[发明专利]基于最小充分统计量模式分析的给水泵故障检测方法

摘要

本发明公开了一种基于最小充分统计量模式分析的给水泵故障检测方法，利用最小充分统计量模式分析建立统计模型，依次进行正交变换、最小充分统计量计算，将给水泵运行及相关的状态参数转换成统计量指标；利用主元分析方法对统计量指标进行建模，在主元空间中计算T2统计量，当其超过阈值时发出故障警报。本发明通过最小充分统计量模式分析，能很好的解决给水泵状态数据的非高斯性、多种状态相互耦合所造成的给水泵在线故障检测的困难，提高故障检测的准确率。

主权项

基于最小充分统计量模式分析的给水泵故障检测方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：利用数据采集系统采集正常状态下给水泵运行及相关的状态数据，并进行均值为0、标准差为1的标准化，组成训练数据集X∈Rm×n；其中，m为状态变量个数，n为训练样本数；S2：分别对训练数据集X中各状态变量建立概率模型，得到最小充分统计量的函数表达式U(X)；S3：按照时间顺序，将训练数据集X切割成长度为w的若干子集，对每个子集进行正交变换，得到中间数据集[D1 D2 … Dk]；S4：利用步骤S2中得到的最小充分统计量的函数表达式U(X)计算[D1 D2 … Dk]的最小充分统计量，得到训练数据集X下的统计量指标S；S5：利用主元分析方法对统计量指标S进行建模，得到T2统计量的计算表达式及相应的阈值；S6：按照步骤S1中的状态变量种类，采集当前时刻及前w‑1时刻的状态数据，标准化后进行正交变换，利用步骤S2中得到的最小充分统计量的函数表达式U(X)计算最小充分统计量，得到新的统计量指标snew，计算出对应的T2统计量并与阈值进行比较，若超出阈值则发出故障警报。