一种细碎融合的新材料混合机故障诊断方法技术

本发明专利技术公开一种细碎融合的新材料混合机故障诊断方法，涉及故障诊断技术领域，解决的技术问题是新材料混合机故障诊断，本发明专利技术通过获取新材料混合机的机械转子组件和轴向运动轴承测量电信号及运行状态数据信息；将获取到的数据信息分类，将混合机运行状态数据信息分类和筛选；通过故障信息提取，通过电流传感器、电压传感器监测材料混合机轴承故障的发电机的电信号，通过基于汉克尔Hankel矩阵和奇异值分解结合的信号对获取的数据信息去噪，通过故障诊断模块实现混合器故障检测，其中故障诊断模块为VMD

【技术实现步骤摘要】
一种细碎融合的新材料混合机故障诊断方法


[0001]本专利技术涉及故障诊断
，且更确切地涉及一种细碎融合的新材料混合机故障诊断方法。

技术介绍

[0002]混合机是利用机械力和重力等，将两种或两种以上物料均匀混合起来的机械设备。在混合的过程中，还可以增加物料接触表面积，以促进化学反应；还能够加速物理变化。轴向运动的细碎融合的新材料混合机是一种新型的机器，在运动过程中，能够实现轴向运动，将细碎融合的新材料混合起来，该混合机在应用过程中很容易出现各种故障，比如由于大部分混合机产品都采用振动原理，一般采用电机直接联接粉碎装置，这种连接方式简单、易维修。所以通常，在出现电机转子与混合机转子不同心时，两转子的同心度不一致。
[0003]常规技术中的混合机故障数据信息通常出现轴承过热、电机转子与混合机转子不同心、轴心偏离、电机故障、转子异常、润滑油缺乏、密封条破损、气缸气压不够、气缸气压不足等多种问题，如何实现多种新材料混合机故障诊断是亟待解决的问题，常规技术通过检测设备检测混合机故障，这种检测方式比较单一，检测效率低下。

技术实现思路

[0004]针对上述技术的不足，本专利技术公开一种细碎融合的新材料混合机故障诊断方法，通过智能化故障检测方法提高新材料混合机故障诊断能力。
[0005]为了实现上述技术效果，本专利技术采用以下技术方案：一种细碎融合的新材料混合机故障诊断方法，其中包括以下步骤：步骤一、获取新材料混合机的机械转子组件和轴向运动轴承测量电信号及运行状态数据信息；步骤二、将获取到的数据信息分类，将混合机运行状态数据信息分类和筛选；在本步骤中，故障检测装置对传动系的检测故障产生两种类型的振动，即扭转振动和径向振动；故障检测装置对传动系的检测故障与振动传感器相配合；振动传感器感应径向振动，用于监测旋转机器内机械部件的状态，测量振动信号的边带谐波频率分量的幅度，并与相邻谐波频率的幅度进行比较；步骤三：故障信息提取，通过电流传感器、电压传感器监测材料混合机轴承故障的发电机的电信号；步骤四：通过基于汉克尔Hankel矩阵和奇异值分解结合的信号对获取的数据信息去噪；步骤五：通过故障诊断模块实现混合器故障检测，其中故障诊断模块为VMD
‑
LSTM算法模型。
[0006]作为本专利技术进一步的技术方案，故障检测装置包括主控模块和与所述主控模块连接的传感器组、电源模块、外部存储器、通信接口、信号滤波模块、信号放大模块、时钟模块、
霍尔效应的电流传感器和配置模块。
[0007]作为本专利技术进一步的技术方案，霍尔效应的电流传感器包括输入端、霍尔电流驱动模块、模拟开关、动态补偿模块、传感微调模块、信号恢复模块和电流偏移调整模块，其中所述输入端与模拟开关连接，所述模拟开关与动态补偿模块连接，所述动态补偿模块与信号恢复模块连接，信号恢复模块还连接有运放放大电路。
[0008]作为本专利技术进一步的技术方案，电流传感器为ACS712型号电流传感器，测量0 A至5 A的标称电流，灵敏度为185 mV/A。
[0009]作为本专利技术进一步的技术方案，改进型奇异值分解的信号去噪方法为：步骤（1）：在时域分析过程中，输入新材料混合机故障离散信号的Hankel矩阵，新材料混合机故障信号通过相应向量的滑动长度为的窗口计量公式：（1）公式（1）中，与均为新材料混合机故障信号序数，为样本总数，，公式（1）中的Hankel矩阵用于奇异值分解，量化信号脉冲特征的方法是峰度，峰度表示为：（2）公式（2）中，、、和分别是新材料混合机故障信号的峰度值、概率密度函数、标准偏差和时域信号的平均值；在获得与第一个奇异值相关的矩阵后，通过沿矩阵的反对角线进行算术平均计算，计算函数表示为：（3）公式（3）中，表示区间的最大值参量；表示区间的最小值参量；向量表示去噪的新材料混合机故障时域信号；步骤（2）：在频域分析过程中，当新材料混合机的轴承出现局部故障时，将轴向运动转子组件通过局部故障在基本故障频率产生脉冲，故障信号的频谱包含混合机故障频率及谐波，当转子组件上存在局部故障信息时，则局部故障对内外轴向滚道产生影响；使用离散傅里叶变换获得的频谱去除噪声，离散故障信号的傅里叶级数分量y
i
表示为：（4）类似于公式（1）输入离散故障信号的Hankel矩阵，得到矩阵[A]表示为：
（5）类似于等式（5）离散故障信号重建过程频谱向量为：（6）公式（6）中的重构频谱向量是去噪频谱向量。
[0010]作为本专利技术进一步的技术方案，故障诊断模型包括变分模态分解VMD模型和长短期记忆神经网络LSTM模型。
[0011]作为本专利技术进一步的技术方案，故障诊断模型的工作方法：其中变分模态分解VMD模型对混合机的故障特征信号进行分解，小波半软阈值去噪通过重构处理后的小波系数获得去噪信号，长短期记忆神经网络LSTM模型负责提取隐藏在混合机故障特征序列中的长模式信息，挖掘序列混合机样本中的高阶信息，采集到的混合机故障特征信号表示为：（7）公式（7）中，表示混合机的故障特征信息主导分量，表示信号中的干扰主导分量，表示故障信号序号，表示故障序列时间，表示故障残余分量，公式（7）表示混合机故障信号的组成部分，变分模态分解VMD模型将故障信号分解成子信号，并将固态模式的频谱移至基带，分解为：（8）公式（8）中，表示混合机故障变换解析信号，表示混合机数据信息傅里叶变换，表示混合机分解信号固态模式的个数，表示混合机运行中故障模态信号，表示混合机运行中二次罚项系数，表示混合机状态计算过程中拉格朗日算子，i表示分解后混合机子信号的序号，通过公式（8）将混合机运行状态中的原始信号分解为多个本征模态信号，通过小波变换，函数表示为：（9）公式（9）中，表示混合机故障特征的小波基信号，表示处理后的小波系数，表示初始的故障子信号，表示混合机运行中二次罚项系数，表示小波变换平移量，
通过公式（9）完成故障特征信号的小波变换，小波半软阈值函数可表示为：（10）公式（10）中，表示阈值处理后的小波系数，表示小波阈值，表示混合机运行中二次罚项系数，将故障特征信号输入到LSTM中进行卷积，并在卷积模块后接批标准化处理和激活函数，函数表达式为：（11）公式（11）中，表示故障识别模型的卷积模块，表示输入的故障特征信号，表示卷积模块的偏置，表示批标准化处理，表示激活函数，通过公式（11）引入非线性特征能够表示更加复杂的情况，则LSTM模块新的状态表示为：（12）公式（12）中，表示遗忘门的输出，表示上一时刻状态信息，表示记忆门输出，表示新的候选向量，将状态信息和输出信号整合在一起，LSTM模块的输出门输出的故障识别结果,表示为：（13）公式（13）中，表示故障识别的输出向量，表示权重矩阵，表示上一层的输出向量，表示当前的输出故障特征。
[0012]本专利技术积极有益效果在于：本专利技术通过获取新材料混合机的机械转子组件和轴向运动轴承测量电信号及运行状态数据信息；将获取到的数据信息分类，将混合机运行状态数据信息分类和筛选；通过故障信息提取，通过电流传感器、电压传感器监测本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种细碎融合的新材料混合机故障诊断方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一、获取新材料混合机的机械转子组件和轴向运动轴承测量电信号及运行状态数据信息；步骤二、将获取到的数据信息分类，将混合机运行状态数据信息分类和筛选；在本步骤中，故障检测装置对传动系的检测故障产生两种类型的振动，即扭转振动和径向振动；故障检测装置对传动系的检测故障与振动传感器相配合；振动传感器感应径向振动，用于监测旋转机器内机械部件的状态，测量振动信号的边带谐波频率分量的幅度，并与相邻谐波频率的幅度进行比较；步骤三：故障信息提取，通过电流传感器、电压传感器监测材料混合机轴承故障的发电机的电信号；步骤四：通过基于汉克尔Hankel矩阵和奇异值分解结合的信号对获取的数据信息去噪；步骤五：通过故障诊断模块实现混合器故障检测，其中故障诊断模块为VMD
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LSTM算法模型。2.根据权利要求1所述的一种细碎融合的新材料混合机故障诊断方法，其特征在于：故障检测装置包括主控模块和与所述主控模块连接的传感器组、电源模块、外部存储器、通信接口、信号滤波模块、信号放大模块、时钟模块、霍尔效应的电流传感器和配置模块。3.根据权利要求1所述的一种细碎融合的新材料混合机故障诊断方法，其特征在于：霍尔效应的电流传感器包括输入端、霍尔电流驱动模块、模拟开关、动态补偿模块、传感微调模块、信号恢复模块和电流偏移调整模块，其中所述输入端与模拟开关连接，所述模拟开关与动态补偿模块连接，所述动态补偿模块与信号恢复模块连接，信号恢复模块还连接有运放放大电路。4.根据权利要求3所述的一种细碎融合的新材料混合机故障诊断方法，其特征在于：电流传感器为ACS712型号电流传感器，测量0 A至5 A的标称电流，灵敏度为185 mV/A。5.根据权利要求4所述的一种细碎融合的新材料混合机故障诊断方法，其特征在于：改进型奇异值分解的信号去噪方法为：步骤（1）：在时域分析过程中，输入新材料混合机故障离散信号的Hankel矩阵，新材料混合机故障信号通过相应向量的滑动长度为的窗口计量公式：（1）公式（1）中，与均为新材料混合机故障信号序数，为样本总数，，公式（1）中的Hankel矩阵用于奇异值分解，量化信号脉冲特征的方法是峰度，峰度表示为：
（2）公式（2）中，、、和分别是新材料混合机故障信号的峰度值、概率密度函数、标准偏差和时域信号的平均值；在获得与第一个奇异值相关的矩阵后，通过沿矩阵的反对角线进行算术平均计算，计算函数表示为：（3）公式（3）中，表示区间的最大值参量；表示区间的最小值参量；向量表示去噪的新材料混合机故障时域信号；步骤（2）：在频域分析过程中，当新材料混合机的轴承出现局部故障时，将轴向运动转子组件通过局部故障在基本故障频率产生脉冲，故障信号的频谱包含混合机故障频率及谐波，当转子组...

【专利技术属性】
技术研发人员：赖玉娟，
申请(专利权)人：深圳市文浩科技有限公司，
类型：发明
国别省市：