基于分数阶微积分理论的微弱故障信号检测与诊断方法研究

本研究以工业检测过程为对象，提出分数阶微分同胚重构、分数阶双曲模型设计和模型同步态特征提取方法，揭示微信号和噪声对于故障诊断系统的作用机理与动态演变规律之间的关联关系，系统地解决强噪声背景下微弱故障信号检测方法研究和故障诊断装置设计等一系列难点问题，研究基于分数阶微分理论和模糊双曲模型设计同步的微弱故障信号检测方法，建立复杂信息环境下的微故障信号检测与故障诊断机制，解决目前仪器化方法复杂、昂贵的弱点，具有适于工程应用的优势。本研究的显著特点是：1) 以基于分数阶微分弱故障信息的有效增值实现根源的物理特性分析；2)解决现有的微弱故障信号诊断技术过分依赖设备精度的难题；3)通过平衡性能与计算负担之间的矛盾，提高微故障信号检测与诊断的准确性和实时性。研究成果将简捷地实现复杂工业现场环境下过程对象的微故障信号检测与诊断，为自动化控制与故障诊断研究提供必须的基础理论依据和关键技术保证。

针对被检测对象具有混沌动力学特性的微小信号检测问题，考虑到被检测对象具有混沌动力学特性的特点，提出一种分数阶微分同胚重构检测的微弱增值和信号处理方法，构建了分数阶双曲正切模型与信号预估模型同步系统失步状态判别故障信号的理论构架，解决了复杂信息环境下的微弱信号检测的关键理论问题，建立了被检测对象具有混沌动力学特性的信号检测的分析理论。为了进一步完善分数阶微小信号检测算法，提高算法速度，进而使算法工程应用实时性，提出了分数阶双曲正切模型与信号预估模型同步系统失步状态判别故障信号方法。也提出了基于双耦合Duffing振子的微弱信号检测方法，还提出了一种应用于未知频率微弱信号的分段测频检测方法，利用该系统相轨迹状态的跃迁（从混沌态到大尺度周期态）对输入微弱信号的敏感特性实现了对淹没在强噪声中的微弱信号的检测，同时利用分段测频方法实现了对微弱信号的频率测量，突破了现有微弱信号混沌振子检测方法中只能对已知频率信号检测的局限性。提出一种电力异常故障数据分析装置及诊断方法和一种基于粗糙集理论变压器故障诊断装置及诊断方法，实现了电力微弱故障信号特征提取。理论研究结果已经应用于配电网的监控系统中，并形成了电力灵敏负荷组分优化控制方法，显著提高了电力系统的节能减排效果。相关成果应用于集控子站和电厂，近三年创造了可观的经济效益，极大促进了电网的安全、稳定、经济运行。