[發(fā)明專利]一種油膜渦動檢測方法、裝置和系統(tǒng)

在審

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• 申請日: 2022-08-02
• 公開（公告）號: CN115452375A
• 公開（公告）日: 2022-12-09
• 發(fā)明（設計）人: 宋亞軍;司派友;梅隆;劉雙白;郝向中;張曉斌;張澤
• 申請（專利權）人: 華北電力科學研究院有限責任公司;國家電網(wǎng)有限公司
• 主分類號: G01M13/045
• 分類號: G01M13/045;G05D23/00;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京三友知識產(chǎn)權代理有限公司 11127
• 代理人: 崔博;葉明川

本發(fā)明實施例提供了一種油膜渦動檢測方法、裝置和系統(tǒng)，所述方法包括：通過構建的深度學習診斷模型對獲取的軸瓦振動數(shù)據(jù)進行油膜渦動檢測，得到檢測結果；若檢測結果包括存在油膜渦動，向油溫調整系統(tǒng)發(fā)送調溫指令，以供油溫調整系統(tǒng)按照預設的油溫調整策略對油溫進行調整，能夠提高檢測準確性并對油膜渦動進行及時調控，從而保證機組穩(wěn)定運行。

技術領域

本發(fā)明涉及電力技術領域，尤其涉及一種油膜渦動檢測方法、裝置和系統(tǒng)。

背景技術

目前，高轉速、大功率的汽輪發(fā)電機組支承系統(tǒng)多采用滑動軸承，油膜渦動是滑動軸承在運行過程中常見的故障。相關技術中，振動工程師通過時頻分析法對油膜渦動進行人工分析，實際工況下的轉子故障信號通常是非線性、非平穩(wěn)的多分量信號，它們的頻率成分隨著時間變化，振動工程師在運用時頻分析法時需要有充足的經(jīng)驗和精力，即便如此，也往往會出現(xiàn)診斷錯誤。油膜渦動故障發(fā)生初期無明顯特征，故障隱匿性強，檢測準確性較差且無法及時調控，導致機組無法穩(wěn)定運行。

發(fā)明內容

本發(fā)明的一個目的在于提供一種油膜渦動檢測方法，能夠提高檢測準確性并對油膜渦動進行及時調控，從而保證機組穩(wěn)定運行。本發(fā)明的另一個目的在于提供一種油膜渦動檢測裝置。本發(fā)明的再一個目的在于提供一種計算機可讀介質。本發(fā)明的還一個目的在于提供一種計算機設備。

為了達到以上目的，本發(fā)明一方面公開了一種油膜渦動檢測方法，包括：

通過構建的深度學習診斷模型對獲取的軸瓦振動數(shù)據(jù)進行油膜渦動檢測，得到檢測結果；

若檢測結果包括存在油膜渦動，向油溫調整系統(tǒng)發(fā)送調溫指令，以供油溫調整系統(tǒng)按照預設的油溫調整策略對油溫進行調整。

優(yōu)選的，在通過構建的深度學習診斷模型對獲取的軸瓦振動數(shù)據(jù)進行油膜渦動檢測，得到檢測結果之前，還包括：

獲取原始振動數(shù)據(jù)和對應的樣本檢測結果；

通過原始振動數(shù)據(jù)和對應的樣本檢測結果，對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練，得到深度學習診斷模型。

優(yōu)選的，在通過構建的深度學習診斷模型對獲取的軸瓦振動數(shù)據(jù)進行油膜渦動檢測，得到檢測結果之前，還包括：

通過振動測試系統(tǒng)，獲取當前的軸瓦振動數(shù)據(jù)。

優(yōu)選的，通過構建的深度學習診斷模型對獲取的軸瓦振動數(shù)據(jù)進行油膜渦動檢測，得到檢測結果，包括：

按照指定時間間隔，通過構建的深度學習診斷模型對獲取的軸瓦振動數(shù)據(jù)進行油膜渦動檢測，得到檢測結果。

優(yōu)選的，方法還包括：

若檢測結果包括不存在油膜渦動，繼續(xù)執(zhí)行按照指定時間間隔，通過構建的深度學習診斷模型對獲取的軸瓦振動數(shù)據(jù)進行油膜渦動檢測，得到檢測結果的步驟。

本發(fā)明還公開了一種油膜渦動檢測系統(tǒng)，系統(tǒng)包括：油膜渦動檢測裝置和油溫調整系統(tǒng)，油膜渦動檢測裝置與油溫調整系統(tǒng)通信連接；

油膜渦動檢測裝置用于通過構建的深度學習診斷模型對獲取的軸瓦振動數(shù)據(jù)進行油膜渦動檢測，得到檢測結果；若檢測結果包括存在油膜渦動，向油溫調整系統(tǒng)發(fā)送調溫指令；

油溫調整系統(tǒng)用于響應于調溫指令，按照預設的油溫調整策略對油溫進行調整。

優(yōu)選的，系統(tǒng)還包括：振動測試系統(tǒng)，振動測試系統(tǒng)與油膜渦動檢測裝置通信連接；

油膜渦動檢測裝置還用于通過振動測試系統(tǒng)，獲取當前的軸瓦振動數(shù)據(jù)。

本發(fā)明還公開了一種油膜渦動檢測裝置，包括：

檢測單元，用于通過構建的深度學習診斷模型對獲取的軸瓦振動數(shù)據(jù)進行油膜渦動檢測，得到檢測結果；