[發明專利]一種旋轉機械設備的故障檢測方法及裝置

有效

• 申請號: 201810267031.1
• 申請日: 2018-03-28
• 公開（公告）號: CN108731923B
• 公開（公告）日: 2020-11-03
• 發明（設計）人: 姚杰;孔偉陽;曹軍杰
• 申請（專利權）人: 中控技術（西安）有限公司
• 主分類號: G01M13/00
• 分類號: G01M13/00;G01H17/00
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 王寶筠

本申請實施例公開了一種旋轉機械設備的故障檢測方法及裝置，用于實現旋轉機械設備的故障的準確檢測，該方法包括：基于歷史數據預先構建用于故障判斷的專家決策系統以及用于故障分類的故障分類模型，在獲得旋轉機械設備的原始振動信號后，可以提取到振動信號特征值，將振動信號特征值以及采集到的旋轉機械設備的設備數據輸入專家決策系統，可以得到旋轉機械設備是否存在故障的故障判斷結果，進一步的，當存在故障時，將振動信號特征值以及采集到的旋轉機械設備的設備數據輸入故障分類模型可以得到故障分類結果。本申請實施例利用人工智能算法可以實現旋轉機械設備的智能故障診斷及分類，提高了故障檢測的效率以及有效性。

技術領域

本申請涉及工業設備故障檢測技術領域，具體涉及一種旋轉機械設備的故障檢測方法及裝置。

背景技術

在工業生產背景中，需要對旋轉機械設備例如汽輪機的工作狀態進行監控。傳統的旋轉機械設備狀態監控采用的是固定閾值監測和故障判斷，該方式可以通用性解決一類狀態的監測問題。但是隨著被監測狀態和參數的復雜化、所處行業生產過程的復雜化以及其他非一致性的客觀條件，例如設備老化、型號差異、生產過程差異等，基于傳統的固定閾值監測以實現故障檢測會存在故障誤報、故障漏報等情況，無法做到有效地故障檢測。

在現有技術中，還可以采用有經驗的人員配合現有的故障檢測系統實現人工干預和預判從而進行有效的故障檢測，但是增加了人力成本且監測效果受主觀因素影響較大，具有一定的局限性。

發明內容

有鑒于此，本申請實施例提供一種旋轉機械設備的故障檢測方法及裝置，以解決現有技術中無法有效進行故障檢測的技術問題。

為解決上述問題，本申請實施例提供的技術方案如下：

一種旋轉機械設備的故障檢測方法，包括：

獲取旋轉機械設備的原始振動信號；

從所述原始振動信號中提取振動信號特征值；

將所述振動信號特征值以及采集到的所述旋轉機械設備的設備數據輸入專家決策系統，獲得所述旋轉機械設備是否存在故障的故障判斷結果，所述專家決策系統是根據歷史數據、所述歷史數據對應的故障判斷結果以及專家經驗知識構建的，所述歷史數據包括歷史振動信號特征值以及歷史設備數據；

當獲取到所述旋轉機械設備存在故障的故障判斷結果，將所述振動信號特征值以及所述設備數據輸入故障分類模型，獲得故障分類結果，所述故障分類模型是根據所述歷史數據以及所述歷史數據對應的故障分類結果訓練生成的。

在一種可選的實現方式中，所述方法還包括：

將所述振動信號特征值以及所述設備數據作為所述歷史數據，更新所述故障分類模型和/或所述專家決策系統。

在一種可選的實現方式中，所述方法還包括：

根據所述原始振動信號以及自回歸滑動平均模型對通頻振動幅值超過閾值的時間點進行預測，將所述時間點作為所述旋轉機械設備的壽命估計值。

在一種可選的實現方式中，所述從所述原始振動信號中提取振動信號特征值，包括：

將所述原始振動信號進行預處理，獲得預處理后的振動信號，所述預處理包括單位轉換處理以及積分處理；

將所述預處理后的振動信號進行低通濾波處理，獲得去除噪聲的振動信號，所述去除噪聲的振動信號包括振動信號時域數據；

將所述去除噪聲的振動信號進行快速傅里葉變換，得到振動信號頻域數據，所述振動信號頻域數據包括振動信號幅值數據、振動信號相位數據，將所述振動信號幅值數據、所述振動信號相位數據以及所述振動信號時域數據確定為振動信號特征值。