基于指定元分析的多级相对微小故障诊断方法

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1、第８期电子学报Ｖｏｌ．３８Ｎｏ．８２０１０年８月ＡＣＴＡＥＬＥＣＴＲＯＮＩＣＡＳＩＮＩＣＡＡｕｇ．２０１０基于指定元分析的多级相对微小故障诊断方法周福娜１，２，文成林２，陈志国１，冷元宝３（１．河南大学计算机与信息工程学院，河南开封４７５００４；２．杭州电子科技大学自动化学院，浙江杭州３１００１８；３．黄河水利委员会黄河水利科学研究院，河南郑州４５０００３）摘要：设备运作过程中可能出现的微小故障，往往会因其呈现的异常征兆较小而被淹没在显著故障或噪声中，从而现有的方法难以很好地对其进行监控．本文在ＤＣＡ空间投影框架下建立了观测空间的多级分解思想，并在此基础上提出一种多级相对微小故障诊断算法．将

2、观测数据关于显著指定模式进行ＤＣＡ分析，并移除显著变化模式的影响，以提高微小故障信号的信噪比．根据其向故障子空间投影能量的显著性判断残差数据中是否还包含仍未被诊断出、且具有一定影响的微小故障；根据各故障方向上投影能量的显著性进行微小故障诊断；重复以上过程，直到各级微小故障均被诊断出来．包含四种共存故障的观测数据的仿真研究，验证了该算法的有效性．关键词：微小故障诊断；空间分解；故障模式；指定元分析中图分类号：ＴＰ２７３文献标识码：Ａ文章编号：０３７２２１１２（２０１０）０８１８７４０６ＤＣＡＢａｓｅｄＭｕｌｔｉｌｅｖｅｌＳｍａｌｌＦａｕｌｔＤｉａｇｎｏｓｉｓＭｅｔｈｏｄ１，２，ＷＥＮＣ

3、ｈｅｎｇｌｉｎ２，ＣＨＥＮＺｈｉｇｕｏ１，ＬＥＮＧＹｕａｎｂａｏ３ＺＨＯＵＦｕｎａ（１．ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＨｅｎａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｋａｉｆｅｎｇ，Ｈｅｎａｎ４７５００４，Ｃｈｉｎａ；２．ＡｕｔｏｍａｔｉｃＳｃｈｏｏｌ，ＨａｎｇｄｉａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｈａｎｇｚｈｏｕ，Ｚｈｅｊｉａｎｇ３１００１８，Ｃｈｉｎａ；３．ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＨｙｄｒａｎｌｉｃＲｅｓｅａｒｃｈｏｆＹｅｌｌｏｗＲｉｖｅｒＣｏｎｖｅｒｖａｎｃｙＣｏｍｍｉｓｓｉｏｎ，Ｚｈｅｎｇｚｈｏｕ，Ｈｅｎａｎ４５０００３，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃ

4、ｔ：Ｓｍａｌｌｆａｕｌｔｓｗｉｔｈｉｎｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔａｂｎｏｒｍａｌｓｙｍｐｔｏｍｓｗｅｒｅｕｓｕａｌｌｙｓｕｂｍｅｒｇｅｄｉｎｌａｒｇｅｆａｕｌｔｓｏｒｎｏｉｓｅ．Ｍｏｓｔｆａｕｌｔｄｉａｇｎｏｓｉｓｍｅｔｈｏｄｓｗｅｒｅｉｎｖａｌｉｄｉｎｔｈｅｃａｓｅｗｈｅｎｓｍａｌｌｆａｕｌｔｓｏｃｃｕｒｒｅｄ．Ｗｅｐｒｅｓｅｎｔａｍｕｌｔｉｌｅｖｅｌｓｐａｃｅｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎｍｅｃｈａｎｉｓｍａｎｄａｓｍａｌｌｆａｕｌｔｄｉａｇｎｏｓｉｓａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ｉｍｐｌｅｍｅｎｔｄｅｓｉｇｎａｔｅｄｃｏｍｐｏｎｅｎｔａｎａｌｙｓｉｓ（ＤＣＡ）ｔｏｔｈｅｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎｄａｔａ

5、ｆｏｒｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｖａｒｉａｔｉｏｎｐａｔｔｅｒｎｓ；Ｒｅｍｏｖｅｔｈｅｅｆｆｅｃｔｏｆｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｄｅｓｉｇｎａｔｅｄｐａｔｔｅｒｎｓｔｏｇｅｔｔｈｅｒｅｓｉｄｕａｌｗｈｉｃｈｗｉｌｌｉｎｃｒｅａｓｅｔｈｅｓｉｇｎａｌｔｏｎｏｉｓｅｒａｔｅｏｆｓｍａｌｌｆａｕｌｔｓｉｇｎａｌ；Ｄｅｔｅｒｍｉｎｉｎｇｗｈｅｔｈｅｒｓｍａｌｌｆａｕｌｔｓｈａｖｅｏｃｃｕｒｒｅｄｉｎｔｈｅｓｙｓｔｅｍｕｓｉｎｇｔｈｅｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅｉｎｄｅｘｉｎｔｈｅｒｅｓｉｄｕａｌｓｐａｃｅ；Ｒｅｐｅａｔｔｈｉｓｐｒｏｃｅｓｓｕｎｔｉｌａｌｌｐｏｓｓｉｂｌｅｓｍａｌｌｆａｕ

6、ｌｔｓａｒｅｄｉａｇｎｏｓｅｄ．Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｆｏｒｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎｄａｔａｉｎｖｏｌｖｅｄ４ｆａｕｌｔｓｓｈｏｗｓｉｔｓｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｏｆｔｈｉｓａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｓｍａｌｌｆａｕｌｔｄｉａｇｎｏｓｉｓ；ｓｐａｃｅｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ；ｆａｕｌｔｐａｔｔｅｒｎ；ｄｅｓｉｇｎａｔｅｄｃｏｍｐｏｎｅｎｔａｎａｌｙｓｉｓ（ＤＣＡ）系统发生的微小故障往往会因其征兆较小而被淹１引言没在噪声或征兆显著的大故障中，因此必须对现有的诊系统或设备的结构越来越复杂，出现多种故障的可断方法进行有效的改进或建立新的方法才有望实现对［１～３］能性日益增多．近年来故障诊断

7、方法的研究吸引着微小故障的诊断．目前，这方面的研究还仅限于单个微众多学者的广泛关注［１～６］．小故障的检测［７～９］．当小故障不是被噪声所淹没，而是故障对系统的影响可由其引起的征兆体现．若将观淹没在“大”故障或其他征兆较大的随机扰动模式中的测值的偏离程度较大视为相应的征兆显著，偏离程度较情况下，解决多级相对微小故障诊断问题有着重要的科［６，７］小视为该征兆微小．随着对系统安全性和可靠性要学价值和应用前景．求的