[发明专利]一种基于传感器互补性分析的故障诊断方法

说明书

本发明公开了一种基于传感器互补性分析的故障诊断方法，包括以下步骤：步骤一、获取偏好关系矩阵；步骤二、获取传感器互补性向量；步骤三、融合多传感器检测数据得故障类型。本发明逻辑清晰、设计合理，根据故障诊断历史数据分析传感器互补性，基于传感器互补性构建多传感器故障诊断模型。从而在故障诊断时，综合考虑各类型传感器的优势，提升多传感器检测时故障诊断的精确性，对电机转子系统的故障诊断提供帮助。

技术领域

本发明属于故障诊断技术领域，具体涉及一种基于传感器互补性分析的故障诊断方法。

背景技术

随着各领域技术的快速发展，在实际应用中一些系统的功能日趋完善，其结构也变得更为复杂。然而系统出现故障时，对其进行故障原因分析的难度也随之增大。同时由于技术的成熟，大型系统的故障所带来的经济损失也愈加严重，其所影响的范围也更为广泛。因此对于系统的良好运行和维护来说，故障诊断极为重要，构建有效合理的故障诊断模型也十分必要。现已有许多研究提出了各种方法模型来解决不同系统环境中的故障诊断问题。同时多种理论也被应用于故障诊断领域，如模糊数学、证据理论、神经网络等。

证据理论是一种满足比贝叶斯更弱条件的不确定推理方法。证据理论常被用于处理不确定数据，其提供了有用的证据合成方法，能有效地融合多个证据源提供的不确定信息，因而被很好地应用于数据融合、目标识别及故障诊断等领域。

在对电机转子进行故障诊断时，常用转速传感器、振动位移传感器及振动加速度传感器等多种类型传感器对系统状态进行检测，因此在对电机转子故障预测和分析时需要融合多传感器数据。而对于不同的故障类型，根据检测数据所能获取的故障特征信息也因传感器而异。往往单一传感器对于不同故障有着不同的检测灵敏度，为了得到更好的故障诊断结果，需要综合各类型传感器的优势。因此在融合多传感器故障检测数据时，应对各传感器之间的互补性进行合理的分析，在此基础构建合理的模型，从而提升故障诊断精确性。然而如何构造有效的基于传感器互补性分析的故障诊断模型仍有待进一步研究。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于针对上述现有技术中的不足，提供了一种基于传感器互补性分析的故障诊断方法，其逻辑清晰、设计合理。根据各传感器检测结果的历史数据，分析针对不同故障类型时各传感器间的互补性。基于互补性分析结果，构建多传感器数据融合模型。该发明的算法模型在故障诊断时通过分析传感器间的互补性，进而综合考虑各类型传感器的优势，从而提升多传感器检测时电机转子故障诊断的精确性。

为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：一种基于传感器互补性分析的故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一、获取偏好关系矩阵：

步骤101：获取各传感器故障诊断矩阵：

传感器种类有n种，记为X＝{x₁,x₂,...,x_i,...,x_n}，故障类型有h种，记为Y＝{y₁,y₂,...,y_j,...,y_h}；根据传感器电机转子故障诊断的历史案例数据，可以得到各传感器的故障诊断矩阵；传感器x_i的故障诊断矩阵R_i为：其中为传感器x_i将故障类型y_k判断成故障类型y_l的案例数量；

步骤102：获取传感器偏好关系矩阵：

从故障诊断矩阵R_i可以得到传感器x_i对于故障类型y_j的诊断情况其中为对y_j正确诊断的案例数，为将y_j误诊断成其他故障类型的案例数，为将其他故障类型误诊断成y_j的案例数，则为除上述三种情况外的案例数；