CN111397884B - 一种改进梅尔倒谱系数算法的叶片故障诊断方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种改进梅尔倒谱系数算法的叶片故障诊断方法，本发明故障诊断方法首先利用梅尔倒谱系数算法获取信号特征矩阵，并利用SVD(奇异值分解)对特征矩阵做降噪处理，滤除了风噪声的特征信息，使得到的信号特征更加准确。在强风噪背景下该方法处理的故障信号同样呈现出明显的周期性，可以识别出强风噪下的故障风机。本发明故障诊断方法解决了传统的梅尔倒谱系数算法判断叶片是否故障方法无法识别强风噪下的故障风机的难题。

Description

一种改进梅尔倒谱系数算法的叶片故障诊断方法

技术领域

本发明涉及故障诊断技术领域，具体是一种改进梅尔倒谱系数算法的叶片故障诊断方法，利用SVD(奇异值分解)算法对传统的MFCC算法进行了改进，将MFCC算法得到的特征矩阵进行了降噪处理，滤除了风噪声的特征信息，使得声信号的特征矩阵更加准确，实验证明在强风噪背景下该方法处理的故障信号呈现出明显的周期性，可以识别出强风噪下的故障风机。

背景技术

风电场长期运行在恶劣的露天环境中，叶片作为风机的重要部件经常会出现开裂、表面脱落、磨蚀等故障。这些故障一旦发生，不但会影响风机捕获风能的效率，还会降低叶片的使用寿命，增加运维的成本。因此对于叶片的故障能够及时发现是十分必要而且有意义的。

叶片的声音信号十分容易获取，因此利用声音信号对叶片进行故障诊断具有潜在的应用价值，国内外研究中针对叶片的故障诊断步骤总体上分为两步，第一步是利用信号处理的理论算法从风机叶片的声音信号中提取特征信息，第二步则是利用神经网络、SVM、聚类等机器学习的智能算法将声音信号分类，实现叶片的故障诊断。但是这些方法都需要大量的历史数据作为支撑，并且无法实时的反映叶片的故障情况，没有实用的工程价值。有学者利用MFCC提取声音特征后，利用K-means聚类得到类别时序图，根据时序图的周期性进行故障诊断，但是该方法只能处理无风噪或者背景噪声比较小的情况，在强风噪下却无法实现。由于叶片声音容易受到外界噪声的干扰，因此需要对声音进行降噪处理，但是传统的小波或者小波包降噪方法对风噪的处理效果很差，SVD(奇异值分解)或者AMMG(自适应多尺度形态梯度算法)等降噪方法无法处理声音信号的上百个采样点，因此需要找到一个合适的降噪方法对声音信息进行处理。

发明内容

为解决现有技术的不足，本发明提出一种改进梅尔倒谱系数算法的叶片故障诊断方法，该方法首先将采集到的叶片声音信号做分帧处理并利用梅尔倒谱系数(MelFrequency Cepstrum Coefficient，MFCC)法获得信号的特征矩阵；然后将特征矩阵的每一列数据都转换为hankel矩阵并进行SVD(奇异值分解)；利用奇异谱算法保留有限个奇异值得到新的奇异值矩阵，利用新的奇异值矩阵重构得到新的hankel矩阵；之后利用新的hankel矩阵获取新的信号特征矩阵并进行K-means聚类；最后画出信号的类别时序图判断叶片是否故障。

本发明解决所述技术问题的技术方案是，设计一种改进梅尔倒谱系数算法的叶片故障诊断方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：

步骤1：对叶片声音信号进行分帧处理获得m帧，其中m的计算公式如下：

m＝(l-wlen+inc)/inc

式中，l为声音信号长度，wlen为每帧信号长度，inc为后一帧对前一帧的位移量；

利用梅尔倒谱系数法求得每一帧的n个特征值，得到行数为m、列数为n的特征矩阵A_m×n，其中A_m×n的表达式为：

步骤2：将特征矩阵A_m×n的每一列数据进行提取得到n个数组h_i，将n个数组h_i分别构建成为n个hankel矩阵H_i；其中H_i的表达式为：

步骤3：将n个hankel矩阵H_i分别进行SVD处理，得到正交矩阵U_i、V_i，以及奇异值矩阵S_i，即：

H_i＝U_i·S_i·V_i ^T，i＝1,2,3…n；

式中S_i为奇异值递减的对角矩阵，即：

S_i＝[diag(s₁,s₂…,s_q),0]，i＝1,2,3…n；

步骤4：分别计算n个奇异值矩阵S_i的差分谱，寻找奇异值突变位置，其中奇异值差分谱计算公式为：

b_j＝s_j-s_j+1，j＝1,2,…q-1；

式中b_j为相邻两点奇异值差值，s_j为奇异值大小；b_j值最大点则为奇异值突变点，将前j个奇异值保留，得到新的奇异值矩阵S1_i，其中S1_i的表达式为：

S1_i＝[diag(s₁,s₂…,s_j),0]

步骤5：对hankel矩阵H_i进行重构，矩阵重构公式为：

H1_i＝U_i·S1_i·V_i ^T，i＝1,2,3…n；

式中，H1_i为重构后的hankel矩阵，U_i、V_i为步骤3中得到的正交矩阵，S1_i为步骤4得到的新的奇异值矩阵；

步骤6：分别将H1_i的第一行数据与最后一列数据进行提取获得n个数组h1_i，将数组作为列向量组成新的特征矩阵A1_m×n；其中A1_m×n的表达式为：

A1_m×n＝(h1₁,h1₂…h1_n)

步骤7：将特征矩阵A1_m×n进行K-means聚类，将m帧信号聚为两类并画出信号的类别时序图，根据时序图的周期性判断叶片声音是否故障。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明首先利用梅尔倒谱系数算法获取信号特征矩阵，并利用SVD(奇异值分解)对特征矩阵做降噪处理，滤除了风噪声的特征信息，使得到的信号特征更加准确。在强风噪背景下该方法处理的故障信号同样呈现出明显的周期性，可以识别出强风噪下的故障风机。本发明故障诊断方法解决了传统的梅尔倒谱系数算法判断叶片是否故障方法无法识别强风噪下的故障风机的难题。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明故障诊断方法一种实施例的步骤流程图；

图2为低风噪下采用传统梅尔倒谱系数算法得到的类别标签时序图；

图3为低风噪下采用本发明故障诊断方法得到的类别标签时序图；

图4为强风噪下采用传统梅尔倒谱系数算法得到的类别标签时序图；

图5为强风噪下采用本发明故障诊断方法得到的类别标签时序图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明提供一种改进梅尔倒谱系数算法的叶片故障诊断方法(简称故障诊断方法，参见图1)，该方法包括如下步骤：

步骤1：对叶片声音信号进行分帧处理获得m帧，其中m的计算公式如下：

m＝(l-wlen+inc)/inc

式中，l为声音信号长度，wlen为每帧信号长度，inc为后一帧对前一帧的位移量。

利用梅尔倒谱系数(Mel Frequency Cepstral Coefficient，MFCC)法求得每一帧的n个特征值，得到行数为m、列数为n的特征矩阵A_m×n，其中A_m×n的表达式为：

步骤2：将特征矩阵A_m×n的每一列数据进行提取得到n个数组h_i(i＝1,2,3…n)，将n个数组h_i分别构建成为n个hankel矩阵H_i(i＝1,2,3…n)。其中H_i的表达式为：

步骤3：将n个hankel矩阵H_i(i＝1,2,3…n)分别进行SVD(奇异值分解)处理，得到正交矩阵U_i(i＝1,2,3…n)、V_i(i＝1,2,3…n)，以及奇异值矩阵S_i，即：

H_i＝U_i·S_i·V_i ^T(i＝1,2,3…n)

式中S_i为奇异值递减的对角矩阵，即：

S_i＝[diag(s₁,s₂…,s_q),0](i＝1,2,3…n)

步骤4：分别计算n个奇异值矩阵S_i的差分谱，寻找奇异值突变位置，其中奇异值差分谱计算公式为：

b_j＝s_j-s_j+1(j＝1,2,…q-1)

式中b_j为相邻两点奇异值差值，s_j为奇异值大小。b_j值最大点则为奇异值突变点，将前j个奇异值保留，得到新的奇异值矩阵S1_i，其中S1_i的表达式为：

S1_i＝[diag(s₁,s₂…,s_j),0]

步骤5：对hankel矩阵H_i进行重构，矩阵重构公式为：

H1_i＝U_i·S1_i·V_i ^T(i＝1,2,3…n)

式中，H1_i为重构后的hankel矩阵，U_i、V_i为步骤3中得到的正交矩阵，S1_i为步骤4得到的新的奇异值矩阵。

步骤6：分别将H1_i(i＝1,2,3…n)的第一行数据与最后一列数据进行提取获得n个数组h1_i(i＝1,2,3…n)，将数组作为列向量组成新的特征矩阵A1_m×n。其中A1_m×n的表达式为：

A1_m×n＝(h1₁,h1₂…h1_n)

步骤7：将特征矩阵A1_m×n进行K-means聚类，将m帧信号聚为两类并画出信号的类别时序图，根据时序图的周期性判断叶片声音是否故障。

采用传统传统梅尔倒谱系数算法和本发明故障诊断方法分别对低风噪背景下的故障风机声音和强风噪背景下的故障风机声音进行处理，结果如图2-5所示。图2和图3是分别采用两种方法对低风噪背景下的故障风机声音进行处理后得到的类别标签时序图。从两图可以看出，传统方法和本发明故障诊断方法得到的时序图都呈现出周期性，都可以判定该风机有故障，但是传统方法由于有风噪特征的影响，得到的时序图周期性较差，而本发明故障诊断方法得到的时序图周期性非常好，没有风噪的影响。

图4和图5是对强风噪背景下的故障风机声音进行处理后得到的类别标签时序图。从图4可以看出，由于强风噪的影响，传统方法的类别时序图完全没有周期性，无法识别出该风机为故障风机。而从图5可以看出，本发明故障诊断方法得到的类别时序图呈现出明显的周期性，可以识别出该风机为故障风机。

综上，无论在低风噪还是强风噪背景下，本发明故障诊断方法得到的类别时序图都能呈现出明显的周期性，都可以识别出故障风机。而传统方法只能在低风噪背景下识别出故障风机，而在强风噪背景下便失去其辨别能力。因此，本发明故障诊断方法与传统方法相比具有明显优势。

本发明中应用了具体实施例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

本发明未述及之处适用于现有技术。

Claims (1)

1.一种改进梅尔倒谱系数算法的叶片故障诊断方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：

步骤1：对叶片声音信号进行分帧处理获得m帧，其中m的计算公式如下：

m＝(l-wlen+inc)/inc

式中，l为声音信号长度，wlen为每帧信号长度，inc为后一帧对前一帧的位移量；

利用梅尔倒谱系数法求得每一帧的n个特征值，得到行数为m、列数为n的特征矩阵A_m×n，其中A_m×n的表达式为：

步骤2：将特征矩阵A_m×n的每一列数据进行提取得到n个数组h_i，将n个数组h_i分别构建成为n个hankel矩阵H_i；其中H_i的表达式为：

步骤3：将n个hankel矩阵H_i分别进行SVD处理，得到正交矩阵U_i、V_i，以及奇异值矩阵S_i，即：

H_i＝U_i·S_i·V_i ^T，i＝1,2,3…n；

式中S_i为奇异值递减的对角矩阵，即：

S_i＝[diag(s₁,s₂…,s_q),0]，i＝1,2,3…n；

步骤4：分别计算n个奇异值矩阵S_i的差分谱，寻找奇异值突变位置，其中奇异值差分谱计算公式为：

b_j＝s_j-s_j+1，j＝1,2,…q-1；

式中b_j为相邻两点奇异值差值，s_j为奇异值大小；b_j值最大点则为奇异值突变点，将前j个奇异值保留，得到新的奇异值矩阵S1_i，其中S1_i的表达式为：

S1_i＝[diag(s₁,s₂…,s_j),0]

步骤5：对hankel矩阵H_i进行重构，矩阵重构公式为：

H1_i＝U_i·S1_i·V_i ^T，i＝1,2,3…n；

式中，H1_i为重构后的hankel矩阵，U_i、V_i为步骤3中得到的正交矩阵，S1_i为步骤4得到的新的奇异值矩阵；

步骤6：分别将H1_i的第一行数据与最后一列数据进行提取获得n个数组h1_i，将数组作为列向量组成新的特征矩阵A1_m×n；其中A1_m×n的表达式为：

A1_m×n＝(h1₁,h1₂…h1_n)

步骤7：将特征矩阵A1_m×n进行K-means聚类，将m帧信号聚为两类并画出信号的类别时序图，根据时序图的周期性判断叶片声音是否故障。

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