一种基于声发射信号的消防水泵的故障诊断方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及一种基于声发射信号的消防水泵的故障诊断方法。
【背景技术】
[0002] 消防水泵是消防设备中最重要的部件，其性能的优劣对整套消防设备的可靠性有 着直接的影响。消防水泵一旦发生故障，轻则振动噪声增加，加速其设备的损耗，降低工作 效率；重则使整个楼宇消防设施停止工作，造成严重事故。确保消防水泵在全生命期的完好 可用，是有效保障对火情及时控制的重要手段，因此消防水泵的性能检测及故障诊断在工 业应用中中具有重大意义。由于流体的不可压缩性、泵源与泵回路的流固耦合作用及消防 水泵本身具有大幅度的固有机械振动，信号容易产生畸变且噪声干扰剧烈，使得消防水泵 的故障机理复杂，故障特征信号微弱，利用常规的信号处理方法难以提取故障信息，并进行 有效的故障诊断。
[0003] 消防水泵的故障诊断主要包括消防水泵声发射信号（Acoustic emission，AE)采 集，故障特征提取和故障诊断三个步骤，其核心步骤的就是故障特征提取。目前消防水泵故 障诊断方法主要有基于信号处理的方法、基于解析模型的方法和基于知识的方法。用于消 防水泵故障诊断中基于信号处理的方法主要有频谱分析、功率谱估计和小波分析等，他们 都是利用信号的数学模型，直接分析监测信号，提取方差、幅值、频率等故障特征参数，然后 实现消防水泵的故障诊断，这类方法的局限性在于故障容易误判，随机性较大，且不适合非 平稳信号。
[0004] 基于解析模型的方法需要建立被诊断对象的较为精确的数学模型，具体又可以分 为状态估计方法、等价空间方法和参数估计方法。这类方法虽然具有一定的优点，但是在实 际情况中，常常无法获得对象的精确数学模型，而且故障引起系统模型结构和参数变化的 形式是不确定的，这就大大限制了基于解析模型诊断方法的使用范围和效果。
[0005] 随着人工智能及计算机技术的飞速发展，基于知识的方法在故障诊断中的应用也 越来越广泛，目前应用到消防水泵故障诊断中基于知识的方法主要有：粗糙集理论、专家系 统、人工神经网络和支持向量机等。这些方法有着推理逻辑严密、可靠性高，有自学习、自组 织、容错能力和善于处理不确定信息等优点，但也有一些局限性，如知识难以有效表达、获 取困难、推理复杂和诊断推理过程不清晰，诊断解释不直观等等。
[0006] 消防水泵故障声发射信号是非平稳时变信号，其故障诊断的关键是从非平稳信号 中提取特征向量。但是对于正常运转下的消防水泵来说故障检测难度更大，因为声发射信 号具有瞬态随机性，且由于强噪声和陡畸变的影响，可能检测不到消防水泵的故障特征频 率。鉴于此类局限性问题，传统的消防水泵故障诊断方法很难对消防水泵的工作状态做出 较为准确的评价。
【发明内容】
[0007] 有鉴于此，本发明为了更加准确地对消防水泵的工作状态做出有效的评价，提出 了一种基于声发射信号的消防水泵的故障诊断方法。该方法以声发射传感器对消防水泵进 行信号检测，采集运行状态下的消防水泵的带有畸变特性的声发射信号；提出了采用归一 化直接正交法计算窄带信号的瞬时频率，以得到的瞬时频率为依据对畸变信号进行逐点变 采样矫正和将瞬态成分分析用于矫正信号的故障辨识的处理方法，能够实现信号特征的优 化提取，更加准确的进行故障诊断，实现故障分类，具体包括以下步骤：
[0008] 步骤一：以声发射传感器对消防水泵进行信号检测，采集运行状态下的消防水泵 的带有畸变特性的声发射信号；
[0009] 步骤二：利用带通滤波器提取声发射信号中的窄带信号，对窄带信号进行归一化 直接正交计算获得其瞬时频率，最后以得到的瞬时频率为依据对信号进行逐点变采样矫 正，获得矫正信号；
[0010] 步骤三：利用瞬态成分分析方法对矫正信号进行分析，即首先在参数域基于单边 Laplace小波构建参数化周期瞬态小波，然后基于最大相关法则将构建的参数化周期瞬态 小波与矫正信号进行匹配分析，提取故障特征信息；
[0011] 步骤四：根据故障特征信息进行故障分类，完成故障诊断。
[0012] 进一步，在步骤一中采用声发射传感器采集消防水泵的带有畸变特性的声发射信 号。
[0013] 6.进一步，在步骤二中具体包括以下步骤：2. 1 :利用带通滤波提取原信号中的
[0014] 窄带信号；2. 2 :归一化直接正交计算获得其瞬时频率
【主权项】
1. 一种基于声发射信号的消防水泵的故障诊断方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤一：以声发射传感器对消防水泵进行信号检测，采集运行状态下的消防水泵的带 有畸变特性的声发射信号； 步骤二：利用带通滤波器提取声发射信号中的窄带信号，对窄带信号进行归一化直接 正交计算获得其瞬时频率，最后以得到的瞬时频率为依据对信号进行逐点变采样矫正，获 得矫正信号； 步骤三：利用瞬态成分分析方法对矫正信号进行分析，即首先在参数域基于单边 Laplace小波构建参数化周期瞬态小波，然后基于最大相关法则将构建的参数化周期瞬态 小波与矫正信号进行匹配分析，提取故障特征信息； 步骤四：根据故障特征信息进行故障分类，完成故障诊断。
2. 根据权利要求1所述的一种基于声发射信号的消防水泵的故障诊断方法，其特征在 于：在步骤一中采用声发射传感器采集消防水泵的带有畸变特性的声发射信号。
3. 根据权利要求1所述的一种基于声发射信号的消防水泵的故障诊断方法，其特征在 于：在步骤二中具体包括以下步骤：2. 1 :利用带通滤波提取原信号中的窄带信号；2. 2 :归 一化直接正交计算获得其瞬时频率
获得矫正信号。
4. 根据权利要求1所述的一种基于声发射信号的消防水泵的故障诊断方法，其特征在 于：在步骤三中具体包括以下步骤：3. 1 :利用周期参数T建立周期性Laplace瞬态小波：
其中iD (f，G，T，t) = itY⑴，f G R+为频率，（e[0，l)cziT是粘滞阻尼比，T G R 是延时，这三个参数分别属于子集F，Z，T ;3. 2 :参数集合确定后根据式（2)在参数域内建立 瞬态小波并与分析信号进行相关计算，获得周期参数T，即消防水泵故障特征参量。
5. 根据权利要求1所述的一种基于声发射信号的消防水泵的故障诊断方法，其特征在 于：在步骤四中根据故障特征参量进行故障分类。
【专利摘要】本发明提供了一种基于声发射信号的消防水泵的故障诊断方法，旨在解决在消防水泵的故障诊断问题。具体方法步骤是：以声发射传感器对消防水泵进行信号检测，采集运行状态下的消防水泵的带有畸变特性的声发射信号；利用带通滤波器提取该信号中的窄带信号，对窄带信号进行归一化直接正交计算获得其瞬时频率，最后以得到的瞬时频率为依据对信号进行逐点变采样矫正，获得矫正信号；然后利用瞬态成分分析方法对其进行分析，即首先在参数域基于单边Laplace小波构建参数化周期瞬态小波，然后基于最大相关法则将构建的周期瞬态小波与矫正信号进行匹配分析，提取故障特征信息；最后根据故障特征进行故障分类，实现故障诊断。
【IPC分类】F04B51-00
【公开号】CN104819145
【申请号】CN201510259441
【发明人】柴毅, 屈剑锋, 陈鹏, 张国洲, 谭云月
【申请人】重庆大学
【公开日】2015年8月5日
【申请日】2015年5月20日