[发明专利]一种基于分形理论的隔膜泵故障诊断方法及装置

权利要求书

1.一种基于分形理论的隔膜泵故障诊断方法，其特征在于：所述方法的具体步骤如下：

Step1、通过信号采集模块对隔膜泵振动信号进行采集；同时将历史训练得到的各故障分形特征量导入故障识别模块，作为故障识别的故障匹配特征量；

Step2、通过预处理模块电路对采集到的振动信号进行放大、滤波去噪和A/D转换，实现信号的降噪处理；

Step3、对降噪后的振动信号进行分形故障特征量提取，包括其关联维数特征量与盒维数特征量的提取；

Step4、将得到的关联维数特征量与盒维数特征量与步骤Step1中导入的历史训练的各故障分形特征量进行故障匹配和识别；

若与故障匹配特征量相匹配，则报警模块提示设备维护人员对设备进行跟踪关注；

若匹配结果超出所设阈值，则发出警报由设备维护人员对设备进行维修处理，同时更新匹配特征量数据库；

所述步骤Step3中，所述分形故障特征量提取包括两个步骤：

（1）首先计算振动信号的关联维数特征量，若其关联维数特征量能反映出故障类型，则继续步骤Step4进行后续的模式识别；

（2）若其关联维数特征量不能反映信号的状态特征，则进一步计算其盒维数特征量对关联维数特征量进行佐证，联合二者特征实现状态识别。

2.一种根据权利要求1所述的基于分形理论的隔膜泵故障诊断方法构建的诊断装置，其特征在于：包括

信号采集模块，用于通过加速度传感器对隔膜泵的振动信号进行检测，并将历史训练得到各故障分形特征量导入到故障识别模块，作为故障识别模块的故障匹配特征量；所述加速度传感器采取了三个方向的安装方式，分别为轴向、径向和垂直方向；

信号预处理模块，用于对采集到的隔膜泵振动信号进行预处理，包括信号放大、滤波降噪及A/D转换，便于后续的特征提取；

特征提取模块，用于对降噪后的振动信号提取分形故障特征；

状态识别模块，用于将提取的分形故障特征与初始导入的历史训练得到的各故障分形特征量进行故障匹配和识别；

故障诊断及报警模块，用于对故障作出诊断并发出报警，提醒设备维护人员对设备做出相应处理。