[发明专利]基于盲源分离单边检测法的烧结机漏风故障在线诊断方法

权利要求书

1.一种基于盲源分离单边检测法的烧结机漏风故障在线诊断方法，烧结机所在车间安装若干声音信号采集器，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

步骤1：利用声音信号采集器采集正常工况下烧结生产车间的声音数据，获得车间声音历史样本库，通过采样和去噪处理后得到离线正常样本集；

步骤2：将步骤1中获得的正常样本集进行分析和建立烧结机正常声音模型；

步骤3：实时采集当前烧结生产车间的声音数据获得在线声音样本，将采集到的在线声音样本和正常声音模型进行比较，依据比较结果判断在线声音样本是否异常，如果在线声音样本的数据异常，则将在线声音样本的数据与漏风故障声音模型进行比较，判断在线声音样本是否属于已定义的漏风故障以判断烧结机是否发生漏风故障；

所述的步骤2中获得的正常样本集进行分析和建立烧结机正常声音模型的方法包括：

步骤2.1：对正常样本集进行独立成分分析，得到烧结机生产车间声音信号的信源重构模型；

步骤2.2：利用获得的信源重构模型对正常样本集中的声音数据进行信源重构，得到正常工作信源重构样本集；

步骤2.3：将获得的正常工作信源重构样本集在不同声音来源上的独立信号分量作为漏风故障特征音源集，计算特征音源集中各个特征音源对应的声音强度获得正常样本强度集，Xs_normal＝{S₁，…，S_k}；

步骤2.4：利用获得的正常样本强度集构建得到烧结机正常声音模型；

所述步骤3中判断烧结机是否发生漏风故障的步骤为：

步骤3.1：将获得的在线声音样本实时进行信源重构，得到故障特征音源对应的在线声音强度集；

步骤3.2计算在线声音强度集与正常声音模型的相似测度，依据相似性测度判断在线生产样本是否异常；

若在线生产样本正常，则确定烧结机没有发生漏风故障；

若在线生产样本异常，则计算处于异常状态下的生产样本的声音强度集与烧结机漏风故障状态库中的各故障类型的相似性测度，判断在线生产样本的声音强度集是否属于已知的漏风故障类型，若属于，则将在线生产样本的声音强度集归类为已知故障类；若不属于，则将在线生产样本的声音强度集提交人工进行查验，判断是否发生漏风故障或是否属于漏风故障的子类型，同时更新漏风故障模型。

2.根据权利要求1所述的基于盲源分离单边检测法的烧结机漏风故障在线诊断方法，其特征在于，所述步骤2.1中对正常样本集进行独立成分分析，得到烧结机生产车间声音信号的信源重构模型的具体方法为：

步骤2.1.1：对正常样本集中的样本数据进行零均值化和白化处理,得到白化后的样本Z；

步骤2.1.2：根据对现场声音信号来源数量的估计,初始化向量W＝{w₁，w₂，…w_k}，其中，k为估计的信号源数量，w_i为初始值；

步骤2.1.3：利用公式通过迭代的计算方式计计算并更新w_i，再利用公式W←(WW^T)^-0.5W计算获得信源重构模型。

3.根据权利要求1所述的基于盲源分离单边检测法的烧结机漏风故障在线诊断方法，其特征在于，所述步骤2.2中，利用获得的信源重构模型对正常样本集中的声音数据进行信源重构，得到正常工作信源重构样本集，具体包括：

步骤2.2.1：对采集的样本，进行滤波、去噪，并按模型参数进行零均值化和和白化处理，记为z；

步骤2.2.2：利用信源重构模型的分离矩阵W对正常样本集进行信源重构，计算按信号源重构后的样本s＝W·z。

4.根据权利要求1所述的基于盲源分离单边检测法的烧结机漏风故障在线诊断方法，其特征在于，所述方法还包括通过阈值判定法或者模糊决策法对模型结果进行分析并给出故障诊断意见。

5.根据权利要求1所述的基于盲源分离单边检测法的烧结机漏风故障在线诊断方法，其特征在于，所述步骤2.3中利用获得的正常样本强度集构建得到烧结机正常声音模型的方法为：利用正常样本强度集计算正常样本的质心，作为正常数据的中心点，样本点构成的超球体半径作为正常状态的空间半径，最终获得正常声音模型。

6.根据权利要求5所述的基于盲源分离单边检测法的烧结机漏风故障在线诊断方法，其特征在于，所述步骤3.2中计算在线生产样本与正常声音模型间声音强度的相似性测度；依据相似性测度判断在线生产样本是否异常的方法具体为：计算在线生产样本到质心的距离；

将在线生产样本到质心的距离与超球体半径进行比较，如果在线生产样本到质心的距离小于或等于超球体半径，则将当前状态归类为正常状态，如果在线生产样本到质心的距离大于超球体半径，则将当前状态归类为异常状态。