专利汇可以提供基于频谱特征双边检测法烧结机漏风故障在线诊断方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 公开一种基于 频谱 特征双边检测法 烧结 机漏 风 故障在线诊断方法。所述的方法包括下述步骤:建立了基于 频率 特征的烧结机漏风故障的离线诊断模型;基于离线诊断模型在线对烧结车间声音采集数据进行故障诊断。本方法利用声音的频谱和强度特性,构造了一种烧结机漏风故障的特征表示方法,并以该特征表示方法,为烧结机漏风故障提供了可监测的依据;通过计算特征频率上的强度 阈值 ,定义了一种可供数值计算的烧结机漏风故障判据,该判据是烧结机漏风故障自动检测的 基础 ;通过决策机制对烧结机漏风故障判据进行诊断的方式,该方式为烧结机漏风故障诊断提供了智能化的判断依据。,下面是基于频谱特征双边检测法烧结机漏风故障在线诊断方法专利的具体信息内容。
1.一种基于频谱特征双边检测法烧结机漏风故障在线诊断方法,其特征在于,所述的方法包括下述步骤:
建立基于频率特征的烧结机漏风故障的离线诊断模型;
基于离线诊断模型在线对烧结车间声音采集数据进行故障诊断;
建立基于频率特征的烧结机漏风故障的离线诊断模型的方法包括:
21)制作烧结车间正常工作频谱样本集和漏风故障频谱样本集;
22)对比漏风故障频谱样本集与正常频谱样本集在不同频段上的强度差异,按照降序选出强度差异最大的k个频段,作为漏风故障特征频率集,记为F={f1,…,fk},其中,fi为第i个特征频率;
23)分析正常样本在特征频段中强度分布,采用统计参数估计的方法,按照人工设定的显著度α计算正常样本在特定频率fi的强度分布置信上限UCLi,将UCLi作为该特征频率对应的强度阈值,从而得到特征频率对应的强度阈值集,记为TH={th1,…,thk};
24)定义各特征频率对漏风故障的贡献率,记为Ω={ω1,…,ωk},将特征频率fi处的漏风故障贡献指标定义为表达式ci=G(si,thi,ωi),定义烧结机漏风故障判据为其中si为当前样本在特征频率fi处的声音强度;
基于离线诊断模型在线对烧结车间声音采集数据进行故障诊断的方法包括下述步骤:
31)在烧结车间实时采集声音数据,通过采样和去噪,制备成在线样本;
32)对在线样本实时进行频谱分析,得到故障特征频率对应的声音强度集为Sj={sj1,…,sjk};
其中,j为当前样本的序号,i为特征频率序号,sji为当前样本第i个特征对应的声音强度;
33)计算当前样本在特征频率fi处的漏风故障贡献指标cji=G(sji,thi,ωi),将每个特征频率对应的漏风故障贡献指标累加,得到第j个在线样本的烧结机漏风故障判据
34)利用烧结机漏风故障判据Cj对烧结机在第j个时刻是否发生漏风故障进行诊断。
2.如权利要求1所述的基于频谱特征双边检测法烧结机漏风故障在线诊断方法,其特征在于,制作烧结车间正常工作频谱样本集和漏风故障频谱样本集的步骤包括:
41)采集正常生产状况下的烧结车间声音数据和各种不同漏风情况下的声音数据,通过采样和去噪,制备成离线建模样本,按照烧结故障情况,将样本集划分为正常数据集Xnormal和漏风故障数据集Xfault;
42)对正常数据集Xnormal和漏风故障数据集Xfault分别进行时域-频域转换,得到正常工作频谱样本集和漏风故障频谱样本集。
3.如权利要求1所述的基于频谱特征双边检测法烧结机漏风故障在线诊断方法,其特征在于,还包括下述步骤:
25)根据训练数据集,通过遗传算法或人工神经网络方法,优化和计算各特征频率对漏风故障的贡献率Ω={ω1,…,ωk},从而确定烧结机漏风故障判据C的最优参数。
4.如权利要求1所述的基于频谱特征双边检测法烧结机漏风故障在线诊断方法,其特征在于,在步骤34)中,是采用的阈值判定或者模糊决策的方式作为烧结机漏风故障诊断的决策手段。
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