[发明专利]一种多源信息设备故障诊断方法

权利要求书

1.一种多源信息设备故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)获取设备运行过程的振动信号，分别对振动信号进行时域特征提取，获取轴心轨迹不变矩特征向量，并采用小波包分解进行时频域特征提取，获取振动信号能量特征向量；

2)分别对时域特征和时频域特征进行基于灰色关联理论的BPA分配，获取BPA分配后的基本概率赋值，形成两组原证据体，具体包括以下步骤：

21)分别将提取出的时域特征和时频域特征分为参考序列X₀＝[X₀(1),X₀(2),...,X₀(t)]和多组比较序列X_c＝[X_c(1),X_c(2),...,X_c(t),],c＝1,2,...,T两部分，其中，c为比较序列组别，T为比较序列总数，t为特征数；

22)计算参考序列X₀和比较序列X_c的关联度r_c，关联度r_c的计算式为：

其中，r_c(k)为第k个特征参数的关联系数，ρ为分辨系数，且ρ∈[0,1]；

23)根据关联度r_c计算基本概率赋值，基本概率赋值m_c(k)的计算式为：

其中，DOI(k)为第k个特征参数的不确定度；

3)对原证据体采用改进D-S证据理论进行修正和融合，并通过决策规则得到故障判别结果。

2.根据权利要求1所述的一种多源信息设备故障诊断方法，其特征在于，所述的步骤3)具体包括以下步骤：

31)计算两组原证据体m_i和m_j的Jousselme距离和距离相似度；

32)根据距离相似度形成相似度矩阵，并将其作为新证具体焦元对应的修正权重系数，对原证据体进行修正形成新证具体矩阵并进行归一化处理；

33)获取原证据体和新证具体之间的平方根距离，并选择最小平方根距离对应的原证据作为待融合的最优原证据体f(A)；

34)根据融合规则对最优原证据体f(A)和新证据体进行证据融合，获取融合后的证据体；

35)对于融合后的证据体的诊断结果通过决策规则得到故障判别结果。

3.根据权利要求2所述的一种多源信息设备故障诊断方法，其特征在于，所述的步骤31)中，两组原证据体m_i和m_j的Jousselme距离d_BPA(m_i,m_j)和距离相似度DS(m_i,m_j)的计算式为：

DS(m_i,m_j)＝1-d_BPA(m_i,m_j)，i,j＝1,2,...n

其中，D为证据矩阵，n为证据体组数。

4.根据权利要求3所述的一种多源信息设备故障诊断方法，其特征在于，所述的步骤34)中，融合规则具体表示为：

其中，m(A)为融合后证据体的诊断结果，A_l为新证据体中的元素，L为元素总数，k为冲突系数，ds_i为权重系数，M_i(A_l)为新证据体的证据焦元，A为目标元素，U为辨识框架，DS(M_i,M_j)为新证据体M_i和M_j的距离相似度，DS(m_i,m_j)为原证据体m_i和m_j的距离相似度。