[发明专利]基于参数有效性的转子碰摩声发射信号模糊综合判别方法

摘要

本发明公布了一种基于参数有效性的转子碰摩声发射信号模糊综合判别方法。本发明所述方法对碰摩声发射试验装置采集的声发射信号提取特征参数，利用模糊熵理论来度量声发射特征参数相对于不同转子碰摩状态模式的不确定度，并对各特征参数进行有效性分析，然后将参数的有效性用于模糊综合判别。本发明能准确地判别声发射信号所属的碰摩状态类别，从而有效地应用于碰摩的检测。

主权项

1、一种基于参数有效性的转子碰摩声发射信号模糊综合判别方法，其特征在于包括以下步骤：(1)采用碰摩声发射试验装置获得待识别的声发射信号；(2)选择并提取步骤1所述的声发射信号的特征参数即：平均振幅、最大振幅、振幅动态范围以及小波包分解信号的前四个接点重构信号的能量值；(3)对训练样本的各特征参数进行有效性分析：(3-1)提取训练样本的特征参数得到每个训练样本的特征参数矢量x，并确定训练样本的第j个特征参数对第k类别的隶属度函数μ_jk(x)：μjk(x)=exp[-12(x-mjkσjk)2]Σk=1Cexp[-12(x-mjkσjk)2],]]>其中m_jk为第k类别中不同特征参数的均值，σ_jk为第k类别中不同特征参数的方差，1＜j＜J，1＜k＜C，J为训练样本的特征参数个数，C为待判别信号即训练样本的类别数，j、k、J、C都为自然数，下同；形成隶属函数μ之间的模糊关系矩阵R：R=μ11μ12···μ1Cμ21μ22···μ2C············μJ1μJ2···μJC,]]>(3-2)采用步骤3-1中的隶属函数μ_jk(x)计算训练样本的第j个特征参数相对于第k类别的平均模糊熵，即：Hjk(μ)=1NΣi=1NS(μjk(xi)),]]>上式中的N为训练样本的样本数，1≤i≤N，xⁱ表示第i个训练样本的特征参数矢量，i、N都为自然数下同，S(u_jk(xⁱ))为模糊熵为：S(μ_jk(xⁱ))＝-μ_jk(xⁱ)ln(μ_jk(xⁱ)-[1-μ_jk(xⁱ)]ln[1-μ_jk(xⁱ)]；(3-3)采用步骤3-2所述的平均模糊熵H_jk(μ)得出训练样本的第j个特征参数的有效性度量系数W_j：Wj=Σk=1C1/HjkΣj=1JΣk=1C1/Hjk,]]>(3-4)采用步骤3-3所述的有效性度量系数W_j后，修正步骤3-1所述的模糊关系矩阵R为：R′=W10···00W2···0············00···WJμ11μ12···μ1Cμ21μ22···μ2C············μJ1μJ2···μJC;]]>(4)判决待识别的碰摩声发射信号：采用步骤2所述的待识别的碰摩声发射信号特征参数的向量U得到综合评价模糊集合：V＝U×R′，其中综合评价模糊集合V＝{v₁，v₂，…，v_C}，v表示当前待识别的碰摩声发射信号的特征参数向量对于不同类别的隶属度，将隶属度最大的类别作为判决结果输出。