一种基于免疫检测器的故障诊断方法及系统技术方案

本发明专利技术属于故障检测技术领域，具体公开了一种基于免疫检测器的故障诊断方法及系统，其方法包括以下步骤：采集设备的运行状态数据；对所述运行状态数据进行筛选与组合以提取有效运行数据；排除所述有效运行数据中的量纲因素；对排除了量纲因素的有效运行数据进行组合；将组合后的有效运行数据执行决策算法；根据执行决策算法的结果生成相应的故障提示信息。本发明专利技术系统和计算机设备与该方法对应一致。本发明专利技术能够简单、高效、快速的检测复杂机组中的故障，提高生产效率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于免疫检测器的故障诊断方法及系统
本专利技术属于故障检测
，具体涉及一种故障快速诊断方法、系统及计算机设备。
技术介绍
在当今科学技术主导的机械化大生产下，合理维护复杂系统的正常运行以及故障预警尤为重要，而复杂机械系统的故障快速检测以及预警就成了保证系统正常运行尤为总要的手段。对各种各样的信息去粗取精，去伪存真就成了信息融合系统面临的挑战。对于免疫检测与信息融合的国际研究水平，Farmer率先给出了免疫系统的动态模型，IEEE在1998年成立了“人工免疫系统及应用分会”。D.Dasgupta给出了人工免疫系统与神经网络的异同描述，Gasper提出了从多样性自适应动态的基本特征上讲，AIS（人工免疫系统）比GA（遗传算法）更好的维护多样性的优化方法。针对免疫系统本身的复杂性，CastroL.D.等人提出克隆选择算法来对免疫器算子进行描述；Nohara等提出了非人工网络的免疫模型。Timmis等人提出的基于人工识别球以及Leandro的aiNet算法具有较大影响。信息融合起源于军事领域，随着计算技术与网络通信的发展，信息融合也逐渐向其他领域渗透，如：智能机器人与智能车辆，医学图像诊断与处理，气象预报，农林牧副渔等部门，经济商业及现代大型制造业。在应用趋于广泛的同时，在某些方面也取得了显著的成效，例如：NageswareS.V.Rao提出了一种基于物理规则的物理系统融合方法，在甲烷氢化物探测中取得了满意的效果；SergeReboul提出了一种对风速与风向的信息融合模型，解决了风场问题；JacquelineLeMoigne与JamesA.Smith的信息融合系统用来检测植被的变化等等。然而现有技术仍然存在如下问题需要急需解决：在复杂机械系统中，如何快速的实现故障预警和故障定位。
技术实现思路
为了解决上述问题，本专利技术的目的在于提供一种基于免疫检测器的故障诊断方法、基于免疫检测器的故障诊断系统和一种故障快速诊断的计算机设备，以快速的实现复杂机械系统故障预警和故障定位；本专利技术另一目的在于提供一种离心泵的故障快速诊断系统，以快速的离心泵故障预警和故障定位。为了实现上述专利技术目的，本专利技术所采取的技术方案如下：一种基于免疫检测器的故障诊断方法，包括以下步骤：采集设备的运行状态数据；对所述运行状态数据进行筛选与组合以提取有效运行数据；排除所述有效运行数据中的量纲因素；对排除了量纲因素的有效运行数据进行组合；将组合后的有效运行数据执行决策算法；根据执行决策算法的结果生成相应的故障提示信息。进一步的，所述基于免疫检测器的故障诊断方法中，在同一位置上设置有3-5个传感器以采集设备的运行状态数据。进一步的，所述基于免疫检测器的故障诊断方法中，对采集到的运行状态数据上叠加一个采集时间。进一步的，所述基于免疫检测器的故障诊断方法中，对所述运行状态数据进行筛选与组合以提取有效运行数据，具体是：对所述运行状态数据进行快速傅里叶变换得到振动信号的幅值、频率、相位、功率频谱、频率成分、能量分布、主要振动频率能量以完成特征的提取。一种基于免疫检测器的故障诊断系统，包括以下组成模块：传感器模块，用于采集设备的运行状态数据；信息采集与特征提取模块，用于对所述运行状态数据进行筛选与组合以提取有效运行数据；无量纲免疫检测器，用于排除所述有效运行数据中的量纲因素；证据组合算法模块，用于对排除了量纲因素的有效运行数据进行组合；神经网络决策模块，用于将组合后的有效运行数据执行决策算法；故障决策模块，用于根据执行决策算法的结果生成相应的故障提示信息。进一步的，所述基于免疫检测器的故障诊断系统中，所述传感器模块中在同一位置上设置有3-5个传感器。进一步的，所述基于免疫检测器的故障诊断系统中，还包括时间维度信息叠加模块，用于对采集到的运行状态数据上叠加一个采集时间。进一步的，所述基于免疫检测器的故障诊断系统中，所述信息采集与特征提取模块用于对所述运行状态数据进行筛选与组合以提取有效运行数据，具体是：对所述运行状态数据进行快速傅里叶变换得到振动信号的幅值、频率、相位、功率频谱、频率成分、能量分布、主要振动频率能量以完成特征的提取。一种离心泵的基于免疫检测器的故障诊断系统，包括安装在离心泵上的前述任一项基于免疫检测器的故障诊断系统。一种故障快速诊断的计算机设备，包括前述任一项基于免疫检测器的故障诊断系统。本专利技术在复杂系统中，采用传感器模块实现多种类，多层面的信息获取，然后经过免疫检测器的无量纲分析，把处理后的信息送到决策系统（证据组合算法模块、神经网络决策模块和故障决策模块），运用适当的决策理论进行决策，然后对各种类型的决策信号采用适当的信息融合技术，进一步推出故障的原因以及故障产生的位置，使之能够简单、高效、快速的检测复杂机组中的故障，提高生产效率。附图说明此附图说明所提供的图片用来辅助对本专利技术的进一步理解，构成本申请的一部分，并不构成对本专利技术的不当限定，在附图中：图1是本专利技术方法的流程图；图2是本专利技术系统对应的框图。具体实施方式实施例1如图1所示，本实施例公开了一种基于免疫检测器的故障诊断方法，包括以下步骤：S1、采集设备的运行状态数据；S2、对所述运行状态数据进行筛选与组合以提取有效运行数据；S3、排除所述有效运行数据中的量纲因素；S4、对排除了量纲因素的有效运行数据进行组合；S5、将组合后的有效运行数据执行决策算法；S6、根据执行决策算法的结果生成相应的故障提示信息。其中，为了增加鲁棒性，在同一位置上设置有3-5个传感器以采集设备的运行状态数据。其中，为了更好的筛选数据，对采集到的运行状态数据上叠加一个采集时间，即是增加一个时间维度，以便于在时空维度上的进行数据对比，比如今天的数据是8、9、10，明天同一时刻的是100、8、10，这样的100很可能是个噪点。其中，对所述运行状态数据进行筛选与组合以提取有效运行数据，具体是：对所述运行状态数据进行快速傅里叶变换得到振动信号的幅值、频率、相位、功率频谱、频率成分、能量分布、主要振动频率能量以完成特征的提取。对于传感器信息的特征选择与提取，是根据接收到的传感器的信息特征来完成的。所获得的传感器数据一般是以波形的结构形态出现的，由此可以从其时域与频域上来对波形提取特征。当然，也可以通过数学处理，来完成相应的特征提取。我们采用快速傅里叶变换，来直接得到振动信号的幅值、频率与相位，进一步得到功率频谱，分析频率成分，能量分布以及主要振动频率能量等完成特征的提取，在后面的执行方案中会有更进一步的分析。如图2所示，本实施例还公开了一种与上述方法完全对应一致的基于免疫检测器的故障诊断系统，包括以下组成模块：传感器模块1，用于采集设备的运行状态数据；信息采集与特征提取模块2，用于对所述运行状态数据进行筛选与组合以提取有效运行数据，具体是：对所述运行状态数据进行快速傅里叶变换得到振动信号的幅值、频率、相位、功率频谱、频率成分、能量分布、主要振动频率能量以完成特征的提取；无量纲免疫检测器3，用于排除所述有效运行数据中的量纲因素；证据组合算法模块4，用于对排除了量纲因素的有效运行数据进行组合；神经网络决策模块5，用于将组合后的有效运行数据执行决策算法；故障决策模块6，用于根据执行决策算法的结果生成相应的故障提示信息。同样本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于免疫检测器的故障诊断方法，其特征在于包括以下步骤：采集设备的运行状态数据；对所述运行状态数据进行筛选与组合以提取有效运行数据；排除所述有效运行数据中的量纲因素；对排除了量纲因素的有效运行数据进行组合；将组合后的有效运行数据执行决策算法；根据执行决策算法的结果生成相应的故障提示信息。

【技术特征摘要】
1.一种基于免疫检测器的故障诊断方法，其特征在于包括以下步骤：采集设备的运行状态数据；对所述运行状态数据进行筛选与组合以提取有效运行数据；具体是：对所述运行状态数据进行快速傅里叶变换得到振动信号的幅值、频率、相位、功率频谱、频率成分、能量分布、主要振动频率能量以完成特征的提取；其中，所述特征提取采用Karhunen-Loeve变换的特征提取方式进行降维和压缩，并选取线性独立的分量作为所述有效运行数据；排除所述有效运行数据中的量纲因素；对排除了量纲因素的有效运行数据进行组合；将组合后的有效运行数据执行决策算法；根据执行决策算法的结果生成相应的故障提示信息。2.根据权利要求1所述的基于免疫检测器的故障诊断方法，其特征在于：在同一位置上设置有3-5个传感器以采集设备的运行状态数据。3.根据权利要求1所述的基于免疫检测器的故障诊断方法，其特征在于还包括：对采集到的运行状态数据上叠加一个采集时间。4.一种基于免疫检测器的故障诊断系统，其特征在于包括以下组成模块：传感器模块，用于采集设备的运行状态数据；信息采集与特征提取模块，用于对所述运行状态数据进行筛选与组合以提取有效运行数据；具体是...

【专利技术属性】
技术研发人员：孟振宇，吴晓鸰，王慰，李建军，
申请(专利权)人：广州中国科学院先进技术研究所，
类型：发明
国别省市：广东;44