[發明專利]檢測風機故障的方法及裝置、系統

在審

• 申請號: 202011429865.1
• 申請日: 2020-12-09
• 公開（公告）號: CN112524077A
• 公開（公告）日: 2021-03-19
• 發明（設計）人: 李海龍;王若谷;全生明;王東方;王國強;范克威;郭樹鋒;張宇;馬文珍;隆文喜;茍曉侃;許顯青;耿琴蘭
• 申請（專利權）人: 國家電網有限公司;國網青海省電力公司;國網青海省電力公司信息通信公司
• 主分類號: F04D27/00
• 分類號: F04D27/00
• 代理公司: 北京康信知識產權代理有限責任公司 11240
• 代理人: 董文倩

1.一種檢測風機故障的方法，其特征在于，包括：

感測得到風機的多個感測數據，其中，通過安裝在所述風機不同部件上的傳感器感測得到所述多個感測數據；

基于卷積神經網絡模型處理所述多個感測數據，預測得到所述風機的工作狀態。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，基于卷積神經網絡模型處理所述多個感測數據，預測得到所述風機的工作狀態，包括：

獲取所述多個感測數據，其中，所述感測數據記錄了對應部件在預定時間發生的事件信息；

提取每個感測數據中包含的事件信息；

判斷每個感測數據中包含的事件信息是否都與對應的目標信息匹配，如果匹配，則確定所述風機的工作狀態為正常狀態；

如果任意一個感測數據中包含的事件信息與對應的目標信息不匹配，則確定所述工作狀態為故障狀態。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述卷積神經網絡模型至少包括：輸入層，卷積層，池化層以及全連接層，其中，通過所述輸入層獲取所述多個感測數據。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，提取每個感測數據中包含的事件信息，包括：

通過所述卷積層中的每個卷積核掃描對應的感測數據，得到對應的部件的特征圖層；

通過所述池化層對所述對應的部件的特征圖層進行去冗余處理；

通過至少一個所述全連接層將所述去冗余處理后的多個特征圖層進行轉換，得到所述部件的事件信息。

5.根據權利要求1至4中任意一項所述的方法，其特征在于，在基于卷積神經網絡模型處理所述多個感測數據，預測得到所述風機的工作情況之前，所述方法還包括：

獲取訓練樣本集，其中，所述訓練樣本集包括多種類型的風機的歷史工作數據；

標注所述訓練樣本集中每個歷史工作數據的風機故障信息，其中，所述風機故障信息包括：故障種類以及故障特征；

將標注后的訓練樣本集輸入至初始化的卷積神經網絡進行訓練，得到所述卷積神經網絡模型。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，在基于卷積神經網絡模型處理所述多個感測數據，預測得到所述風機的工作狀態之后，所述方法還包括：

統計預定時間內預測得到的不同工作狀態的數量，其中，所述工作狀態至少包括：正常狀態和故障狀態；

基于統計結果，獲取所述風機處于所述正常狀態的概率值和/或處于所述故障狀態的概率值。

7.一種檢測風機故障的裝置，其特征在于，包括：

感測模塊，用于感測得到風機的多個感測數據，其中，通過安裝在所述風機不同部件上的傳感器感測得到所述多個感測數據；

預測模塊，用于基于卷積神經網絡模型處理所述多個感測數據，預測得到所述風機的工作狀態。

8.一種檢測風機故障的系統，其特征在于，包括：

傳感器，設置在風機的不同部件，用于感測得到風機的多個感測數據；

處理器，與所述傳感器通信連接，用于基于卷積神經網絡模型處理所述多個感測數據，預測得到所述風機的工作狀態。

9.一種存儲介質，其特征在于，所述存儲介質包括存儲的程序，其中，所述程序運行時控制存儲介質所在的設備執行權利要求1至6中任意一項所述的檢測風機故障的方法。

10.一種處理器，其特征在于，所述處理器用于運行程序，其中，所述程序運行時執行權利要求1至6中任意一項所述的檢測風機故障的方法。