[发明专利]一种矿井提升机无线传输的故障诊断系统及方法

权利要求书

1.一种矿井提升机无线传输的故障诊断方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

步骤1：信号采集与初始参数，获取提升机系统的天轮、电机、减速器和滚筒上的轴承振动信号,并设置SKSFDA模型初始参数及CELMDAN算法参数；

步骤2：多成分信号分离，使用完备总体局部均值分解(CELMDAN)方法对振动信号进行分解，从多成分的原始时域振动信号中自适应分离出纯调频信号和包络信号，由此得到多个具有物理意义的PFs分量，PFs分量的瞬时幅值和瞬时频率包含振动信号瞬态特征信息，以突出机械设备运行中的振动信号状态特征；

步骤3：选取乘积函数及特征抽取，计算每个PF的周期调制强度PMI，根据PMI值选择PFs作为信号成分，然后从PFs信号的时域和频域抽取统计量和信息熵作为信号特征，生成机械状态的训练数据集和测试数据集，并且从PF中抽取时域特征参数计算公式为：

时域特征1：

时域特征2：

时域特征3：

其中，均值方差pf_i(n)为CLMDAN对信号分解得到的第i个乘积函数分量PF；

频域特征计算公式为：

假设信号频谱为s(k)，f_k表示kth谱线的值，k＝1,2,…,K，K为功率谱项的数量，那么频域特征计算公式为：

平均频率：

平均能量：

频率标准差特征值：

上述三个统计量分别表示信号在频域上的平均频率、平均能量、频率标准差特征值；

从分解的乘积函数(PFs)中抽取信息熵特征作为机械故障诊断的判断依据；

乘积函数奇异熵：

令pf_i(n)为CLMDAN对信号分解得到的第i个乘积函数分量PF，D_M×N∈R^M×N为由pf_i(n)构成的矩阵，对D_M×N进行奇异值分解并有B个非负奇异值Λ_j，j＝1,2,…,B，那么用乘积函数时频熵定义为用p_j描述了该乘积函数信号熵贡献率在总频率成分的百分比；

乘积函数时频熵：

根据分析信号的时频矩阵D_M×N，根据时间参数n和测量参数i定义如下两个向量:其中，n＝1,2,…,N,i＝1,2,…,M，N表示信号PF的数据点数，M为乘积函数(PFs)的数量；

那么PFTFE定义为：

乘积函数能量熵：

PF能量熵的定义为：

其中，表示能量概率，

步骤4：确定核慢特征判别分析SKSFDA模型参数，使用基于类内局部结构测度最小、全局部结构测度最大准则以确定最优SKSFDA模型核函数参数；

步骤5：构建SKSFDA模型，使用SKSFDA对机械状态训练和测试数据集进行训练建立SKSFDA模型，根据SKSFDA模型把原始数据集进行维数约简，得到具有保持全局和局部数据鉴别几何结构的低维数据集；

步骤6：构建监测统计量，计算基于Bayesian推理的监测统计量并确定预设百分比置信度下的阈值，根据监测统计量超出阈值判别是否出现新故障，若无发现新故障，则使用KNN分类器确定当前提升机设备故障类型。