[发明专利]一种机械故障诊断方法及系统

说明书

技术领域

本发明涉及机械故障检测领域，特别涉及一种机械故障诊断方法及系统。

背景技术

随着现代工业及科学技术的迅速发展,现代设备的结构越来越复杂,功能越来越完善,自动化程度越来越高,不仅同一设备的不同部分之间互相关联,紧密祸合,而且不同设备之间还存在着紧密的关系,在生产过程中形成一个整体。因此,一处故障就有可能引起链式反应,导致整个设备甚至整个生产过程不能正常运行,所以机械故障诊断具有重要的意义。

故障诊断是从医学检验和诊断中受到启发,并随着系统工程、信息论、控制论、电子技术、计算机技术、信息处理、人工智能等现代科学技术的发展而发展起来的一门新兴综合性交叉学科,其研究内容涉及故障机理、传感器与检测技术、信号分析与数据处理、自动控制、系统辨识、专家系统和计算机软硬件等技术领域。

目前由于技术的限制以及故障样本相对缺乏的原因，实际生产过程中应用的故障诊断技术总存在误诊断的问题，这在个别领域是无法接受的，为此建立一个完善的故障样本库，设计出诊断准确率高的故障诊断算法就成为迫切需要解决的问题。

发明内容

本发明的目的在于：针对目前机械故障识别准确度低，故障样本不完善的技术问题，提供一种机械故障诊断方法及系统。

为了实现上述发明目的，本发明采用的技术方案为：一种机械故障诊断方法，首先构建包含目前全部已知诊断样本的诊断样本库，所述已知诊断样本分别用于表征机械的已知正常状态、已知潜在故障状态和已知故障状态，其特征在于，包括如下步骤，

第一步：根据所述已知诊断样本，构建若干未知诊断样本，并将所述未知诊断样本保存在所述诊断样本库中，其中所述未知诊断样本用于表征机械的未知运行状态；

第二步：根据所述诊断样本库中所有的所述已知诊断样本和所述未知诊断样本，训练并生成故障诊断算法，并且所述故障诊断算法的诊断结果分别与所述已知正常状态、所述已知潜在故障状态、所述已知故障状态以及所述未知运行状态相对应；

第三步：运用第二步中生成的所述故障诊断算法诊断从现场获取的表征机械当前运行状态的诊断样本，最终输出诊断结果；

第四步：若第三步中的所述诊断结果为所述未知运行状态，则确定所述诊断样本表征的机械运行状态，并将已确定所表征的机械运行状态的所述诊断样本更新为所述已知诊断样本后，跳转至第一步。

根据一种具体的实施方式，在所述第一步中，对表征所述已知正常状态的所述已知诊断样本，进行变异处理，以构建所述未知诊断样本；其中，

所述变异处理为：将表征所述已知故障状态的所述已知诊断样本，经过小波分析后得到的小波包随机叠加到表征所述已知正常状态的所述已知诊断样本上；或者将表征所述已知故障状态的所述已知诊断样本，经过EMD分解后得到的本征模态函数叠加到表征所述已知正常状态的所述已知诊断样本上。

根据一种具体的实施方式，在所述第四步中，通过故障诊断专家系统，或通过现场人员或者专家人员对所述诊断样本进行分析，以确定所述诊断样本表征的机械运行状态，确定后，将所述诊断样本更新为已知诊断样本。

根据一种具体的实施方式，将所述诊断样本更新为所述已知诊断样本后，即所述诊断样本库中的所述已知诊断样本的数量增加，则删除之前所构建的全部所述未知诊断样本，而且删除后再跳转至所述第一步。

根据一种具体的实施方式，训练生成所述故障诊断算法包括：

提取所述已知诊断样本和所述未知诊断样本的故障特征，并以所述故障特征为所述故障诊断算法的输入，训练所述故障诊断算法的诊断结果分别与所述已知诊断样本表征的所述已知正常状态或所述已知潜在故障状态或已知故障状态，或者所述未知诊断样本表征的未知运行状态相对应；

训练生成所述故障诊断算法后，通过验证样本库验证训练生成的所述故障诊断算法的诊断准确率，若诊断准确率不小于设计值，则训练成功，否则调整所述故障诊断算法，并重新进行训练，直至训练成功。

基于机械故障诊断方法，本发明还提供一种机械故障诊断系统，其包括现场处理单元和服务器，其中，

所述现场处理单元，用于从现场获取表征机械当前运行状态的诊断样本和从所述服务器获取故障诊断算法，并运用所述故障诊断算法诊断所述诊断样本，最终输出诊断结果，若所述诊断样本的诊断结果为未知运行状态，则将本次故障诊断的所述诊断样本发送至所述服务器；