機械設備的振動傳感器網絡中各傳感器敏感度確定方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種機械設備的振動傳感器網絡中各傳感器敏感度確定方法，根據(jù)振動傳感器網絡的實際情況，并借鑒一般復雜網絡重要度評價指標和方法，提出一種振動傳感器網絡節(jié)點敏感度評價指標——基于多特征融合的傳感器網絡敏感因子。振動傳感器網絡敏感因子必須要能靈敏準確地反映系統(tǒng)狀態(tài)的變化，并能衡量所有傳感器對同一狀態(tài)的敏感性大小。其計算思路：以正常狀態(tài)為基準，能夠實現(xiàn)異常故障狀態(tài)與正常狀態(tài)之間距離的最大化；并具有可比性，能衡量各傳感器對同一故障或異常狀態(tài)的敏感程度的大小。本發(fā)明與單一特征相比，該發(fā)明所提方法由于考慮的特征屬性更多，因而能夠更加全面準確反映系統(tǒng)狀態(tài)的變化，并能更好衡量所有傳感器對同一狀態(tài)反映的敏感性大小。通過該方法可對傳感器網絡各節(jié)點重要性進行評估排序，發(fā)掘其中的關鍵節(jié)點，為傳感器網絡一致性決策融合奠定基礎。
【專利說明】機械設備的振動傳感器網絡中各傳感器敏感度確定方法
【技術領域】
[0001]本發(fā)明屬機械設備故障診斷領域，涉及一種機械設備的振動傳感器網絡中各傳感 器敏感度確定方法。
【背景技術】
[0002]機械設備的振動傳感器網絡主要目的是通過多傳感器的振動監(jiān)控來反映設備的 狀態(tài)變化，檢測是否出現(xiàn)異常或故障。一般而言，不同故障或異常狀態(tài)，網絡中不同節(jié)點位 置傳感器的敏感度是不同的，即對同一故障或異常，網絡中不同節(jié)點傳感器的敏感度是不 同的。傳感器網絡敏感因子，是指能夠確定網絡中每個傳感器測量數(shù)據(jù)相對正常狀態(tài)的偏 離程度，即確定各傳感器對于同一故障或異常的敏感性大小，由此確定不同傳感器在網絡 中重要程度的指標。通過傳感器網絡敏感因子可以對各傳感器節(jié)點對于同一故障或異常狀 態(tài)變化的敏感性進行評估排序，發(fā)掘其中的關鍵節(jié)點，即對系統(tǒng)狀態(tài)變化（以正常狀態(tài)為 基準）反映最準確靈敏的傳感器，由此可進一步可計算各節(jié)點傳感器的權值或重要度，為 傳感器網絡一致性決策融合模型求解奠定基礎。
[0003]然而，通過文獻資料的查閱可知，關于機械設備傳感器網絡節(jié)點敏感度或重要度 評價方法以及傳感器網絡敏感因子的概念，目前還未見專門的研究報道。只在部分文獻中 提到了傳感器重要度評價方法，然而多數(shù)是通過專家經驗給定，或通過傳感器可靠性和穩(wěn) 定性來評定，或通過決策可信度和決策距離確定。但以上方法或主觀性太強，或只適用于基 于多傳感器的目標識別領域，而并不適用于本發(fā)明的研究目的，即不能用于確定機械設備 傳感器網絡中各傳感器節(jié)點的重要度或敏感度大小。
[0004]節(jié)點重要度概念來源于復雜網絡的研究中。一般復雜網絡節(jié)點重要度評價指標有 度中心性、介數(shù)中心性、接近中心性、特征向量中心性等，不同指標從不同角度刻畫了單個 節(jié)點在網絡中的重要度。而振動傳感器網絡也有多個不同方面的特征指標，例如時域指 標、頻域指標和時頻域指標等。由此借鑒復雜網絡節(jié)點重要度評價指標和方法，根據(jù)振動傳 感器網絡的實際情況，提出通過綜合多個敏感特征屬性得到傳感器網絡敏感因子。該敏感 因子必須要能靈敏準確地反映系統(tǒng)狀態(tài)相對于正常狀態(tài)的變化，并能衡量所有傳感器對同 一狀態(tài)反映的敏感性大小。
[0005] 兩者之間根本區(qū)別在于前者只是用于評價單個特征的可分性大小的方法。
【發(fā)明內容】
[0006] 要解決的技術問題
[0007]為了避免現(xiàn)有技術的不足之處，本發(fā)明提出一種機械設備的振動傳感器網絡中各 傳感器敏感度確定方法，
[0008] 技術方案
[0009] -種機械設備的振動傳感器網絡中各傳感器敏感度確定方法，其特征在于步驟如 下：
[0010] 步驟1選定特征屬性集：根據(jù)采集到的機械振動信號序列x (η) = [Xl，x2，…，χη] 提取14個時域特征集和13個頻域特征集，其中：η = 1，2,…，Ν，Ν是樣本點數(shù)；
[0011] 所述14個時域特征集為：
【權利要求】
1. 一種機械設備的振動傳感器網絡中各傳感器敏感度確定方法，其特征在于步驟如 下： 步驟1選定特征屬性集：根據(jù)采集到的機械振動信號序列X(n) = [Xl，x2,...，xn]提取 14個時域特征集和13個頻域特征集，其中：n = 1，2,. . .，N，N是樣本點數(shù)； 所述14個時域特征集為： 均值
均方根值
N_ 方根幅值：
絕對平均值
偏斜度
峭度
峰峰值:pt7 = max (X (n)) -min (X (η)) 方差：
波形指標
峰值指標
脈沖指標
裕度指標
偏斜度指標
峭度指標
所述13個頻域特征集為： 均值頻率，反映頻域振動能量的大小
標準差，表示頻譜的分散或者集中程度
表示頻譜的分散或者集中程度
表示頻譜的分散或者集中程度
頻率中心，反映主頻帶位置的變仂
表示頻譜的分散或者集中程度
均方根頻率，反映主頻帶位置的變化I
反映主頻帶位置的變化：
反映主頻帶位置的變化3
表示頻譜的分散或者集中程度：
表示頻譜的分散或者集中程度：
表示頻譜的分散或者集中程度：
表示頻譜的分散或者集中程度
其中：f(k)是振動信號x(n)經過FFT變換后的頻譜，k= 1，2，一，1(，1(是譜線數(shù)，4是 第k條譜線的頻率值； 步驟2、計算所選定27個特征的各特征敏感度Jf :
其中：{yj}為正常狀態(tài)樣本點集合，j = l，2，...n2, n2為正常樣本的個數(shù)；{\丨為故隙 或異常狀態(tài)的樣本點集合，i =丨，2,…ηι，ηι是故障或異常狀態(tài)樣本的個數(shù);叫和my分別為 UJ、{y」}的特征量均值，&和\分別為{?}、卜」丨的類內離散度，、為丨與{y」}的類 間離散度。 步驟3、計算各傳感器最大敏感度特征的權重W :
*--. ' 之·. .* i 其中：r為傳感器個數(shù)；JFmaxl為各傳感器對應的敏感度最大特征的敏感度； 步驟4、計算基于加權融合的各傳感器的敏感度f : '
其中：JF1為根據(jù)步驟2選出的最大敏感度特征序號所對應的各傳感器特征敏感度。
【文檔編號】G01H17/00GK104215323SQ201410392973
【公開日】2014年12月17日 申請日期:2014年8月11日 優(yōu)先權日:2014年8月11日
【發(fā)明者】胡金海 申請人:中國人民解放軍空軍工程大學