[发明专利]基于时变奇异谱的往复压缩机气阀故障诊断方法

权利要求书

1.一种基于时变奇异谱的往复压缩机气阀故障诊断方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤一：采集往复压缩机气阀的振动加速度信号及压力信号；

步骤二：对初始振动加速度信号进行小波降噪；

步骤三：用局部均值分解剔除伪分量，进行信号重构；

步骤四：对重构信号进行时变奇异谱分析，计算各工作过程的谱参数，用以描述振动加速度信号的整体及细节信息；

根据压力随时间变化的曲线来确定吸气起始点和排气起始点，将活塞运动到内止点时的数据点作为压缩起始点进行记录和整理；为便于识别和分析，将这四个过程分别标记为A——膨胀、B——吸气、C——压缩和D——排气，将键相信号点定义为初始时刻t，选择一个工作过程作为时间延迟，为突出各阶段振动加速度的特征，截取T1：A-B-C-D-A、T2：B-C-D-A-B、T3：C-D-A-B-C和T4：D-A-B-C-D阶段间的振动加速度数据，具体时变奇异谱分析的算法为：

4.1)根据分形过程时间序列的特点，选择合适的时间延迟；经Matlab计算得出，往复压缩机正常运行及故障状态振动时间序列的相空间重构最优时间延迟、最佳嵌入维数和关联维数，关联维数从整体角度概括描述振动信号的混沌特征；

4.2)利用标准盒计数法，假设覆盖盒子的长度为ε，T_i(t)是t时刻N等分时间序列的第i份序列，每个盒子覆盖的概率为：

4.3)定义配分函数χ_q(t,ε)为P(t,ε)的q次方加权求和：

χ_q(t,ε)＝∑P_i(t,ε)^q＝ε^τ(t,q)

4.4)如果上式右侧的等式成立，那么定义质量指数τ(q)为曲线lnχ_q-lnε的斜率：

4.5)根据让德勒变换规律，计算信号任意时刻t的时变奇异性指数：

τ(t,q)＝α(t,ττ)·q-f(t,α)

利用上述关系，通过测定并计算P_i(ε)、χ_q(ε)和τ(q)，求得分形系统的多重分形奇异谱f(a)；计算出的多重分形谱的不同参数具有不同的物理意义，根据参数值的差异，从细节角度定量表达系统的混沌特征，具体如下：

多重分形奇异谱f(a)反映被考察的物理量在分形结构上不均匀分布的性质；多重分形奇异谱的峰值f_max表示相同概率的单元数随观察尺度的变化速度；a_max、a_min反映大、小概率测度区域的性质，那么Δa＝a_max-a_min描述了奇异强度分布范围内概率测度分布的不均匀程度；大、小概率测度的比值B＝(α_max-α(f_max))/(α(f_max)-α_min)，描述的是大、小概率子集在分形结构中占的比例大小；最大、最小概率子集分形维数之差Δf＝f(α_max)-f(α_min)，描述的是最大与最小概率子集中元素个数的差异；

步骤五：合理选择时变奇异谱参数，形成时变奇异谱故障特征向量；

合理选择气阀的时变奇异谱参数，形成时变奇异谱故障特征向量，计算各状态下T1至T4阶段振动加速度信号的奇异谱参数，捕捉针对气阀故障类型影响差异较大的参数，故将T4段奇异谱的谱参数a_min值作为故障特征向量中的第一个元素；为综合T2和T4阶段振动信号的特性，将其奇异谱的七个重要谱参数进行奇异值分解，选取分解后特征量中的第一个值作为故障特征向量的第二个元素；为表现气阀四种状态下各阶段运动时间的差异，将吸气过程和排气过程的运动时间在一周期内所占比例分别作为故障特征向量的第三个和第四个元素；

步骤六：将故障特征向量输入支持向量机进行模式识别，判断故障位置及故障类型。

2.根据权利要求1所述的基于时变奇异谱的往复压缩机气阀故障诊断方法，其特征在于：所述的步骤六中，将故障特征向量输入支持向量机进行模式识别，优选气阀故障参数组合，取各状态的第1～20个特征向量组成训练集，取第21～30个特征向量组成测试集，其中支持向量机以径向基函数作为核函数。绘制气阀故障分类结果图，判断故障位置及故障类型。