[发明专利]一种基于熵排序与时空分析的故障诊断及预警方法

权利要求书

1.一种基于熵排序与时空分析的故障诊断及预警方法，其特征在于，

1)计算诊断对象的空间上测点组的排列熵，再根据时间尺度上的排列熵变化进行实时诊断；

对选取的诊断对象，以监测系统的不同空间位置同类参数组为单位，实时进行排序熵计算，得到能表征该对象工作状态的实时熵参数，将这些熵参数存入历史数据库，并建立对象各工作状态与熵参数之间的映射关系，形成熵诊断数据库，之后，通过实时计算分析得到的熵参数，在熵诊断数据库中找到对应的工作状态，从而初步判断该对象的工作特性，若一段时间新计算的熵参数在数据库中均没有找到映射关系，根据情况更新数据库的映射关系，或者进行设备报警，提示需要进一步检修；

2)在整体诊断结果可疑或报警时，针对各测量信号先分别计算时间尺度的排列熵，再进行空间上不同测量信号的排序，通过排序结果进一步诊断对象状态；

首先，针对诊断对象同类参数，在选取的历史时间段内，抽取具有时间序列的样本值，对样本值组进行排序熵计算，得到表征该对象的熵特征；

其次，对该诊断对象的其他多个位置的监测量重复上述操作，得到表征该对象的熵特征序列；

然后，积累和存储诊断对象的同类参数在各种运行状态下的熵特征序列，并构建运行状态与熵特征序列映射关系的诊断数据库；

再次，每隔一段时间，对历史时间段内计算得到该同类参数的熵特征序列，并在诊断数据库中映射得到对象运行状态，熵特征序列中熵值的排序关系与正常运行状态下熵序列相比，没有发生变化，则认为诊断对象运行正常，若发生变化时，在诊断库中可映射出熵排序模式下的运行状态；

最后，诊断数据库中如果没有该熵序列，则遍历当前熵序列的排序关系与正常运行状态下排序关系的差异，并锁定到相应的熵序号，对该序号对应的现场测点进行检查和维护；

所述的步骤1)中计算诊断设备对象的空间上测点组的排列熵，再根据时间尺度上的排列熵变化进行诊断，具体子步骤如下：

(1)在当前时刻下，按照空间位置规则，获得对该诊断对象同类型的若干组监测参数X_j，j＝1～n，这些监测数据布置在该诊断对象的不同位置上，在该时刻下原始监测信号值构成长度为n的向量X(j)＝[x(1),x(2),...,x(j),...,x(n)]；

(2)对监测参数组构成的一维长度为n的向量进行空间重构，得到重构信号，X'(i)＝[x(i),x(i+τ),x(i+2τ),...,x(i+(m-1)τ)]，i＝1～k；

其中，τ为延迟参数，选为τ＝1或2，m为重构信号向量的长度，取m＝3～7，具体重构方法如下：

(a)从原始信号值i＝1开始，τ为信号选取间隔，m为重构向量所含的信号数，形成第一个重构向量；

X'(1)＝[x(1),x(1+τ),x(1+2τ),...,x(1+(m-1)τ)]

(b)然后依次重构第i个向量；

X'(i)＝[x(i),x(i+τ),x(i+2τ),...,x(i+(m-1)τ)]

(c)最后一个重构向量X’(k)的最终分量以x(n)结束，即

X'(k)＝[x(k),x(k+τ),x(k+2τ),...,x(k+(m-1)τ)]；

其中要求，k+(m-1)τ＝n,因此k＝n-(m-1)τ，只要原始信号长度n、延迟参数τ和重构信号向量长度m确定，k也就确定；

最终得到重构信号的二维矩阵如下：

(3)对重构的二维矩阵每个行向量X’(i)的各元素统一按照升序排列，成为集合X”(i)，并对应得到一组新的符号序列S(i)，i＝1～k；

X'(i)＝[x(i),x(i+τ),···,x(i+(m-1)τ]

X”(i)＝{x(i+(j₁-1)τ)≤x(i+(j₂-1)τ≤…≤x(i+(j_m-1)τ)}

如果存在下面情况，

x(i+(j_i1-1)τ)＝x(i+(j_i2-1)τ)

则按j的值大小来排序，即如果j_i1j_i2，那么按如下顺序排列，

x(i+(j_i1-1)τ)≤x(i+(j_i2-1)τ)

因此，对重构矩阵的每个行向量X’(i)总能得到对应符号序列S(i)，i＝1～k；

S(i)＝[j₁,j₂,…,j_m]

同时i≤m！，因为长度为m的符号序列最多有m！个排列模式；

(4)对每个符号序列S(i)，计算在重构的二维矩阵各行向量X’(i)对应的符号序列中出现的概率P(i)；

(5)计算原始监测值向量X(i)在嵌入维数m，延迟时间τ下的的排列熵E_p(m,τ)；

(6)排列熵的归一化处理；当原始监测信号值完全不相关时，各符号序列S(i)对应出现的概率为

排列熵达到最大值ln(m！)，为了排除信号噪声及其它干扰，对计算得到的排列熵进行归一化处理；

(7)将各时刻计算得到的系统或设备不同运行状态对应的排列熵存储，建立比对分析参考值数据库；

(8)将该时刻或近段时间的设备排列熵变化趋势与参考值对比，通过熵数值的范围确定系统或设备的运行状态或状态趋势，从而给出整体诊断结果和报警。