CN117874436A - 基于复合多尺度双向多样熵船用燃油系统诊断方法及介质 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及故障诊断技术领域，具体涉及一种基于复合多尺度双向多样熵船用燃油系统诊断方法及介质，包括步骤1：利用安装在共轨燃油系统指定部件上的传感器进行数据采集，得到正常状态下和不同故障状态下指定部件运行状态的物理信号；步骤2：提取正常状态下物理信号的复合多尺度双向多样性熵，以CMsBDE作为故障特征，并划分训练集与测试集；本申请充分考虑了同一尺度下所有子序列的信息，且从方向和数值上考虑了模式相似性，能够更全面地提取故障特征信息。
Description
技术领域
本发明涉及故障诊断技术领域，具体涉及一种基于复合多尺度双向多样熵船用燃油系统诊断方法及介质。
背景技术
随着科技的发展和能源环境问题的日益严重，船舶柴油机朝复杂化、综合化与智能化快速发展，高压共轨燃油系统由于其经济性和绿色性被广泛应用，但由于共轨燃油系统结构复杂，工作环境恶劣容易出现损伤，其一旦发生故障会导致船舶经济性能、动力性能和可靠性能的下降，造成巨大财产损失甚至人员伤亡。因此，如何提高共轨燃油系统故障诊断的准确性是亟待解决的问题。
当共轨燃油系统中部件发生故障时，其相应的振动响应、压力信号等会发生变化，但这些信号通常呈现出非平稳非线性的特性，熵是衡量时间序列复杂性和非线性特征的指标，近年来，各种信息熵方法被应用于故障诊断领域中，常用的熵方法有样本熵、模糊熵和排列熵等，但现有的熵方法有一个共同的缺陷，即某些确定性系统的熵值与其动力学复杂度不一致，基于此，Wang等提出了多样性熵，它从任意时间序列中量化了动态复杂性，多样性熵利用模式相似性的统计概率来描述状态分布，可以更好地反映内部模式的变化，与现有的熵方法相比，多样性熵具有一致性高、抗噪声影响鲁棒、计算效率高等优点。
但多样性熵中更多的是从方向上区分时间序列的差异，而对绝对的数值不敏感，因此没法衡量每个维度数值的差异，且多样性熵仅从单个尺度下测量，而忽略了多个尺度下的有效故障信息，导致故障诊断精度降低。
发明内容
为了解决上述技术问题，本发明的目的在于提供一种基于复合多尺度双向多样熵船用燃油系统诊断方法，解决复杂工况环境下共轨燃油系统内设备故障特征难以提取和故障诊断精度不高的问题。
本申请提供一种基于复合多尺度双向多样熵船用燃油系统诊断方法，包括如下步骤：
（1）利用安装在共轨燃油系统相关部件上的传感器进行数据采集，得到正常状态下和不同故障状态下的高压油管振动信号、高压油管压力信号等反映共轨燃油系统及其相关部件运行状态的物理信号。
（2）计算正常状态下物理信号的复合多尺度双向多样性熵，以CMsBDE作为故障特征，并划分为训练集与测试集；
（3）将所有训练样本的CMsBDE特征向量输入到BP网络模型中进行训练，利用蜘蛛黄蜂算法（SWO）以寻求BP神经网络的最优参数；
（4）采用训练后的SWO-BP分类器对测试样本进行故障诊断和模式识别，输出故障诊断结果。
本发明还可以包括：所述步骤（2）中CMsBDE的计算过程为：
A.对于给定的时间序列，长度为/>，当向量嵌入维度为/>时，重构原始时间序列得到/>个向量/>如下：
（1）
其中，，/>向量嵌入维度，/>构成；
B.通过计算相邻轨迹之间的双向余弦相似度，得到一系列双向余弦值，其中/>的计算公式为：
（2）
其中，表示第/>个向轨道序列/>与第/>个向轨道序列/>的双向余弦相似度；
C.将域划分为/>个区间，计算/>落在每个区间的概率/>，且有。
D.根据以下公式计算双向多样性熵：
（3）
其中，为原始数据，/>为向量嵌入维度，/>为时间延迟，/>为划分的区间个数；
E.在不同尺度下将原始序列/>经方差复合粗粒化后得到/>个短序列/>，第/>个短序列/>又由/>个元素组成，，其中第/>个元素/>的计算公式如下：
（4）
其中，为尺度因子，/>为原始时间序列/>中的第/>个元素，计算得到的 />表示在尺度因子/>处经方差复合粗粒化方式得到的第/>个短时间序列的第/>个元素；
F.计算每个尺度下的所有共个粗粒化短序列/>的双向多样性熵，并作均值处理，得到CMsBDE，计算公式如下：
（5）
其中，为原始数据，/>为向量嵌入维度，/>为时间延迟，/>为划分的区间个数，/>为尺度因子，/>表示在/>尺度下经过粗粒化后的第/>个短序列。
所述步骤（3）中BP神经网络采用SWO算法优化进行参数寻优，蜘蛛黄蜂搜索代理数量 ，最大次数/>，以预测结果与训练数据之间的均方根误差作为适应度值。
本发明技术方案，具有如下优点：提出复合多尺度双向多样性熵（CompositeMulti-scale Bidirectional Diversity Entropy CMsBDE）的特征提取方法，用来衡量时间序列在各个尺度下的复合动态复杂性，双向余弦相似度可以区分每个维度的值成比例变化的数据对象，该方法充分考虑了同一尺度下所有子序列的信息，且从方向和数值上考虑了模式相似性，能够更全面地提取故障特征信息。用SWO算法优化后的BP进行模式识别，避免陷入局部最优，提高故障诊断精度。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式， 本发明由下述的附图作以详细描述。
图1为本发明的流程图；
图2为本发明的CMsBDE算法流程图；
图3为本发明的SWO-BP算法流程图；
图4为本发明的共轨燃油系统中不同喷油器状态下的高压油管压力波动信号CMsBDE特征图；
图5为本发明的共轨燃油系统中相关部件喷油器的故障诊断结果图。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例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。
此外，下面所描述的本发明不同实施方式中所涉及的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互结合。本发明的具体实施方式采用以下技术方案：
结合图1至5所示，一种基于复合多尺度双向多样熵船用燃油系统诊断方法，包括如下步骤：
S1、利用安装在共轨燃油系统相关部件上的传感器进行数据采集，得到正常状态下和不同故障状态下的高压油管振动信号、高压油管压力信号等反映共轨燃油系统及其相关部件运行状态的物理信号。以共轨燃油系统中高压共轨喷油器部件为实施例，采集喷油器正常状态和不同喷油器故障状态下的高压共轨管燃油压力波动信号。
S2、计算正常状态下高压共轨管燃油压力波动信号的复合多尺度双向多样性熵，以复合多尺度双向多样性熵（Composite Multi-scale Bidirectional DiversityEntropy CMsBDE）作为故障特征。复合多尺度双向多样性熵的计算步骤如下，其算法流程图如图2所示：
第一步：对长度为的时间序列/>，在/>维度下进行相空间重构，得到/>个序列/>如下：
（1），其中，/>
定义由/>构成，/>。
第二步：计算序列相邻轨道的双向余弦相似度，得到一系列双向余弦相似值：
（2），
其中，表示第/>个向轨道序列/>与第/>个向轨道序列/>的双向余弦相似度，/>；
第三步、将域平均划分为/>个区间，计算/>落在每个区间的概率，且有/>。
第四步、根据以下公式计算双向多样性熵：
（3）
其中，为原始数据，/>为向量嵌入维度，/>为时间延迟，/>为划分的区间个数。
第五步、在不同尺度下将原始序列/>经方差复合粗粒化处理后得到序列/>个短序列/>，第/>个短序列/>又由/>个元素组成，，其中第/>个元素/>的计算公式如下：
（4）
其中，为尺度因子，/>为原始时间序列/>中的第/>个元素，计算得到的 />表示在尺度因子/>处经方差复合粗粒化方式得到的第/>个短时间序列的第/>个元素；
第六步、计算每个尺度下的所有共个粗粒化短序列/>的双向多样性熵，并作均值处理，得到CMsBDE：
（5）
其中，为原始数据，/>为向量嵌入维度，/>为时间延迟，/>为划分的区间个数，/>为尺度因子，/>表示在/>尺度下经过粗粒化后的第/>个短序列。
S3、计算得到的不同喷油器状态下的高压油管压力波动信号的CMsBDE特征值如图4所示。将计算得到的CMsBDE特征向量划为训练集和测试集，所有训练样本的CMsBDE输入到BP网络模型中进行训练，利用蜘蛛黄蜂算法优化（Spider Wasp algorithmOptimizationSWO）以寻求反向传播（Back Propagation BP）神经网络的最优参数；蜘蛛黄蜂搜索代理数量 ，最大次数/>，以预测结果与训练数据之间的均方根误差作为适应度函数，SWO优化BP算法流程图如图3所示。
S4、采用训练后的蜘蛛黄蜂算法优化反向传播神经网络分类器（Optimization ofBack Propagation neural network using Spider Wasp algorithm SWO-BP）分类器对测试样本进行共轨燃油系统喷油器部件的故障诊断和模式识别，输出故障诊断结果如图5所示。
本申请还提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序执行时实现上述基于复合多尺度双向多样熵船用燃油系统诊断方法执行的步骤。
本申请还提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，处理器调用存储器中的计算机程序时实现上述基于复合多尺度双向多样熵船用燃油系统诊断方法执行的步骤。
说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述得比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请原理的前提下，还可以对本申请进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本申请权利要求的保护范围内。
Claims (8)
1.一种基于复合多尺度双向多样熵船用燃油系统诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：利用安装在共轨燃油系统指定部件上的传感器进行数据采集，得到正常状态下和不同故障状态下指定部件运行状态的物理信号；
步骤2：提取正常状态下物理信号的复合多尺度双向多样性熵，以CMsBDE作为故障特征，并划分训练集与测试集；
步骤3：将所有训练样本的CMsBDE特征向量输入到BP网络模型中进行训练，利用蜘蛛黄蜂算法SWO以寻求BP神经网络的最优参数；
步骤4：采用训练后的SWO-BP分类器对测试样本进行模式识别，输出故障诊断结果。
2.根据权利要求1所述的一种基于复合多尺度双向多样熵船用燃油系统诊断方法，其特征在于：所述步骤2中提取正常状态下物理信号的复合多尺度双向多样性熵；具体包括以下步骤：
步骤S1：将原始时间序列重构为维度的轨道序列，通过计算相邻轨迹之间的双向余弦相似度，得到一系列双向余弦值，将双向余弦值划分区间，统计双向余弦值落入每个区间的概率得到双向多样性熵，并根据所述双向多样性熵来跟踪时间序列内部动态变化；
步骤S2：经过步骤S1的双向多样性熵通过复合多尺度分析获得每个尺度下的子序列，计算每个尺度下所有子序列的双向多样性熵的均值。
3.根据权利要求1所述的一种基于复合多尺度双向多样熵船用燃油系统诊断方法，其特征在于：所述步骤2中CMsBDE的计算过程为：
（1）对长度为的时间序列信息/>，设定延迟变量/>、向量嵌入维度/>，从而将原始序列构造为数量为/>个的向空间/>，得到/>维度下的所有向空间轨道序列/>（1）；
（2）双向余弦相似度可以区分每个维度的值成比例变化的数据对象，通过计算相邻轨迹之间的双向余弦相似度，得到一系列双向余弦值，其中/>的计算公式为：
（2），
其中，表示第/>个向轨道序列/>与第/>个向轨道序列/>的双向余弦相似度；
（3）将双向余弦值的取值范围区间 />分为/>个子区间，计算不同区间的双向余弦相似值数与双向余弦相似度值总数的比值作为状态概率/>，由此构建双向多样性熵算法：
（3），
其中，为原始数据，/>为向量嵌入维度，/>为时间延迟，/>为划分的区间个数；
（4）将复合多尺度方法与双向多样性熵相结合，将原始时间序列在尺度因子/>处经复合方差粗粒化方式处理后得到/>个新的时间序列/>，其中第/>个短序列/>又由/>个元素组成，/>，/>中第/>个元素/>的计算公式为：
（4），
其中，为尺度因子，/>为原始时间序列/>中的第/>个元素，计算得到的 />表示在尺度因子/>处经方差复合粗粒化方式得到的第/>个短时间序列的第/>个元素；
（5）在尺度因子下，计算每个复合粗粒化短序列/>的双向多样性熵算法求平均值，得到尺度/>下的复合多尺度双向多样性熵值：
（5），
其中，为原始数据，/>为向量嵌入维度，/>为时间延迟，/>为划分的区间个数，/>为尺度因子，/>表示在/>尺度下经过粗粒化后的第/>个短序列。
4.根据权利要求1所述的一种基于复合多尺度双向多样熵船用燃油系统诊断方法，其特征在于：
所述步骤3中将所有训练样本的CMsBDE特征向量输入到BP网络模型中进行训练，利用蜘蛛黄蜂算法SWO以寻求BP神经网络的最优参数；
其具体过程为：首先随机生成一组初始蜘蛛个体，作为初始的网络参数；然后根据设定的适应度指标，对每个蜘蛛个体的适应度进行计算和评估，按照蜘蛛黄蜂算法的迭代规则和策略，更新蜘蛛个体的位置，再根据新的蜘蛛个体位置，重新计算每个蜘蛛个体的适应度，根据适应度选择优秀的蜘蛛个体，更新全局最优解；当达到最大迭代次数或满足精度要求时，停止迭代，并输出最优的参数，作为BP神经网络的最优参数。
5.根据权利要求4所述的一种基于复合多尺度双向多样熵船用燃油系统诊断方法，其特征在于：所述步骤3中，用蜘蛛黄蜂算法SWO寻求BP神经网络的最优参数，以训练结果与训练数据之间的均方根误差作为适应度值。
6.根据权利要求4所述的一种基于复合多尺度双向多样熵船用燃油系统诊断方法，其特征在于：所述BP神经网络模型的隐藏层个数为1，神经元节点个数为7，权重和阈值为SWO优化后的最佳参数值。
7.根据权利要求1所述的一种基于复合多尺度双向多样熵船用燃油系统诊断方法，其特征在于：所述物理信号包括高压油管振动信号、高压油管压力信号。
8.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令被处理器加载并执行，实现如上述权利要求1至7任一项基于复合多尺度双向多样熵船用燃油系统诊断方法的步骤。
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