[发明专利]一种在线间歇故障检测与诊断方法

权利要求书

1.一种在线间歇故障检测与诊断方法，其特征在于，包括如下步骤：

1)采集待诊断系统在不同运行状态下的监测信号，通过滑动时间窗口对采集到的信号进行在线处理，以时间窗口获取的多段数据作为故障数据集，这些数据包括正常信号、不同间歇故障信号和永久故障信号；

2)对采集到的不同状态的信号进行异常检测，通过小波模极大值法对采集到的信号中的奇异点进行检测，将对间歇故障信号的检测问题转化为对奇异点信号的检测问题，从而识别出数据集中的间歇故障信号；

3)对不同的间歇故障信号进行信号处理，通过经验小波变换从原始间歇故障信号中提取出不同的调幅-调频经验模态分量，实现间歇故障信号的自适应分解；

4)选取所有经验模态分量中间歇故障特征最明显的分量进行特征提取，通过计算经验模态分量与原始间歇故障信号的皮尔逊相关系数，设定相关系数阈值排除虚假的分量，并从真实分量中选取峭度最大的经验模态分量作为特征分量，对优化选取的特征分量进行特征提取，计算特征分量的峰值因子、峭度因子、脉冲因子、波形因子、裕度因子、超阈值次数、能量、持续时间作为特征指标；

5)通过灰色关联度分析方法对间歇故障信号进行多特征快速匹配，从而确定每个时间窗数据的故障模式，若关联度低于设定的阈值，则该时间窗数据的特征作为一种新的故障模式添加到间歇故障模式库中，建立动态变化的间歇故障模式库，若关联度大于设定的阈值，取最大关联度对应的模式作为正确的模式匹配；

6)记录不同间歇故障模式每次出现的时间，根据不同间歇故障模式出现的次数和时间间隔对间歇故障类别进行判定，得出在线诊断结果。

2.根据权利要求1所述的一种在线间歇故障检测与诊断方法，其特征在于，所述步骤1)待诊断系统故障数据集获取的具体过程为：

通过在待诊断系统的测试节点采集信号作为待检测信号，首先让待诊断系统工作在正常状态，采集正常信号，接着向待诊断系统中注入不同类型的故障，向机械系统施加极端振动条件、向电子系统的激励信号中添加随机的噪声信号或者使用继电器控制电路中元器件的通断从而模拟故障，通过控制故障的持续时间来产生永久故障信号或间歇故障信号；通过使用滑动时间窗口对采集到的信号进行在线处理，使信号成为标准的故障数据集。

3.根据权利要求1所述的一种在线间歇故障检测与诊断方法，其特征在于，所述步骤2)通过信号奇异点检测识别间歇故障信号的具体过程为：

采用离散小波变换对采集到的信号进行处理，绘制小波变换模极大值曲线，通过Lipschitz指数也称李氏指数α来判断采集到的信号的奇异性，当李氏指数处于阈值之内时，认为该条模极大值曲线对应的点为奇异点，从而判断该信号为间歇故障信号；李氏指数与小波变换的模值关系为：

。

4.根据权利要求1所述的一种在线间歇故障检测与诊断方法，其特征在于，所述步骤4)经验小波变换得到的经验模态分量的优化选取的具体过程为：

计算经验小波变换得到的经验模态分量c_j(t)和原始间歇故障信号f(t)的皮尔逊相关系数rj：

其中m_cj和m_f分别为c_j(t)和f(t)的样本均值，当满足r_j＞Tc，其中Tc为阈值时，对应的经验模态分量被视为真实有意义的分量，计算这些真实分量的峭度，峭度最大的经验模态分量将作为优化选取的特征分量。