[发明专利]一种基于多维度信息融合的故障诊断方法

摘要

本发明提出了一种基于多维度信息融合的故障诊断方法，包括如下步骤：1）采集数据，组成敏感参数集，启动故障诊断；2）依据传统专家系统诊断推理规则，对报警敏感参数集进行诊断，获得初始诊断结论；3）依据故障机理和故障劣化规律，构建多维度敏感参数矩阵；4）依据传统专家系统推理规则，对敏感参数矩阵中各敏感参数集进行诊断，生成对应故障矩阵；5）依据不同故障类型故障劣化规律，设计权重矩阵；6）利用故障矩阵与权重矩阵求解融合后诊断结论；本发明可提高故障诊断准确率，同时能够排除单测点单时间点信号异常故障和依据故障劣化过程中不同时间点信息进行诊断所得结论冲突问题，对现场设备管理及监测人员具有积极的工程指导作用。

主权项

一种基于多维度信息融合的故障诊断方法，其特征在于包括如下步骤：1)通过在线监测系统采集设备各测点各时间点振动数据，通过信号处理，从各测点各时间点振动数据中提取敏感参数，将单一测点单一时间点数据提取出的所有敏感参数组成该测点该时间点的敏感参数集，若某一敏感参数集中的一个或多个特征参数超过报警值，即启动故障诊断；2)依据传统专家系统诊断推理规则，对报警敏感参数集进行诊断，获得初始诊断结论；3)依据故障机理及各测点对故障的响应明显程度，选择相关测点，依据故障劣化规律，选择多个时间点，用相关测点多时间点敏感参数集构建多维度敏感参数矩阵；4)依据传统专家系统推理规则，对敏感参数矩阵中各敏感参数集进行诊断，生成对应故障矩阵；5)依据不同故障类型故障劣化规律，设计权重矩阵；6)将故障矩阵与权重矩阵对应位置数据相乘，求解融合后诊断结论R并对R进行归一化处理，处理后当R大于等于一设定值R0时，则说明该设备确实存在故障矩阵所代表的故障，否则说明设备不存在故障矩阵所代表的故障；7)给出融合后诊断结论，即设备是否存在某一故障类型。