[发明专利]基于盲源分离单边检测法的环冷机漏风率检测方法

权利要求书

1.一种基于盲源分离单边检测法的环冷机漏风率检测方法，在环冷机台车处安装若干第一声音信号采集器，在环冷风机处安装若干第二声音信号采集器，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

步骤1：采集正常工况下台车声音数据和风机声音数据，得到台车声音样本和风机声音样本，台车声音样本和风机声音样本按照时间一一对应构成正常数据样本集X_normal；

步骤2：利用采集到的台车声音样本和风机声音样本获得混合历史样本集，并利用混合历史样本集获得信源重构模型；

步骤3：利用获得的信源重构模型对正常数据样本集X_normal进行信源重构，得到正常工作音源样本集；并滤除台车声音音源样本中风机的声音强度，获得滤除风机干扰的正常工作音源样本集；

步骤4：利用第一计算公式计算滤除风机干扰的正常工作音源样本集中各特征音源的声音强度，获得正常样本强度集；并利用正常样本强度集X_snormal建立正常声音模型；

步骤5：实时采集环冷机车间当前台车声音样本和风机声音样本，并通过信源重构获得故障特征音源对应的台车声音强度集和风机声音强度集，从台车声音样本中滤除风机声音强度的影响获得滤除风机影响的在线声音样本；将滤除风机影响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库中的漏风声音模型进行比较，判断在线声音样本是否属于已定义的漏风故障以判断环冷机是否发生漏风故障；

所述的利用混合历史样本集获得信源重构模型的方法为：

步骤2.1：对混合历史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2.2：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2.3：利用公式通过迭代的计算方式计算并更新w_i，再利用公式W←(WW^T)^-0.5W计算获得信源重构模型；

所述步骤3中，利用获得的信源重构模型对正常数据样本集X_normal进行信源重构，得到正常工作音源样本集的具体方法为：

步骤3.1：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3.2：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，

所述第一计算公式为：s_ij＝s1_ij-α·s2_ij；

i是音源代号；

j是当前样本序号；

s_ij是当前样本消除风机干扰后的i音源的声音强度；

s1_ij是当前样本i音源的台车声音强度；

s2_ij是当前样本i音源的风机声音强度；

α是干扰系数。

2.根据权利要求1所述的基于盲源分离单边检测法的环冷机漏风率检测方法，其特征在于，所述步骤4中利用正常样本强度集X_snormal建立正常声音模型的方法包括：利用正常样本强度集X_snormal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。

3.根据权利要求1所述的基于盲源分离单边检测法的环冷机漏风率检测方法，其特征在于，所述步骤5中判断环冷机是否发生漏风故障的步骤为：

步骤5.1：利用公式s_ij＝s1_ij-α·s2_ij，将风机声音强度从台车声音音源样本中滤除，获得滤除风机影响的正常声音样本，

步骤5.2：计算滤除风机影响的正常声音样本到质心的距离；将滤除风机影响的正常声音样本到质心的距离与超球体半径进行比较，如果滤除风机影响的正常声音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，如果滤除风机影响的正常声音样本到质心的距离小大于超球体半径，则将当前状态归类为异常状态。

4.根据权利要求1所述的基于盲源分离单边检测法的环冷机漏风滤检测方法，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。