【技术实现步骤摘要】
一种旋转机械速度监测方法、装置、系统及存储介质
本公开属于旋转机械监测
，具体涉及一种旋转机械速度监测方法、装置、系统及存储介质。
技术介绍
：旋转机械在现代工业生产中得到了广泛应用，旋转机械运行速度稳定与否对机械设备的正常运行具有重要意义。转速的异常波动会使设备产生异常的振动和应力，进而发展成为故障，造成设备损坏，甚至发生灾难性事故。因此，旋转机械的运行速度监测对于机械设备运行状态和健康状况以及降低故障率、保证可靠性具有重要意义。专利技术人了解到，速度变化监测的实质是特征提取与状态识别。目前，大多数智能诊断方法采用频域或时频域特征并进行数学建模的方法。虽然判断精度有很大提升，但也大大增加了算法的复杂程度，实时性无法保证。时域特征分析作为一种经典的信号处理方法，以其简单、实用及实时性强的特点，一直作为状态监测及故障诊断的简单且有效的方法在使用。信号的时域统计分析作为最早使用且最为简洁实用的方法，更为广大工程技术人员所掌握并使用。但考虑到真实的工业情况，以振动信号为例，包括背景噪声或其他干扰等，所...
【技术保护点】
1.一种旋转机械速度监测方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤1，采集旋转机械的振动信号，得到原始信号并进行分段；/n步骤2，计算各分段信号的时域特征并判断其相关程度，抛弃敏感性差的时域特征，保留敏感程度高的时域特征；/n步骤3，将敏感程度高的时域特征用图论的方法进行融合，将同一分段所提取的不同时域特征作为图的节点，完成图建模，利用中值图来描述正常的机器状态，以模拟动态及其行为；/n步骤4，通过相邻图模型边缘权重值差异度度量得到异常得分，使用基于3σ准则的假设检验，得到异常得分的最终检测结果。/n
【技术特征摘要】
1.一种旋转机械速度监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，采集旋转机械的振动信号，得到原始信号并进行分段；
步骤2，计算各分段信号的时域特征并判断其相关程度，抛弃敏感性差的时域特征，保留敏感程度高的时域特征；
步骤3，将敏感程度高的时域特征用图论的方法进行融合，将同一分段所提取的不同时域特征作为图的节点，完成图建模，利用中值图来描述正常的机器状态，以模拟动态及其行为；
步骤4，通过相邻图模型边缘权重值差异度度量得到异常得分，使用基于3σ准则的假设检验，得到异常得分的最终检测结果。
2.根据权利要求1所述的旋转机械速度监测方法，其特征在于，步骤2中，在每一分段中提取多个时域特征，时域特征包括标准差、方差、均方根、最大绝对值、偏度、峭度、峰值因子、边缘因子、形状因子、脉冲因子、A因子和B因子；根绝检测对象和信号采集方式的不同，保留敏感性高的时域特征参与图建模。
3.根据权利要求1所述的旋转机械速度监测方法，其特征在于，步骤3中，将同一分段信号的每个高敏感性时域特征作为图模型的一个节点，两两连接每一组节点构成边l{a，b}，并计算出其欧氏距离d{a，b}，得到此分段的图模型Gk，并将其表示为矩阵：
4.根据权利要求3所述的旋转机械速度监测方法，其特征在于，所述步骤3中，完成图建模后，原始振动信号X被表示为一系列的图模型，即X：＝Γ＝{G1，G2，...，Gn}，并使用中值图吸收正常波动：
5.根据权利要求4所述的旋转机械速度监测方法，其特征在于，所述边缘权重值差异度度量计算Gn+1和之...
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