【技术实现步骤摘要】
一种确定故障信号的方法、装置、存储介质及计算机设备
本专利技术属于故障诊断信号处理
，尤其涉及一种确定故障信号的方法、装置、存储介质及计算机设备。
技术介绍
在故障诊断领域，采集的信号往往含有很强的噪声，这些信号的存在会对诊断的结果造成很大的干扰，影响诊断的准确性。为了使得故障信号的故障特征更加明显，在对信号进行诊断之前，一般需要对信号进行滤波。相关技术中，运用于故障诊断领域的信号滤波方法有很多，经典滤波方式包括低通，高通，带通，带阻等。也有以信号分解如经验模态分解(EMD，EmpiricalModeDecomposition)，变分模态分解(VMD，VariableModeDecomposition)，局部均值分解(LMD，LocalMeanDecomposition)等。另外还包括有小波去噪、谱峭度(Kurtogram)等方法。这些方法只能应用在某些特定的场景中，当信号噪声成分和故障信息成分存在交替耦合，上述滤波方法均不能有效的去除噪声成分，进而不能确保故障信号的提取精度。
技术实现思路
【技术保护点】
1.一种确定故障信号的方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取目标旋转机械设备在正常工作状态下的正常信号及在异常工作状态下的待诊断信号；/n确定所述待诊断信号的当前频谱；/n基于预设的迭代条件，利用改进遗传算法的二进制编码方式确定当前二进制链，基于所述当前二进制链与所述当前频谱确定目标诊断信号；所述当前二进制链中的二进制值点与所述当前频谱的分辨率一一对应；所述目标诊断信号的数量及所述当前二进制链的数量均包括多个；/n基于所述改进遗传算法的适应度函数分别确定所述正常信号与各所述目标诊断信号之间的相似度；所述适应度函数为预设的统计信息评估函数；/n基于所述相似度从多个所述当前二...
【技术特征摘要】
1.一种确定故障信号的方法，其特征在于，所述方法包括：
获取目标旋转机械设备在正常工作状态下的正常信号及在异常工作状态下的待诊断信号；
确定所述待诊断信号的当前频谱；
基于预设的迭代条件，利用改进遗传算法的二进制编码方式确定当前二进制链，基于所述当前二进制链与所述当前频谱确定目标诊断信号；所述当前二进制链中的二进制值点与所述当前频谱的分辨率一一对应；所述目标诊断信号的数量及所述当前二进制链的数量均包括多个；
基于所述改进遗传算法的适应度函数分别确定所述正常信号与各所述目标诊断信号之间的相似度；所述适应度函数为预设的统计信息评估函数；
基于所述相似度从多个所述当前二进制链中确定出目标二进制链，所述目标二进制链为最大相似度对应的所述当前二进制链；
基于所述目标二进制链与所述当前频谱确定故障信号。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用改进遗传算法的二进制编码方式确定当前二进制链，包括：
在每次迭代时，将所述当前频谱分为m个子区间，每个所述子区间的长度为r；
针对任一子区间，利用所述改进遗传算法随机生成长度为m的子二进制链；
基于所述子区间的长度r对每个所述子二进制链进行扩展，获得所述当前二进制链。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述当前二进制链与所述当前频谱确定目标诊断信号，包括：
将所述当前二进制链与所述当前频谱进行相乘，获得对应的第一目标频谱；
将所述第一目标频谱进行傅里叶逆变换，获得所述目标诊断信号。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述改进遗传算法的适应度函数分别确定所述正常信号与各所述目标诊断信号之间的相似度，包括：
针对任一所述目标诊断信号，基于所述适应度函数确定所述正常信号与所述目标诊断信号之间的相似度Ipq；其中，
所述为所述目标旋转机械设备在异常工作状态下时噪声信号的概率密度分布函数值；所述pj为所述目标旋转机械设备在正常工作状态下时噪声信号的概率密度分布函数值；所述为所述目标旋转机械设备在异常工作状态下时噪声信号的频率密度分布函数值；所述qj为所述目标旋转机械设备在正常工作状态下时噪声信号的频率密度分布函数值，所述j为从1到n中的任一取值，所述n为所述当前二进制链中二进制值点的数量。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，方法还包括：
根据公式确定所述目标旋转机械设备在正...
【专利技术属性】
技术研发人员：廖志强，宋雪玮，贾宝柱，陈鹏，纪然，徐进，
申请(专利权)人：广东海洋大学，
类型：发明
国别省市：广东;44
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