一种提高推进器稳定性的在线故障检测方法及系统与流程

本发明涉及数据处理，具体涉及一种提高推进器稳定性的在线故障检测方法及系统。

背景技术：

1、水下推进器作为水中作业的工具或是作为国防武器装备都发挥着非常重要的作用，随着海洋战略的发展，水下推进器的各项指标都须相应的提高，可靠性尤为重要。螺旋桨是水下推进器的核心部件之一，且螺旋桨作为推进装置的重要组成部分，其可靠性和安全性必须非常高，因此对于水下推进器中螺旋桨的故障检测是一项至关重要的任务。

2、目前，对于螺旋桨的检测，采用加装传感器收集航行时的数据，从而利用信号手段对螺旋桨工作时的航行数据进行处理。常规针对螺旋桨的去噪通常采用小波阈值，从而通过分解数据，从不同层次来进行噪声去除，从而达到较好的去噪效果。但由于当前场景中由于螺旋桨设备的特性，其数据本身存在一定波动，且实际异常在数据中反应的特征与噪声较为相似，皆为幅度较大的异常波动。通常采用人工经验设定的固定阈值来进行小波阈值去噪，但阈值设置过大会对实际故障引起数据波动，进而丢失故障信息，而阈值过小又会导致噪声去除不佳。

技术实现思路

1、为了解决常规针对螺旋桨监测数据的去噪效果不佳，导致检测精度低的技术问题，本发明的目的在于提供一种提高推进器稳定性的在线故障检测方法及系统，所采用的技术方案具体如下：

2、一种提高推进器稳定性的在线故障检测方法，所述方法包括：

3、获取水下推进器中螺旋桨运行时每个参数的监测数据和水下推进器的航行速度；

4、根据所述每个参数的监测数据，获取每两个参数之间的实际相关系数；

5、基于所述推进器的航行速度，确认每个参数的监测数据中数据曲线的每个分段的动态因素值；

6、基于每个参数的监测数据和推进器的航行速度，获得每个参数的监测数据中每个数据点的波动异常系数；

7、基于所述波动异常系数、动态因素值和实际相关系数，得到每个参数中每个分段内每个数据点的异常可疑系数；

8、根据所述异常可疑系数和螺旋桨运行时每个参数的监测数据，获得去噪后的监测数据；

9、对所述去噪后的监测数据进行故障检测，得到故障检测结果。

10、优选的，根据所述每个参数的监测数据，获取每两个参数之间的实际相关系数的具体步骤包括：

11、根据所述每个参数的监测数据，确认每两个参数均在相同的每个分段中的皮尔逊系数和每个参数分别在每个分段中的拟合偏差值的累加值；

12、基于每两个参数均在相同的每个分段中的皮尔逊系数和每个参数在每个分段中的拟合偏差值的累加值，得到每两个参数之间的实际相关系数。

13、优选的，根据所述每个参数的监测数据，确认每两个参数均在相同的每个分段中的皮尔逊系数和每个参数在每个分段中的拟合偏差值的累加值的具体步骤包括：

14、根据所述每个参数的监测数据，确认每个参数的监测数据所形成的初步数据曲线；

15、对所述每个参数的监测数据所形成的初步数据曲线进行曲线拟合处理，得到每个参数的监测数据曲线；

16、对所述每个参数的监测数据曲线进行分段划分，确认每两个参数均在相同的每个分段中的皮尔逊系数；

17、基于每个参数的监测数据所形成的初步数据曲线中的数据点与每个参数的监测数据曲线中的数据点，得到每个参数在每个分段中的拟合偏差值的累加值。

18、优选的，基于所述推进器的航行速度，确认每个参数的监测数据中数据曲线的每个分段的动态因素值的具体步骤包括：

19、基于所述推进器的航行速度，获取每个参数的监测数据中数据曲线的每个分段中的速度数据；

20、基于所述每个参数的监测数据中数据曲线的每个分段中的速度数据，确认每个参数的监测数据中数据曲线的每个分段的动态因素值。

21、优选的，基于所述每个参数的监测数据中数据曲线的每个分段中的速度数据，确认每个参数的监测数据中数据曲线的每个分段的动态因素值的具体步骤包括：

22、基于所述每个参数的监测数据中数据曲线的每个分段中的速度数据，获得每个分段中的速度数据的主成分方向斜率和每个分段中速度数据的主成分方向的偏差值的累加值；

23、基于每个分段中的速度数据的主成分方向斜率和每个分段中速度数据的主成分方向的偏差值的累加值，得到每个参数的监测数据中数据曲线的每个分段的动态因素值。

24、优选的，基于所述每个参数的监测数据中数据曲线的每个分段中的速度数据，获得每个分段中的速度数据的主成分方向斜率和每个分段中速度数据的主成分方向的偏差值的累加值的具体步骤包括：

25、利用主成分分析算法，对所述每个参数的监测数据中数据曲线的每个分段中的速度数据进行分析处理，获取每个分段中的速度数据的主成分方向斜率和每个分段中速度数据的主成分方向的偏差值的累加值。

26、优选的，基于每个分段中的速度数据的主成分方向斜率和每个分段中速度数据的主成分方向的偏差值的累加值，得到每个参数的监测数据中数据曲线的每个分段的动态因素值的具体步骤包括：

27、将所述每个分段中的速度数据的主成分方向斜率和每个分段中速度数据的主成分方向的偏差值的累加值进行相加处理，得到每个参数的监测数据中数据曲线的每个分段的动态因素值。

28、优选的，基于所述波动异常系数、动态因素值和实际相关系数，得到每个参数中每个分段内每个数据点的异常可疑系数的具体步骤包括：

29、将所述动态因素值和实际相关系数分别进行线性归一化处理，得到处理后的动态因素值和处理后的实际相关系数；

30、基于所述波动异常系数、处理后的动态因素值和处理后的实际相关系数，得到每个参数中每个分段内每个数据点的异常可疑系数。

31、优选的，根据所述异常可疑系数和螺旋桨运行时每个参数的监测数据，获得去噪后的监测数据的具体步骤包括：

32、根据所述异常可疑系数，确定小波动态阈值；

33、基于所述小波动态阈值，对所述螺旋桨运行时每个参数的监测数据进行去噪处理，得到去噪后的监测数据。

34、本发明还提供一种提高推进器稳定性的在线故障检测系统，包括：

35、数据获取模块，用于获取水下推进器中螺旋桨运行时每个参数的监测数据和水下推进器的航行速度；

36、第一获取模块，用于根据所述每个参数的监测数据，获取每两个参数之间的实际相关系数；

37、第一确认模块，用于基于所述推进器的航行速度，确认每个参数的监测数据中数据曲线的每个分段的动态因素值；

38、第二获取模块，用于基于每个参数的监测数据和推进器的航行速度，获得每个参数的监测数据中每个数据点的波动异常系数；

39、第二确认模块，用于基于所述波动异常系数、动态因素值和实际相关系数，得到每个参数中每个分段内每个数据点的异常可疑系数；

40、第三获取模块，用于根据所述异常可疑系数和螺旋桨运行时每个参数的监测数据，获得去噪后的监测数据；

41、检测模块，用于对所述去噪后的监测数据进行故障检测，得到故障检测结果。

42、本发明具有如下有益效果：

43、本发明通过获取水下推进器中螺旋桨运行时每个参数的监测数据和水下推进器的航行速度，根据每个参数的监测数据，获取每两个参数之间的实际相关系数；基于推进器的航行速度，确认每个参数的监测数据中数据曲线的每个分段的动态因素值；基于每个参数的监测数据和推进器的航行速度，获得每个参数的监测数据中每个数据点的波动异常系数；基于波动异常系数、动态因素值和实际相关系数，得到每个参数中每个分段内每个数据点的异常可疑系数；根据异常可疑系数和螺旋桨运行时每个参数的监测数据，获得去噪后的监测数据；对去噪后的监测数据进行故障检测，得到故障检测结果。通过得到异常可疑系数，进而完成对监测数据进行去噪，从而实现将去噪后的监测数据进行故障判断。本发明显著的提高了去噪后的监测数据的精准度，进而提高了对于故障的检测精度。