一种基于测试性评价的装备机内故障诊断器设计方法技术

本发明专利技术涉及一种根据测试性评价结果对装备机内故障诊断器设计方法，属于系统故障诊断器设计领域

【技术实现步骤摘要】
一种基于测试性评价的装备机内故障诊断器设计方法


[0001]本专利技术涉及一种故障诊断器设计方法，具体说是一种根据测试性评价结果对装备机内故障诊断器设计方法，属于系统故障诊断器设计领域
。

技术介绍

[0002]测试性是一种能够表明系统故障能够准确地
、
有效地识别程度的一种特性，能量化的说明故障诊断的难度和代价有多大
。
在系统的设计阶段，将系统的测试性考虑在内，对系统进行构造，并设计故障诊断方法，被认为是一种更有利于故障诊断的做法
。
相较于现有文献中的传统故障诊断方法的设计问题，将测试性的评价结果融进故障诊断方法的设计当中，能解决诊断方法和系统的适配性问题，从而从根本上提升系统的诊断能力
。
[0003]目前在测试性设计方面，主要从两方面研究：
[0004]1)、
对系统的结构进行设计
。
该方向主要是在满足系统测试性的前提下，对系统的结构进行优化设计，提高系统对故障的反应能力，从而提高系统的诊断能力，在该想法的指导下，主要是对系统的传感器优化配置；
[0005]2)、
对系统的诊断方案进行设计
。
对诊断方案的设计既提高诊断方案与系统结构的契合程度，从而优化系统的诊断能力
。
[0006]目前关于测试性设计的研究主要集中在对系统的结构设计上，通过多目标优化的方式，对传感器进行优化配置
。
而对于系统诊断方案的研究很少，随着信号处理技术及计算机算力的发展，关于故障诊断的方法层出不穷，但是很难说哪一种方法是适用于某一具体系统的，即在一个真实的案例当中，要找到一个适合的方法是一项艰难的工作
。

技术实现思路

[0007]本专利技术的目的在于解决没有具体的一种方法适用于某一个具体系统的问题，提出一种基于测试性评价的装备机内故障诊断器设计方法，该方法更科学的针对系统的诊断问题找到更加适合的故障诊断解决方案
。
[0008]为了解决上述问题，本申请基于测试性评价的装备机内故障诊断器设计方法是通过以下技术方案实现的：
[0009]一种基于测试性评价的装备机内故障诊断器设计方法，其特殊之处在于：包括以下步骤：
[0010]步骤一：信号采集
[0011]在测试装备上安装传感器，用传感器采集测试装备上的物理信号；
[0012]步骤二：故障敏感特征筛选
[0013]将步骤一采集到的物理信号经过离散化处理后，输入计算机中，通过特征计算得到信号的特征，对特征进行特征贡献度计算和特征融合，最后得到故障敏感特征集合；
[0014]步骤三
、
集成诊断器设计
[0015]根据步骤二中得到的故障敏感特征集合构建集成学习样本，采用多个诊断器对该
学习样本进行诊断，得到每个诊断器的权重，对于任意新的待检测样本，首先使用诊断器对该样本进行诊断，然后根据每个诊断器的权重对多个诊断器结果进行集成，得到最终的集成诊断结果
。
[0016]优选的，所述步骤二中的所述特征计算包括利用离散化处理的信号获取信号时域特征和信号频域特征；
[0017]其中经过离散化处理的信号，表示为
{s
i
}(i
＝1，2，
…
，
N)
；
[0018]获取的信号时域特征包括：
[0019]均值
[0020]方差
[0021]偏度
[0022]峭度
[0023]有效值
[0024]裕度
[0025]获取的信号频率特征包括：
[0026]重心频率
[0027]均方频率
[0028]频率方差
[0029]式中，
S(f)
为离散信号的功率谱；
[0030]将这些特征组成特征集合，记为其中
d
表示特征的个数
。
[0031]优选的，所述步骤二中的所述对特征进行特征贡献度计算包括对故障检测时测点
特征贡献度计算和故障隔离时测点特征贡献度计算
。
[0032]优选的，所述故障检测时测点特征贡献度计算包括以下步骤：
[0033](1)、
对于装备的故障集合中任意故障根据故障检测测试选用矩阵
test
FD
可以确定最易检测所需的测试，确定信号族和
[0034]装备的故障集合为其中
f0表示正常状态，
m
表示故障的个数；
[0035]故障检测测试选用矩阵
test
FD
＝
[T
FD
(f1)
，
T
FD
(f2)
，
…
，
T
FD
(f
m
)][0036]T
FD
(f
i
)
表示对故障
f
i
进行故障检测时所用到的测试；在系统处于
f0状态即正常状态下可以输出测试信号，由于系统经过运行，该测试可以进行多次测量，获得多组量测信号，这些量测信号共同组成信号族，用表示；
[0037]在系统处于
f
i
状态即故障状态
f
i
下可以输出测试信号，由于系统经过运行，该测试可以进行多次测量，获得多组量测信号，这些量测信号共同组成信号族，用表示；
[0038](2)、
根据信号的特征集合可以得到信号族和中各信号的特征；
[0039](3)、
从信号族和的特征中随机选择一个样本；
[0040](4)、
从上一步得到的样本的同类中，选择
k
个近邻样本
K
；
[0041](5)、
从第
(3)
步中得到的样本的不同类中，选择
k
个近邻样本
[0042](6)、
计算贡献度
[0043][0044]式中，
W
i
表示第
i
个特征的贡献程度，
dis()
表示距离计算，这里采用欧氏距离进行计算；
[0045]通过计算，获得矩阵
[0046][0047]式中
W
FD
(i
，
j)
表示在检测第
i
个故障时，第
j
个特征的贡献程度
。
[0048]优选的，所述故障隔离时测点特征贡献度计算包括以下步骤：
[0049](1)、
对于装备的故障集合中任意故障根据故障隔离测试选用矩阵
test
FI
可以确定最易隔离所需的测试，确定信号族和
[0050]装备的故障集合为其中<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于测试性评价的装备机内故障诊断器设计方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一：信号采集在测试装备上安装传感器，用传感器采集测试装备上的物理信号；步骤二：故障敏感特征筛选将步骤一采集到的物理信号经过离散化处理后，输入计算机中，通过特征计算得到信号的特征，对特征进行特征贡献度计算和特征融合，最后得到故障敏感特征集合；步骤三
、
集成诊断器设计根据步骤二中得到的故障敏感特征集合构建集成学习样本，采用多个诊断器对该学习样本进行诊断，得到每个诊断器的权重
。
对于任意新的待检测样本，首先使用诊断器对该样本进行诊断，然后根据每个诊断器的权重对多个诊断器结果进行集成，得到最终的集成诊断结果
。2.
根据权利要求1所述的一种基于测试性评价的装备机内故障诊断器设计方法，其特征在于：所述步骤二中的所述特征计算包括利用离散化处理的信号获取信号时域特征和信号频域特征；其中经过离散化处理的信号，表示为
{s
i
}(i
＝1，2，
…
，
N)
；获取的信号时域特征包括：均值方差偏度峭度有效值裕度获取的信号频率特征包括：
重心频率均方频率频率方差式中，
S(f)
为离散信号的功率谱；将这些特征组成特征集合，记为其中
d
表示特征的个数
。3.
根据权利要求1或2所述的一种基于测试性评价的装备机内故障诊断器设计方法，其特征在于：所述步骤二中的所述对特征进行特征贡献度计算包括对故障检测时测点特征贡献度计算和故障隔离时测点特征贡献度计算
。4.
根据权利要求3所述的一种基于测试性评价的装备机内故障诊断器设计方法，其特征在于：所述故障检测时测点特征贡献度计算包括以下步骤：
(1)、
对于装备的故障集合中任意故障根据故障检测测试选用矩阵
test
FD
可以确定最易检测所需的测试，确定信号族和装备的故障集合为其中
f0表示正常状态，
m
表示故障的个数；故障检测测试选用矩阵
test
FD
＝
[T
FD
(f1)
，
T
FD
(f2)
，
…
，
T
FD
(f
m
)]T
FD
(f
i
)
表示对故障
f
i
进行故障检测时所用到的测试；在系统处于
f0状态即正常状态下可以输出测试信号，由于系统经过运行，该测试可以进行多次测量，获得多组量测信号，这些量测信号共同组成信号族，用表示；在系统处于
f
i
状态即故障状态
f
i
下可以输出测试信号，由于系统经过运行，该测试可以进行多次测量，获得多组量测信号，这些量测信号共同组成信号族，用表示；
(2)、
根据信号的特征集合可以得到信号族和中各信号的特征；
(3)、
从信号族和的特征中随机选择一个样本；
(4)、
从上一步得到的样本的同类中，选择
k
个近邻样本
K
；
(5)、
从第
(3)
步中得到的样本的不同类中，选择
k
个近邻样本
(6)、
计算贡献度式中，
W
i
表示第
i
个特征的贡献程度，
dis()
表示距离计算，这里采用欧氏距离进行计
算；通过计算，获得矩阵式中
W
FD
(i
，
j)
表示在检测第
i
个故障时，第
j
个特征的贡献程度
。5.
根据权利要求3所述的一种基于测试性评价的装备机内故障诊断器设计方法，其特征在于：所述故障隔离时测点特征贡献度计算包括以下步骤：
(1)、
对于装备的故障集合中任意故障根据故障隔离测试选用矩阵
test
FI
可以确定最易隔离所需的测试，确定信号族和装备的故障集合为其中
f0表示正常状态，
m
表示故障的个数；故障隔离测试选用矩阵
T
FI
(f
i
，
f
j
)
表示故障对
f
i
和
f
j
最易隔离时所选用的故障，
T
FI
(f
i
，
f
i
)
表示对故障
f
i
和
f
j
进行故障隔离时所用到的测试，在系统处于故障状态
f
i
时，系统可以输出测试信号，由于系统经过运行，该测试可以进行多次测量，获得多组量测信号，这些量测信号共同组成信号族，用表示在系统处于故障状态
f
j
时，系统可以输出测试信号，由于系统经过运行，该测试可以进行多次测量，获得多组量测信号，这些量测信号共同组成信号族，用表示；
(2)、
根据信号的特征集合可以得到信号族和中各信号的特征；
(3)、
从信号族...

【专利技术属性】
技术研发人员：史贤俊，吕佳朋，秦亮，王朕，
申请(专利权)人：中国人民解放军海军航空大学，
类型：发明
国别省市：