【技术实现步骤摘要】
基于排列谱差异性度量的跨阶段多工况早期故障诊断方法
[0001]本专利技术涉及一种跨阶段多工况早期故障诊断方法，更具体地涉及利用制造测试阶段数据，结合排列谱及差异性度量技术判断机械设备在实际使用阶段的不同运行工况下是否出现早期故障的方法。
技术介绍
[0002]随着现代科技的发展，机械设备向着智能化、数据化的方向发展。从设备的制造测试阶段到实际使用阶段，都会伴随海量数据的产生。这些数据中包含了丰富的设备状态信息，可以反映潜在的底层动力学波动。然而，实际使用阶段往往只有大量正常运行数据，很难得到设备的各类故障数据。而在产品的测试过程可以获得各种工况下的正常及故障数据。如何将产品制造测试阶段与实际使用阶段过程中的多源数据进行融合分析，建立一种跨阶段的机械设备质量保证及故障诊断方法是研究的重点。
[0003]机械设备在出产前需要经过一系列的磨合及性能测试。测试数据可以理解为设备在特定工况条件下的使用数据。因此，在不进行二次拆装的前提下，测试数据与实际使用数据的数据波动存在一定的相似。通过分析机械设备系统制造测试阶段输出数据...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于排列谱差异性度量的跨阶段多工况早期故障诊断方法，其特征在于包括以下步骤：步骤一：信号采集与相空间重构：利用振动传感器采集机械设备在制造测试阶段及实际使用阶段的不同状态下的原始的振动信号，对给定长度的振动信号，通过特征参数组合将该振动信号划分为多个子序列，并将该子序列重新构造成原始相空间形式；步骤二：构造排列模式与符号相空间：根据所述振动信号的嵌入维度获得所有可能的排列模式，并将所述振动信号的原始相空间转换成符号相空间；步骤三：获取排列谱特征：对所述符号相空间中各种排列模式出现的次数进行统计，获得对应的相对频率分布即为排列谱特征；步骤四：差异性度量：建立差异性度量函数，获得机械设备在不同状态下采集到的振动信号之间的差异度；步骤五：特征参数选择：利用多条所述振动信号的排列谱特征的标准差及所述振动信号之间的差异度建立参数选择模型，并选出最佳的参数组合；步骤六：跨阶段故障诊断：利用最佳参数组合计算每条时间序列，也即所述振动信号的排列谱特征，将制造测试阶段数据的排列谱特征输入多分类SVM分类器得到训练模型，并将实际使用阶段数据的排列谱特征输入所得到的训练模型，以识别时间序列对应的故障类型及运行工况。2.如权利要求1所述的基于排列谱差异性度量的跨阶段多工况早期故障诊断方法，其特征在于所述步骤一进一步包括如下步骤：对所述振动信号，根据参数组合选择数据长度为N的时间序列X＝{x1,x2,
…
,x
N
}重构相空间，通过参数嵌入维度m与时间延迟τ将时间序列X划分为N
‑
(m
‑
1)τ个子序列将这些子序列构造成如下所示的原始相空间S
m
::式中，表示所划分的子序列，i＝1,2,
…
,N
‑
(m
‑
1)τ，m为每条子序列的长度也就是参数嵌入维度，τ为时间延迟，N为数据长度。3.如权利要求2所述的基于排列谱差异性度量的跨阶段多工况早期故障诊断方法，其特征在于所述步骤二进一步包括如下步骤：所述的排列模式，是指根据参数嵌入维度m确定的数据波动模式，所述排列模式可如下表示：式中，r
j
表示从1到m的正整数，j＝1,2,
…
,m，m为参数嵌入维度，τ为时间延迟，r1,r2,
…
,r
j
,
…
,r
m
表示从1到m的正整数的一种组合方式，表示在参数嵌入维度m和时间延迟τ下所述子序列对应的排列模式。4.如权利要求3所述的基于排列谱差异性度量的跨阶段多工况早期故障诊断方法，其特征在于所述步骤二进一步包括如下步骤：
所述的符号相空间指将原始相空间中的子序列转换成各种排列模式的方法，符号相空间记为Π
m
，其步骤如下：步骤如下：符号相空间Π
m
中的每一行表示一种排列模式，不同行之间的排列模式可能相同,由于每一行存在m个元素且元素不重复，因此时间序列中最多含有m！种排列模式，每一种排列模式记为Π
m
(k)，k表示排列模式的序号，k＝1,2,
…
,m！。每条子序列生成的排列模式应满足如下条件：1)2)式中，l表示子序列中的某一元素的序号，m为参数嵌入维度，τ为时间延迟，N为数据长度，条件1)表示将子序列中的元素从小到大排列，并用1到m的正整数表示，；条件2)表示当两个元素数值相等时，根据元素的序号排列。5.如权利要求4所述的基于排列谱差异性度量的跨阶段多工况早期故障诊断方法，其特征在于所述步骤三进一步包括如下步骤：在步骤三中所述的排列谱特征，指基于排列模式的数量的特征向量，其获得步骤如下：统计符号相空间Π
m
中各种排列模...
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