[发明专利]一种基于熵权法的风机叶片故障预警方法

权利要求书

1.一种基于熵权法的风机叶片故障预警方法，其特征在于，包括:

步骤1.建立一数据存储单元，所述存储单元定期存储和更新一风机组在无故障情况下提取的所有风机叶片声音信号；所述声音信号包括所述风机组所有的风机处于不同风速情况下发出的声音；提取所述声音信号作为所述风机组中所有风机叶片故障预警时的备用参考信号；

步骤2.从所述风机组某风机中提取待测信号X和参考信号Y，并分别对所述待测信号X和所述参考信号Y进行小波分解并提取各自能量系数特征属性值，各个所述能量系数特征属性值组成能量系数特征属性特征维，进而分别构建待测信号特征矩阵A和参考信号特征矩阵B；

步骤3.分别提取所述待测信号特征矩阵A和所述参考信号特征矩阵B的第n列同一位置的所述能量系数特征属性值，组成m×2的特征矩阵Q且共计K个，其中n＝{1,2,3，……K}，K为所述小波分解的层数，m为所述信号划分的段数；利用熵权法分别计算K个所述特征矩阵Q中第一维和第二维的能量系数特征维的特征权重值，分别为b_n1和b_n2；

步骤4.构建所述风机组风机叶片故障预警的指标a，用以定量描述叶片的运行状态，公式如下：并由所述风机叶片故障预警指标a构建门槛值矩阵alfa；

步骤5.根据待测风机的编号和风速，遍历所述门槛值矩阵alfa，确定待测风机的预警门槛值aij和所述风机组风机叶片故障预警的指标a，并建立所述风机组中风机叶片状态信息表Tab；

步骤6.调整所述小波分解层数K值大小及其变化次数，并将每次计算结果记录在所述风机组中风机叶片状态信息表Tab中，判断所述风机组中风机的运行状况。

2.根据权利要求1所述的一种基于熵权法的风机叶片故障预警方法，其特征在于：所述步骤2中所述待测信号X和所述参考信号Y设置一定数目的采样点作为固定帧长，定义为wlen，则待测信号X和所述参考信号Y分别被分成m段信号，即其中m为式中结果的整数部分，wlen的采样点个数要求至少包含所述风机旋转一周的声音采样点，X、Y代表所述待测信号和所述参考信号，wlen满足低速轴的转速为w，单位是r/min；声音的采样频率是f，单位是Hz。

3.根据权利要求1所述的一种基于熵权法的风机叶片故障预警方法，其特征在于：所述步骤2中所述小波分解，利用小波能量公式计算所述参考信号Y和所述待测信号X分解后的能量系数，即E_n＝∑|x_n|²，其中x_n为被分解后的每段信号对应参考值，n＝{1,2,3……K}，K为所述信号小波分解的层数；所述待测信号X和参考信号Y分别被分成m段信号，每段信号分别被进行K层小波分解，每段每一层小波分解后的信号能量系数为能量系数特征属性值，每段K层小波分解后的信号能量系数特征属性组成能量系数特征维，m段能量系数特征维组成待测信号特征矩阵A和参考信号特征矩阵B。

4.根据权利要求1所述的一种基于熵权法的风机叶片故障预警方法，其特征在于：所述步骤3分别计算K个所述特征矩阵Q中第一维和第二维特征属性的特征权重值采用的熵权法，即首先根据所述特征矩阵Q中各个所述特征属性值进行归一化即其中i＝{1，2，3，......m}，j＝{1，2}，min(X_i)为第i段所述声音信号对应的能量系数特征属性值的最小值，max(X_i)为第i段所述声音信号对应的能量系数特征属性值的最大值，X_ij为第i段第j维度所述声音信号对应的能量系数特征属性值,以获得所述特征矩阵Q的归一化矩阵Q′。

5.根据权利要求1所述的一种基于熵权法的风机叶片故障预警方法，其特征在于：所述步骤4中所述构建叶片故障预警指标a即其中b_n1和b_n2分别表示所述特征矩阵Q中第一维和第二维所述能量系数特征属性的特征权重值。