[发明专利]基于频响函数和运行响应特征诊断复杂装置早期故障的方法

摘要

本发明公开了一种基于频响函数和运行响应特征诊断复杂装置早期故障的方法，涉及复杂机电系统故障诊断领域，具体步骤为：初选各频响函数的激励和响应测试点；测试典型复杂装置多个频响函数，找出故障特征变化，优化最佳测试点；根据力锤激励的有效频率范围设置信号采样频率，分别实施现场频响函数和运行状态响应特征的测试并进行关联，在频域内完成相关性分析，给出时频域特征参数；做相对熵与深度学习网络相结合的早期故障分类识别；本发明可以在复杂装置安装过程级运行中进行质量性能监测和调整，及早发现质量性能问题和故障隐患，提高诊断精度；可广泛用于复杂装置主要构件由于性能劣化引起早期故障的在线诊断。

主权项

基于频响函数和运行响应特征诊断复杂装置早期故障的方法，所述的复杂装置包括诸多构件经过多种装配形式组合到一起进而在恶劣环境下完成特定复杂运动的装置，其特征在于，包括以下步骤：a）在分析研究典型复杂装置主要磨损、松动、裂纹与卡滞性故障的形式和部位的基础上，将冲击激励传感器和振动响应传感器设置在可能出故障部位的两端，初选各频响函数的激励和响应测试点；b）实验室条件下测试典型复杂装置多个频响函数，分析各频响函数曲线的峰值、频率、损耗因子及分布规律特征，找出主要磨损、松动、裂纹与卡滞性故障情况的特征变化，并从中优化出装置运行状态进行响应测试的各测试点；c）根据力锤激励的有效频率范围设置信号采样频率，分别实施现场频响函数和运行状态响应特征的测试；d）将现场测试的各频响函数曲线和运行状态相同响应点测试的频域曲线进行关联，在频域内完成相关性分析，给出对应主要故障的运行状态响应的时频域特征参数；e）提取特征参数后，进行数据融合分析微小差异和变化，对于微弱的早期磨损、松动、裂纹与卡滞性故障，做相对熵与深度学习网络相结合的早期故障分类识别。