[發(fā)明專利]一種大型回轉機組故障診斷方法及裝置

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011289077.7
• 申請日: 2020-11-17
• 公開（公告）號: CN112446144A
• 公開（公告）日: 2021-03-05
• 發(fā)明（設計）人: 何旭;譚現(xiàn)虎;董健;卞錦
• 申請（專利權）人: 哈工大機器人（合肥）國際創(chuàng)新研究院
• 主分類號: G06F30/20
• 分類號: G06F30/20;G06F30/17;G06N5/04;G06N3/00
• 代理公司: 合肥市浩智運專利代理事務所(普通合伙) 34124
• 代理人: 丁瑞瑞

1.一種大型回轉機組故障診斷方法，其特征在于，所述方法包括：

上位機獲取用戶選擇信息，根據(jù)用戶選擇信息判斷需要調(diào)用的診斷模型，利用調(diào)用的診斷模型進行故障診斷，所述診斷模型包括知識圖譜推理模型和隨機森林推理模型；

所述知識圖譜模型對故障診斷領域的大量資料及案例進行存儲，從中提取出能夠反映故障征兆、故障機理、故障原因以及解決辦法的信息，進行去重、消歧后，利用故障征兆、故障機理、故障原因以及解決辦法之間的聯(lián)系構建大型回轉機組故障診斷知識圖譜，將知識圖譜中故障征兆、故障原因、故障機理以及解決辦法均統(tǒng)一表示成三元組的形式，根據(jù)傳感器采集到的實時數(shù)據(jù)，從故障征兆出發(fā)，查找對應的故障類型、故障機理、故障原因以及解決辦法，直接完成故障診斷；

所述隨機森林推理模型將故障征兆中的多種特征等效為征兆樣本數(shù)據(jù)集，對所述征兆樣本數(shù)據(jù)集隨機抽取數(shù)據(jù)組成N個不同的訓練樣本集，每個訓練樣本集構造出一個決策樹模型，將傳感器采集到的實時數(shù)據(jù)作為測試樣本，將測試樣本輸入N個決策樹模型得到N個診斷結果，以眾數(shù)投票確定最終的診斷結果，將診斷結果輸出到人機交互界面。

2.根據(jù)權利要求1所述的一種大型回轉機組故障診斷方法，其特征在于，所述故障征兆包括振動幅值、相位、軸心軌跡、全息譜以及溫度。

3.根據(jù)權利要求1所述的一種大型回轉機組故障診斷方法，其特征在于，所述故障原因包括設計制造缺陷、材質(zhì)不均、操作不當、安裝不當以及位置偏差。

4.根據(jù)權利要求1所述的一種大型回轉機組故障診斷方法，其特征在于，所述故障機理包括額外激勵力、磨損、彎曲變形以及振動不同步。

5.根據(jù)權利要求1所述的一種大型回轉機組故障診斷方法，其特征在于，所述解決辦法包括動平衡、重新安裝以及重新設計。

6.根據(jù)權利要求1所述的一種大型回轉機組故障診斷方法，其特征在于，所述根據(jù)傳感器采集到的實時數(shù)據(jù)，從故障征兆出發(fā)，查找對應的故障類型、故障機理、故障原因以及解決辦法，直接完成故障診斷，包括：故障征兆被表示成“實體-關系-實體”或“實體-關系-值”的三元組形式，如故障類型熱變形所對應的故障征兆幅值1X占主導表示為三元組“熱變形-1X占主導-幅值”，故障類型熱變形所對應的故障征兆溫度升高可表示為三元組“熱變形-升高-溫度”，將傳感器采集到的多元數(shù)據(jù)及信息特征與故障征兆進行匹配，從而判斷故障類型，如采集到的多元數(shù)據(jù)及信息特征為幅值1X占主導、隨轉速變化不敏感、方向上徑向振動較大、溫度升高，即可判定故障類型為熱變形，根據(jù)故障類型即得到對應的故障機理，根據(jù)故障機理得到對應的故障原因，由故障原因提出對應的解決辦法。

7.根據(jù)權利要求1所述的一種大型回轉機組故障診斷方法，其特征在于，所述故障征兆中與多種特征等效的征兆樣本數(shù)據(jù)集為D＝(D₁，D₂，D₃，...Di...，D_k)，其中，i＝1～k，Di是第i個樣本且Di＝(di1，di2，di3，...)，di1代表倍頻幅值，di2代表相位，di3代表軸心軌跡，對征兆樣本數(shù)據(jù)集D采用有放回隨機抽樣的方式抽取k個樣本組成一個訓練樣本集T＝(X1，X2，Xi，...，Xk)(X1∈D，X2∈D，...，Xk∈D)。