[发明专利]一种水电机组的振动故障诊断方法

权利要求书

1.一种水电机组的振动故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一，利用随机共振技术对采集到的原始振动信号进行去噪处理；

步骤二，利用多维度排列熵技术对去噪后的振动信号进行特征向量的提取；

步骤三，建立基于改进粒子群算法优化支持向量机的故障诊断模型；

步骤四，将提取的特征向量输入到基于改进粒子群算法优化支持向量机的模型中进行故障诊断。

2.根据权利要求1所述的一种水电机组的振动故障诊断方法，其特征在于，在步骤一中，使用朗之万方程描述随机共振系统模型，如式(1)所示：

x·=f(x)+Sn(t)=ax-bx3+Asin(2πf0t)+n(t)---(1)]]>

其中，f(x)＝ax-bx³是一维非线性系统的动力学系统方程，a、b是该系统的参数，S_n(t)＝Asin(2πf₀t)+n(t)是该随机共振系统的输入，A为待测信号s(t)＝Asin(2πf₀t)的幅值，n(t)为白噪声，且n(t)满足统计平均E[n(t)]＝0和E[n(t)n(t-τ)]＝2Dδ(t)，D是噪声强度，τ为延迟时间；

然后将采集到的水电机组振动信号分为若干段，将每一段振动信号输入到随机共振系统模型中，采用龙格－库塔数值算法对式(1)进行求解，如式(2)所示，求得的解即为随机共振系统的输出，亦即去噪后的振动信号；

xn+1=xn+16[k1+(2-2)k2+(2+2)k3+k4]k1=h(axn-bxn3+Sn)k2=h[(a(xn+k12)-b(xn+k12)3+Sn)]k3=h[(a(xn+k12)-b(xn+2-12k1+2-22k2)3+Sn+1)]k4=h[(a(xn+k3)-b(xn-22k2+2+22k3)3+Sn+1)]---(2)]]>

其中n＝0,1,2...,N-1，S_n和x_n分别表示输入S_n(t)＝Asin(2πf₀t)+n(t)和输出X(t)的第n个采样值，h为数值计算步长。