[发明专利]一种基于时间序列排列模式分布的声发射事件检测方法

权利要求书

1.一种基于时间序列排列模式分布的声发射事件检测方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤一：信号采集与信号预处理：使用数据采集系统获取原始声发射序列，向原始序列中添加微弱噪声，根据设定的窗口参数使用滑动窗口对时间序列进行划分；

步骤二：时间序列相空间重构并构造排列模式与符号相空间：对滑动窗口内的一维声发射序列，通过特征参数构造原始相空间形式，获得原始相空间排列模式，并将原始相空间映射到符号相空间；

步骤三：获取排列模式分布：统计符号相空间中各种排列模式出现的次数，对应的相对频率分布即为排列模式分布；

步骤四：构造差异性度量指标，计算相对差异度与瞬时差异度：建立差异性度量函数，计算不同窗口之间排列模式分布的差异性，计算不同窗口时间序列的排列模式差异性，构造相对差异度与瞬时差异度；

步骤五：声发射事件定性检测：根据经验预先设置相对差异度阈值，计算时间序列各个窗口的相对差异度，并将其与相对差异度阈值进行比较，记录从起始时间点开始，第一个相对差异度大于相对差异度阈值的时间，如果没有检测到相对差异度大于相对差异度阈值的时间，表示无声发射事件发生，结束事件检测流程，如果检测到相对差异度大于相对差异度阈值的时间，判断从该时间往后一连续时间内相对差异度是否大于相对差异度阈值，若检测到从该时间往后的连续时间内存在相对差异度不大于相对差异度阈值的情况，表示检测到的可能为异常值，并以在该往后的连续时间内检测到的相对差异度小于或等于相对差异度阈值的时间点作为新的起始时间点且重复步骤五的前述流程，若检测到该往后的连续的时间内的相对差异度均大于相对差异度阈值，则持续检测并记录最后一个大于相对差异度阈值的时间作为该单个事件的结束时间点，在该单个事件的结束时间与到达时间之间的相对差异度均大于相对差异度阈值，将检测到的到达时间点和结束时间点作为单个事件的到达时间和结束时间的初步估计，并令声发射事件数量加一；

步骤六：声发射事件的到达时间与结束时间估计：针对单个声发射事件，找到瞬时差异度最大的窗口并进行后向搜索，构造瞬时差异度的一阶导数序列，在一阶导数序列进行后向搜索，找到最后一个值大于0对应的窗口作为到达时间窗口估计，基于声发射事件到达前的噪声序列构建自适应相对差异度阈值，从瞬时差异度最大的窗口前向搜索，在搜索到的窗口的相对差异度值小于所述自适应相对差异度阈值时，该窗口作为估计的声发射事件的结束时间；

步骤七：声发射事件数量的估计：重复以上步骤五、步骤六，其中步骤五中的起始窗口为步骤六中估计的声发射事件的结束时间，当遍历完时间序列时，声发射事件的检测流程结束，输出该序列的声发射事件数量。

2.如权利要求1所述的基于时间序列排列模式分布的声发射事件检测方法，其特征在于：

所述步骤一中所述的窗口参数包括窗口大小N和窗口不重叠系数T，其中，窗口大小N表示短时间序列包含的数据点的个数，选择N的值小于声发射事件的持续时间的1/10，同时满足N5m！，m指嵌入维度，且其中，窗口不重叠系数T表示相邻窗口没有重叠的点的数量，其值可预先设定，该T的值越大表示相邻窗口内不重叠的数据点越多，最大值可取为滑动窗口的大小，此时表示相邻窗口没有重叠的点，

对于长度为L的时间序列

X＝{x_i},i∈1,…,L，

其中，x_i表示每一个数据点，X表示时间序列也即数据点的集合，长度L表示时间序列的长度，

其中一个滑动窗口表示为

式中，其中窗口不重叠系数T≤N≤L，为声发射时间序列，窗口之间重叠的数据点个数为窗口大小减去窗口不重叠系数即N–T，当T＝N时，相邻窗口之间没有重叠。

3.如权利要求2所述的基于时间序列排列模式分布的声发射事件检测方法，其特征在于：

步骤二中所述的特征参数，指对滑动窗口内的一维时间序列进行相空间重构所使用的参数，包含嵌入维度m和延迟时间τ，

其中，嵌入维度m表示相空间重构的维度，决定了重构相空间的结构，嵌入维度m与步骤一中的窗口大小N满足N5m！，

通过不同的延迟时间τ，可以得到同一序列在不同尺度下的动力学信息。