一种旋转型设备运行正异常状态分析方法、装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种旋转型设备运行正异常状态分析方法、装置，边缘节点在获取设备运行正异常状态分析模型及数据处理方法后进行数据采集以及边缘运算模块进行推理计算；当边缘模型判断设备运行存在异常的可能性时，会命令边缘节点进行更高频次的数据上传和存储，从而保证在节点的有限数据中，超过百分之五十的上传数据均包含故障信息。本发明专利技术所述的旋转型设备运行正异常状态分析方法可同时采集旋转设备的振动数据和磁场数据，同时通过边缘端算法模型进行设备健康状态测量，并且将数据上传到云平台，以更新人工智能模型，并将训练好的模型参数及数据处理方法下发边缘端进行设备健康状态的推理分析。

A method and device for analyzing the positive and abnormal state of rotating equipment

【技术实现步骤摘要】
一种旋转型设备运行正异常状态分析方法、装置
本专利技术属于旋转型设备状态分析
，尤其是涉及一种基于边缘算法的旋转型设备运行正异常状态分析方法。
技术介绍
旋转型机械设备（包括但不限于泵机、电机、鼓风机、压缩机、汽轮机等）在工业生产中一直是生产系统中的重要设备，对动力的供应、介质的转运、杂质的抽取以及液体的加注等方面都有重要作用。旋转类设备在日常生产中备受关注的部分主要集中在两点：1.设备一段时间内的运行时长；2.设备实时健康状态。前者的目的是为了更好的分析设备效率以及更好的实现节能降耗，后者则是防止出现突发停机导致生产成本增加或引发重大事故。目前在旋转类机组的运行时长记录方面，除个别发动机组具备机械计时仪表外并没有很好的统计手段，这就导致了生产方在使用机组时没有办法准确的评估机组的效率、能耗，从而进一步从这两方面进行成本控制。比如相同机组相邻两个月产能接近，但整体耗电存在不合理差异，此时两个月中机组使用时间相同和使用时间不同就会引导出两个完全不同的结论。前者会导向设备能耗增大或存在其他不合规用电，后者则导向机组整体效率的下降，可能本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种旋转型设备启停机状态分析模型构建方法，其特征在于，包括：/n采集旋转型设备各方向的振动数据以及电机旋转时的磁感应数据；/n对振动数据和磁感应数据的时域、频域进行区间划分，并对每一区间进行相应的统计特征提取；/n将提取的统计特征传入聚类算法进行训练，用以得到匹配当前设备的启停状态分析模型。/n

【技术特征摘要】
1.一种旋转型设备启停机状态分析模型构建方法，其特征在于，包括：
采集旋转型设备各方向的振动数据以及电机旋转时的磁感应数据；
对振动数据和磁感应数据的时域、频域进行区间划分，并对每一区间进行相应的统计特征提取；
将提取的统计特征传入聚类算法进行训练，用以得到匹配当前设备的启停状态分析模型。


2.根据权利要求1所述的旋转型设备启停机状态分析模型构建方法，其特征在于，对振动数据在时域、频域进行区间划分的方法，具体为：
在时域上利用自适应窗长检测方法进行数据划分，以削弱采样频率波动对数据变形的影响；
在频域上根据旋转类设备旋转频率的1/3倍频、1/2倍频以及1~N的整数倍频，依次进行频域划分；随后，分别在时域及频域逐段进行统计特征的提取。


3.根据权利要求1所述的旋转型设备启停机状态分析模型构建方法，其特征在于，对磁感应数据在时域、频域进行区间划分的方法，具体为：
在时域上利用自适应窗长检测方法进行数据划分，以削若采样频率波动对数据变形的影响；
在频域上提取存在明显峰值的区域，并分别在时域及频域逐段进行统计特征的提取。


4.根据权利要求1所述的旋转型设备启停机状态分析模型构建方法，其特征在于，利用聚类算法进行拆分的方法，具体为：
将振动数据特征和磁感应数据特征整合传入聚类算法，采用余弦距离为相似性度量，结合一类离群值和一类异常值评判标准将数据自动分为两簇，并辅以振动统计特征和磁感应强度特征来保证此两簇的划分与设备启停存在强相关性，从而将数据拆分为设备运行和停机两类状态。


5.一种旋转型设备启停机状态分析方法，其特征在于，包括：
将权利要求1-4任一项所述的构建方法构建形成的分析模型以及数据处理方法下传到边缘节点；边缘节点进行相应数据采集以及边缘运算模块进行边缘推理，并在设备启停状态发生改变时生成启停状态标记，并将该标记和对应的时间戳上传云端，从而准确记录设备每次开始运行和结束运行的时间点，实现有效的进行机组运行时长计时。


6.一种旋转型设备运行正异常状态分析方法，其特征在于，包括：
采集旋转型设备各方向的振动数据以及电机旋转时的磁...

【专利技术属性】
技术研发人员：马君，武通达，李金阳，刘涛，徐国想，蔺思宇，
申请(专利权)人：湃方科技天津有限责任公司，
类型：发明
国别省市：天津;12