[发明专利]电磁斥力机构的故障诊断方法及装置

权利要求书

1.一种电磁斥力机构的故障诊断方法，其特征在于，包括：

获取电磁斥力机构分闸时产生的声音信号和振动信号；

对所述声音信号进行经验模态分解，得到固有模态分量，并利用所述固有模态分量得到声音信号特征量；

对所述振动信号进行改进S变换，得到改进S变换模矩阵，并利用所述改进S变换模矩阵得到振动信号特征量；

将所述声音信号特征量和振动信号特征量输入预先训练好的随机森林模型，得到故障分类结果，以完成对电磁斥力机构的故障诊断。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述声音信号进行经验模态分解，得到固有模态分量，包括：

利用小波包阈值方法对所述声音信号进行降噪处理，并对降噪后的声音信号进行经验模态分解，得到固有模态分量。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对声音信号进行经验模态分解得到固有模态分量，包括：

计算声音信号的所有极值点；

对所有极值点进行三次样条插值计算，得到上包络线和下包络线；

计算所述上包络线和下包络线的均值信号；

利用所述均值信号和声音信号得到细节信号；

判断所述细节信号是否满足插值条件，所述插值条件包括：细节信号的极值点的个数和过零点的个数相等或相差一个，以及，由细节信号的局部极大值点形成的上包络线和由细节信号的局部极小值点形成的下包络线关于横坐标轴对称；

若是，则利用所述细节信号和声音信号得到残差信号；

判断所述残差信号是否满足终止条件，所述终止条件包括：所述残差信号的极值点最多不超过两个；

若是，则将所述细节信号作为固有模态分量，以完成对细节信号的经验模态分解。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，该方法还包括：

在判断所述细节信号不满足所述插值条件时，将细节信号作为声音信号，并重复执行所述计算声音信号的所有极值点的步骤，以更新细节信号，直至细节信号满足所述插值条件。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，该方法还包括：

在判断所述残差信号不满足所述终止条件时，将残差信号作为声音信号，并重复执行所述计算声音信号的所有极值点的步骤，以更新残差信号，直至残差信号满足所述终止条件。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述固有模态分量得到声音信号特征量，包括：

计算所述固有模态分量的能量熵，将固有模态分量的能量熵作为声音信号特征量。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述振动信号进行改进S变换，得到改进S变换模矩阵，包括：

利用小波包阈值方法对所述振动信号进行降噪处理，并对降噪后的振动信号进行改进S变换，得到改进S变换模矩阵。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述改进S变换模矩阵得到振动信号特征量，包括：

将所述改进S变换模矩阵分成若干个时频块；

计算每个时频块的能量；

对每个所述时频块的能量进行归一化处理，

利用归一化处理后的时频块的能量计算改进S变换能量熵，将所述改进S变换能量熵作为振动信号特征量。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取电磁斥力机构分闸时产生的声音信号和振动信号，包括：

通过拾音器获取电磁斥力机构分闸时产生的声音信号；

通过加速度传感器获取电磁斥力机构分闸时产生的振动信号。

10.一种电磁斥力机构的故障诊断装置，其特征在于，包括：

信号获取模块，用于获取电磁斥力机构分闸时产生的声音信号和振动信号；

声音信号特征量计算模块，用于对所述声音信号进行经验模态分解，得到固有模态分量，并利用所述固有模态分量得到声音信号特征量；

振动信号特征量计算模块，用于对所述振动信号进行改进S变换，得到改进S变换模矩阵，并利用所述改进S变换模矩阵得到振动信号特征量；

故障诊断模块，用于将所述声音信号特征量和振动信号特征量输入预先训练好的随机森林模型，得到故障分类结果，以完成对电磁斥力机构的故障诊断。