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申请/专利权人：淮阴工学院

摘要：本发明公开了一种基于声纹成像的水轮机状态监测和故障诊断方法，首先利用声学传感器和摄像头分别采集水轮机的声纹数据和可见光图像；声纹数据通过模数转换器将信号转换为数字信号；针对信号的噪声处理，使用改进RVMD、SGMD和维纳滤波对数据进行信号增强和去噪，其中通过改进的WSO算法优化RVMD的参数；接着，利用LCMV波束成像算法生成声纹数据声场强度图，然后将其与可见光图像融合，形成多信息图像，实现声源定位；构建基于均方根误差的conformer模型，获得诊断结果，实现对水轮机的状态监测和故障诊断。本发明能准确高效的实时检测水轮机故障并定位，保证水轮机的正常运行。

主权项：1.一种基于声纹成像的水轮机状态监测和故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：1利用均匀线性拓扑结构的四元声学传感器预先采集水轮机在正常情况和不同故障情况下的声纹信号数据；利用摄像头获取水轮机的可见光图像；使用模数转换器将模拟电信号转换为数字信号；2利用改进的降阶变分模态分解RVMD和辛几何模态分解SGMD获取包含原始信号有效信息的分量；用维纳滤波对所获取数据进行语音增强和去噪处理；所述改进RVMD是采用IWSO算法对RVMD参数进行优化；所述IWSO算法为将Sine混沌映射初始化和莱维飞行-正态变异算子引入战争策略算法WSO中；3基于线性约束最小方差波束形成算法LCMV获取声纹数据声场强度图，与可见光图像合成多信息图像；4构建基于均方根误差的conformer模型，对经过滤波后的数据进行标签分类和故障诊断；步骤2所述IWSO算法具体过程如下：使用Sine混沌映射初始化战争策略算法WSO中的士兵位置： 其中，x表示迭代值，x∈[0，1]，K∈Z，a代表混沌系统控制参数；WSO中位置更新分为两种策略，即攻击策略和防守策略，这里将正态变异算子引入攻击策略位置更新，将莱维飞行与原有位置更新策略融合；莱维飞行的核心是步长遵循重尾分布： 其中，Lv为飞行步长，u、v满足正态分布定义如下： 其中，σv＝1，Γ为标准欧拉第二积分，一般β∈1，2；这里取β＝1.8；WSO的位置更新策略中引入正态变异算子和莱维飞行策略：Xit+1＝Xit+2×ρ×C-K+rand×Wi×K-Xit+N×Xit4Xit+1＝Xit+2×ρ×K-Xrandt+rand×Wi×C-Xit+λ·Lv5其中，公式4为攻击策略的位置更新，公式5为防守策略的位置更新；N是一个服从均值为0，方差为1的随机标准正态分布数；Xit+1为士兵t+1次迭代的位置，Xit为t次迭代位置，C为指挥官位置，K为国王位置，Wi为权重，λ∈0，1为步调节系数，rand代表随机数，这里ρ＝rand；位置更新所采取的策略是由ρ和ρr决定；当ρ＞ρr时选择进攻策略，反之选择防守策略；步骤2所述采用IWSO算法对RVMD参数进行优化为采用IWSO来优化变分模态分解RVMD的最优模态个数K值、惩罚因子α和中心频率ωk；具体过程如下：首先设置IWSO的各项参数，包括种群规模、最大迭代次数和循环次数；以士兵位置作为RVMD的输入，不同位置的士兵对应不同的[K，α，ωk]值，分解信号得到模态分量；包络熵值越小，说明原始信号有效信息越多，干扰信息越少；将原始信号的包络熵值作为适应度函数，计算每一个模态分量对应的最小包络熵值；通过不断更新士兵位置，直至达到最大迭代次数输出最优[K，α，ωk]值；RVMD的求解公式如下： 其中，α为滤波参数，K为模态数，φkx为空间模态，ckt为空间模态对应的时间演化系数，ωk为时间演化系数的中心频率，为正则化参数，qx,t＝φkxckt为数据重构；包络熵值的运算公式为： 其中，bi为希尔伯特解调后IMF分量的包络信号；γi为概率分布序列；N为采样点数。

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