長趨勢與擬合后的故障增長趨勢φ0的相關(guān)度如圖6所示。

s5、根據(jù)式(1)計(jì)算的相關(guān)度,s1,s2,s3,s4四個(gè)傳感器描述的故障增長趨勢與擬合后故障增長趨勢φ0的相關(guān)度的最大值分別為0.9685、0.9276、0.9928、0.9825。根據(jù)式(2)計(jì)算相關(guān)度最大對應(yīng)的傳感器為:

表示在初始部署的s1,s2,s3,s4四個(gè)傳感器中,傳感器s3描述的故障增長趨勢與擬合后故障增長趨勢φ0的相關(guān)度最大,即與s3對應(yīng)的傳感器為accelerometer#4。因此,優(yōu)化部署后的傳感器為accelerometer#4。

本發(fā)明提出了一種基于故障增長趨勢相關(guān)度分析的傳感器優(yōu)化部署方法,定義了傳感器描述的故障增長趨勢與擬合后故障增長趨勢的相關(guān)度,衡量傳感器對故障增長過程監(jiān)控的敏感性和穩(wěn)定性,進(jìn)而部署相關(guān)度最大的傳感器作為監(jiān)控故障增長過程。

按照上述實(shí)施例,便可很好地實(shí)現(xiàn)本發(fā)明。值得說明的是,基于上述結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的前提下,為解決同樣的技術(shù)問題,即使在本發(fā)明上做出的一些無實(shí)質(zhì)性的改動(dòng)或潤色,所采用的技術(shù)方案的實(shí)質(zhì)仍然與本發(fā)明一樣,故其也應(yīng)當(dāng)在本發(fā)明的保護(hù)范圍內(nèi)。

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