[发明专利]一种水下微型推进器故障诊断的方法及装置

权利要求书

1.一种水下微型推进器故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括：

A)模型训练阶段

S101)预先采集目标水下微型推进器在不同故障类型下的多组电机电流历史信号，作为模型的训练样本数据集；

S102)对步骤S101)得到的训练样本数据集采用改进的希尔伯特-黄变换进行特征向量提取；

S103)基于步骤S102)提取到的特征向量并结合推进器故障类型进行训练，得到水下微型推进器故障诊断模型；

B)故障诊断阶段

S201)对待诊断水下微型推进器的电机电流实时信号进行测量与数据采集；

S202)对步骤S201)得到的电机电流实时信号采用改进的希尔伯特-黄变换进行特征向量提取；

S203)将步骤S202)提取到的特征向量输入至步骤S103)训练好的水下微型推进器故障诊断模型进行模式识别，诊断出该推进器的故障状态；

C)模型优化阶段

S301)当所述待诊断水下微型推进器发生实际故障，而已训练的故障诊断模型未输出相应的水下微型推进器故障类型时，采集该实际故障的故障类型以及该实际故障发生时所述待诊断水下微型推进器的电机电流实时信号；

S302)将采集到的该实际故障的故障类型以及该实际故障发生时所述待诊断水下微型推进器的电机电流实时信号添加至预先采集的模型训练样本数据集中，获得更新的模型训练样本数据集；

S303)对步骤S302)得到的更新后的训练样本数据集采用改进的希尔伯特-黄变换进行特征向量提取；

S304)基于步骤S303)提取到的特征向量并结合更新后的水下微型推进器故障类型进行训练，得到优化的水下微型推进器故障诊断模型。

2.根据权利要求1所述的水下微型推进器故障诊断方法，其特征在于，所述步骤S101)中的故障类型包括：推进器叶片缠绕杂物故障、推进器动静摩擦故障、推进器叶片断裂故障、推进器叶片变形故障、推进器叶片空化故障。

3.根据权利要求1所述的水下微型推进器故障诊断方法，其特征在于，所述步骤S102)包括以下过程：

S1021)采用Daubechies小波对输入被测电流信号x(t)进行N层小波包分解与重构，得到2^N个不同频段的窄带电流信号；

S1022)对步骤S1021)中得到的各个窄带电流信号做集合经验模态分解，得到所有窄带电流信号的IMF分量；

S1023)对所有窄带电流信号的IMF分量进行筛选，得到整个被测信号x(t)最终的IMF分量；

S1024)分别对最终的IMF分量进行希尔伯特-黄变换，得到被测电流信号x(t)的瞬时属性；

S1025)根据被测电流信号x(t)的瞬时属性，提取能够反映被测电流信号x(t)时频特性的时频统计特征，其中，时频统计特征包括：每个IMF分量的瞬时幅度的均值，所有IMF分量的边际谱的带宽、峰值和方差。

4.根据权利要求1所述的水下微型推进器故障诊断方法，其特征在于，所述步骤S103)包括以下过程：

S1031)基于支持向量机技术对水下微型推进器故障经验池进行非监督机器学习；

S1032)采用交叉验证(K-CV)和网格参数搜索法对惩罚因子C和径向基核函数的参数g进行寻优；

S1033)采用二叉树多分类算法，使支持向量机可以对水下微型推进器不同运行状态进行识别分类，获得已训练的故障诊断模型。

5.一种应用如权利要求1-4任意一项水下微型推进器故障诊断方法的水下微型推进器故障诊断装置，其特征在于，包括水下推进系统、数据采集模块、数据处理与判断模块；

所述水下推进系统包括直流电源、推进器；

所述数据采集模块是通过NI数据采集卡和LabVIEW的数据采集程序实现的；

所述数据处理与判断模块是通过MATLAB数据处理程序对采集到的数据进行处理与故障诊断的；

所述水下微型推进器故障诊断装置还提供一台计算机，用于安装所述LabVIEW的数据采集程序和所述MATLAB数据处理程序。