[发明专利]一种提升机故障诊断方法及装置

权利要求书

1.一种提升机故障诊断方法及装置，其特征在于：1)系统根据检测信号装置与提升机监控室之间的距离选择有线或无线方式传输，该系统包括有线信号采集单元、无线信号采集单元、无线传感器网络、故障诊断单元和远程监控单元；2）对采集信号使用一种新的非线性、非高斯、多模态故障诊断方法进行故障诊断，充分地利用了异构数据特征，适合多负荷变化的机械设备故障监测。

2.根据权利要求1所述的一种提升机故障诊断方法及装置，其特征在于：一种非线性、非高斯、多模态故障监测诊断方法，包括离线训练和在线故障监测诊断两个算法：离线训练算法首先训练基于多核的特征映射函数φ^e(x)及其核函数权重，样本映射到高维线性特征空间，在该空间内训练具有结构保持的投影矩阵，把高维特征空间数据投影到低维空间，最后使用低维数据特征训练GMM模型；在线监测算法首先利用φ^e(x)把测试数据映射到高维特征空间，并通过抽取数据特征，以此计算T²、SPE监测统计量，使用GMM模型计算BIP、MD监测统计量和贡献图，结合这些统计量进行故障检测和诊断。

3.根据权利要求2所述的一种非线性、非高斯、多模态故障监测诊断方法，其特征在于：对多个核函数的权重及其参数，给出了最优权重以及核函数参数的交替迭代优化算法，关于权重的优化问题如下：

 (1)

交替迭代优化算法求解步骤如下：

输入：训练数据集，权重初始值（满足(1)式的约束条件），核函数的数量M，RBF核参数初始值θ^old，梯度下降法步长N_opt=1，最大迭代次数N_imax；

输出：核函数权重值，核函数参数值；

步骤1.固定θ^old，使用凸优化法求解（1）所示问题得到权重更新解，令=；

步骤2.固定，使用梯度下降法求解问题得到核函数更新解θ^new，令θ^old=θ^new；

步骤3.N_opt= N_opt+1 , 如果N_opt≥N_imax，则优化过程结束，转到步骤4，否则转到步骤1；

步骤4.对进行检验：如果≤ε时（ε是事先确定的很小数值），删除其对应的核函数。

4.根据权利要求2所述的一种非线性、非高斯、多模态故障监测诊断方法，其特征在于：在高维特征空间获取投影矩阵，保证低维投影空间与特征空间Φ具有相似的局部几何结构，并且具有良好的鉴别性，有利于故障模式区分，计算投影矩阵算法如下：

令投影矩阵，则局部保持、非局部和全局保持由下面问题表示：                                                                    (7) 

               (8)

 令 ，,,D^b, S^b, L^b具有类似形式，上面优化可表述为: 

                    (9)

                                                                (10)

上述问题转化为求解广义特征值问题：

                                               (11)

其中是最大特征值对应的特征向量；

令，，当k≥2时，可以通过下面的特征值问题解得：

                                              (12)

其中，，I是单位矩阵。

5.根据权利要求2所述的一种非线性、非高斯、多模态故障监测诊断方法，其特征在于：所述的MD监测统计量反映单个高斯成分(局部信息)，T²监测统计量反映全局信息，两者构造一个新的融合局部和全局信息的监测统计量，其形式为

                                                         (23)

其中η_MD和分别为MD和T²的阈值。