[發明專利]風機故障診斷方法及系統

有效

• 申請號: 202010003040.7
• 申請日: 2020-01-02
• 公開（公告）號: CN111141517B
• 公開（公告）日: 2023-04-07
• 發明（設計）人: 司偉;蔣勇;許移慶;黃猛
• 申請（專利權）人: 上海電氣風電集團股份有限公司
• 主分類號: G01M13/04
• 分類號: G01M13/04;G01M13/028;G01H17/00;G01M13/00;F03D17/00;G01M13/045;G01M13/021;G06F18/213;G01K13/00
• 代理公司: 上海弼興律師事務所 31283
• 代理人: 薛琦;張冉

1.一種風機故障識別方法，其特征在于，所述風機故障識別方法包括：

分別采集所述風機的驅動部件的實測振動信號和實測溫度信號；

對所述實測振動信號提取實測特征值；

對所述實測溫度信號進行預處理；

將所述實測特征值和預處理后的所述實測溫度信號輸入至風機故障預測模型得到所述風機是否健康運行的故障識別結果；

所述對所述實測振動信號提取實測特征值的步驟包括：

提取所述實測振動信號的時域特征值；

對所述實測振動信號進行濾波以獲得預設頻率范圍的振動信號；

計算所述預設頻率范圍的實測振動信號的有效值；

其中，所述實測特征值包括所述時域特征值和所述有效值；

所述預設頻率范圍為0-300Hz；

所述時域特征值包括峭度、波峰因數、脈沖因數、裕度、有效值、峰值、峰峰值中的至少一個；

所述分別采集所述風機的驅動部件的實測振動信號和實測溫度信號的步驟之前還包括：

獲取所述風機的驅動部件的樣本振動信號和樣本溫度信號；

對所述樣本振動信號提取樣本特征值；

對所述樣本溫度信號進行預處理；

對所述驅動部件的工作狀態設置標簽，所述工作狀態與所述樣本振動信號和所述樣本溫度信號相對應，所述標簽用于表征所述驅動部件是否健康運行；

將所述樣本特征值和預處理后的所述樣本溫度信號作為輸入，將所述標簽作為輸出，訓練一深度學習模型得到所述風機故障預測模型；

對所述實測溫度信號進行預處理的步驟包括：

建立溫度預測模型；

利用所述溫度預測模型預測所述驅動部件在健康狀態下的預測溫度信號；

計算所述實測溫度信號與所述預測溫度信號之間的溫度差值，所述溫度差值為所述預處理后的所述實測溫度信號。

2.如權利要求1所述的風機故障識別方法，其特征在于，所述訓練一深度學習模型得到風機故障預測模型的步驟包括：

分別將所述特征值和預處理后的所述樣本溫度信號作標準化處理；

將處理后的所述樣本特征值和所述樣本溫度信號作為所述輸入，訓練所述深度學習模型。

3.如權利要求1所述的風機故障識別方法，其特征在于，將所述實測振動信號和所述實測溫度信號輸入至所述風機故障預測模型得到風機是否運行正常的故障識別結果的步驟之后還包括：

當所述故障識別結果為不健康時，保存對應的所述實測振動信號和所述實測溫度信號；

和/或，當所述故障識別結果為不健康時，生成報警信息。