一种汽轮发电机组联轴器不对中故障诊断的方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供了一种汽轮发电机组联轴器不对中故障诊断的方法及装置，方法包括以下步骤：获取联轴器不对中故障的实例数据；分析所述实例数据得到联轴器不对中故障的原因、征兆以及检测方法；根据联轴器不对中故障的原因、征兆以及检测方法进行故障诊断知识建模，得到故障诊断模型；对实际运转的联轴器不对中故障征兆进行诊断，利用所述故障诊断模型诊断是否出现联轴器不对中故障。本发明专利技术建立联轴器不对中故障间的语义关联，进行联轴器不对中故障诊断，提高了诊断结果的准确性和全面性，有利于快速发现和处理联轴器不对中故障。利于快速发现和处理联轴器不对中故障。利于快速发现和处理联轴器不对中故障。

【技术实现步骤摘要】
一种汽轮发电机组联轴器不对中故障诊断的方法及装置


[0001]本专利技术涉及机械故障诊断
，尤其涉及一种汽轮发电机组联轴器不对中故障诊断的方法及装置。

技术介绍

[0002]汽轮机组是电力生产的关键设备，其造价昂贵、结构复杂、自动化程度高、运行状况多变，不可避免的会发生各类故障，所以准确、快速的查明故障原因并进行有效的处理是机组安全、高效运行的重要保障。其中，联轴器不对中是机组较为典型的一种故障。
[0003]申请人发现现有技术中至少存在如下问题：无法快速、准确、全面进行联轴器不对中故障的分析、诊断和处理。

技术实现思路

[0004]本专利技术实施例所解决的技术问题是无法快速、准确、全面进行联轴器不对中故障的分析、诊断和处理的问题。
[0005]为达上述目的，一方面，本专利技术实施例提供了一种汽轮发电机组联轴器不对中故障诊断的方法，包括以下步骤：
[0006]获取联轴器不对中故障的实例数据；
[0007]分析所述实例数据得到包括联轴器不对中故障的原因、征兆以及检测方法在内的故障诊断知识；
[0008]根据联轴器不对中的所述故障诊断知识进行故障诊断知识建模，得到故障诊断模型；
[0009]对实际运转的联轴器不对中故障征兆进行诊断，利用所述故障诊断模型，诊断是否出现联轴器不对中故障。
[0010]另一方面，本专利技术实施例提供了一种汽轮发电机组联轴器不对中故障诊断的装置，包括：
[0011]获取单元，用于获取联轴器不对中故障的实例数据；
[0012]分析单元，用于分析所述实例数据得到包括联轴器不对中故障的原因、征兆以及检测方法在内的故障诊断知识；
[0013]建模单元，用于根据联轴器不对中的所述故障诊断知识进行故障诊断知识建模，得到故障诊断模型；
[0014]诊断单元，用于对实际运转的联轴器不对中故障征兆进行诊断，利用所述故障诊断模型，诊断是否出现联轴器不对中故障。
[0015]上述技术方案具有如下有益效果：本专利技术建立联轴器不对中故障诊断知识间的语义关联，进行联轴器不对中故障诊断，提高了诊断结果的准确性和全面性，有利于快速发现和处理联轴器不对中故障。
附图说明
[0016]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0017]图1是本专利技术实施例提供的一种汽轮发电机组联轴器不对中故障诊断的方法的流程图；
[0018]图2是本专利技术实施例提供的一种汽轮发电机组联轴器不对中故障诊断的装置的结构示意图；
[0019]图3为本专利技术实施例提供的一种汽轮发电机组联轴器不对中故障诊断的方法的第一种实施方式流程图；
[0020]图4为本专利技术实施例提供的一种汽轮发电机组联轴器不对中故障诊断的方法的建模的流程图；
[0021]图5本专利技术实施例提供的联轴器不对中故障征兆判定的流程图。
具体实施方式
[0022]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0023]本专利技术提供了一种汽轮发电机组联轴器不对中故障诊断的方法，如图1所示，包括以下步骤：
[0024]S101：获取联轴器不对中故障的实例数据；
[0025]S102：分析所述实例数据得到包括联轴器不对中故障的原因、征兆以及检测方法在内的故障诊断知识；
[0026]S103：根据联轴器不对中的所述故障诊断知识进行故障诊断知识建模，得到故障诊断模型；
[0027]S104：对实际运转的联轴器不对中故障征兆进行诊断，利用所述故障诊断模型，诊断是否出现联轴器不对中故障。
[0028]所述分析所述实例数据得到联轴器不对中故障的原因、征兆以及检测方法，具体包括：
[0029]以联轴器不对中为故障为顶端事件，从故障引起的振动和过程量参数变化多角度分析联轴器不对中故障的征兆，采用树状图的方式逐层分析得到联轴器不对中故障的原因，随后分析联轴器不对中故障及其原因的检测方法。
[0030]联轴器不对中故障征兆有：
①
振动1X幅值(工频分量幅值)异常；
②
振动2X幅值(二倍频分量幅值)异常；
③
振动随时间变化趋势不稳定；
④
振动在几秒中之内发生突变；
⑤
联轴器两端任意一个支撑轴承金属温度升高；
[0031]所述根据联轴器不对中故障的原因、征兆以及检测方法进行故障诊断知识建模，得到故障诊断模型，包括以下步骤：
[0032]基于本体理论和语义网络技术，将所述联轴器不对中故障诊断知识进行分类，得到不同类别的故障诊断知识集合；
[0033]建立所述故障诊断知识间的属性关系；
[0034]将联轴器不对中故障诊断知识加入到对应的所述故障诊断知识集合中；
[0035]根据故障诊断知识间的属性关系，建立联轴器不对中故障诊断知识间的语义关联关系；
[0036]采用语义网络规则语言建立联轴器不对中故障诊断规则。
[0037]所述故障诊断知识集合，具体包括：
[0038]表达联轴器不对中故障发生的位置集合、表达联轴器不对中故障出现的故障模式集合、表达联轴器不对中故障发生的原因集合、表达联轴器不对中故障发生时的征兆集合和表达联轴器不对中故障的检测手段集合；
[0039]其中，表达联轴器不对中故障发生时的征兆集合，包括：振动征兆集合和非振动征兆集合。
[0040]所述故障诊断知识间的属性关系，具体包括：
[0041]表达联轴器不对中故障发生位置的“位于”属性；
[0042]表达联轴器不对中故障模式和故障原因间因果关系的“有原因”属性；
[0043]表达联轴器不对中故障模式和故障征兆间逻辑关系的“有必要征兆”属性和“有可能征兆”属性。通过“有必要征兆”属性同故障模式建立语义关系的故障征兆为故障发生时必然会出现的征兆，通过“有可能征兆”属性同故障模式建立语义关系的故障征兆在故障发生时是否会出现不确定；
[0044]表达联轴器不对中故障或故障原因和检测方法对应关系的“有检测方法”属性。
[0045]所述联轴器不对中故障诊断规则，具体包括：
[0046]如果联轴器不对中故障的全部必要征兆出现，则判定联轴器不对中故障可能发生；否则，判定联轴器不对中故障未发生。
[0047]所述利用所述故障模型对实际运转的联轴器不对中故障征兆进行诊断，诊断是否出现联轴器不对中故障，具体包括：
[0048]诊断本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种汽轮发电机组联轴器不对中故障诊断的方法，其特征在于，包括以下步骤：获取联轴器不对中故障的实例数据；分析所述实例数据得到包括联轴器不对中故障的原因、征兆以及检测方法在内的故障诊断知识；根据联轴器不对中的所述故障诊断知识进行故障诊断知识建模，得到故障诊断模型；对实际运转的联轴器不对中故障征兆进行诊断，利用所述故障诊断模型，诊断是否出现联轴器不对中故障。2.根据权利要求1所述的一种汽轮发电机组联轴器不对中故障诊断的方法，其特征在于，所述分析所述实例数据得到包括联轴器不对中故障的原因、征兆以及检测方法在内的故障诊断知识，具体包括：以联轴器不对中为故障为顶端事件，从故障引起的振动和过程量参数变化多角度分析联轴器不对中故障的征兆，采用树状图的方式逐层分析得到联轴器不对中故障的原因，随后分析联轴器不对中故障及其原因的检测方法。3.根据权利要求1所述的一种汽轮发电机组联轴器不对中故障诊断的方法，其特征在于，所述根据联轴器不对中的所述故障诊断知识进行故障诊断知识建模，得到故障诊断模型，包括以下步骤：基于本体理论和语义网络技术，将所述联轴器不对中故障诊断知识进行分类，得到不同类别的故障诊断知识集合，包括：表达联轴器不对中故障发生的位置集合、表达联轴器不对中故障出现的故障模式集合、表达联轴器不对中故障发生的原因集合、表达联轴器不对中故障发生时的征兆集合和表达联轴器不对中故障的检测方法集合；其中，表达联轴器不对中故障发生时的征兆集合，包括：振动征兆集合和非振动征兆集合；建立所述故障诊断知识间的属性关系；将联轴器不对中故障诊断知识加入到对应的所述故障诊断知识集合中；根据故障诊断知识间的属性关系，建立联轴器不对中故障诊断知识间的语义关联关系；采用语义网络规则语言建立联轴器不对中故障诊断规则。4.根据权利要求3所述的一种汽轮发电机组联轴器不对中故障诊断的方法，其特征在于，所述采用语义网络规则语言建立联轴器不对中故障诊断规则，具体包括：如果联轴器不对中故障的全部必要征兆出现，则判定联轴器不对中故障发生；否则，判定联轴器不对中故障未发生。5.根据权利要求4所述的一种汽轮发电机组联轴器不对中故障诊断的方法，其特征在于，所述利用所述故障诊断模型，诊断是否出现联轴器不对中故障，具体包括：诊断是否出现振动工频分量幅值异常的故障征兆、诊断是否出现振动二倍频分量幅值异常的故障征兆、诊断是否出现振动随时间变化趋势不稳定的故障征兆、诊断是否出现振动在设定时间内发生突变的故障征兆以及诊断是否出现联轴器两端任意一个支撑轴承金属温度升高的故障征兆；根据故障征兆诊断结果，结合所述联轴器不对中故障诊断规则诊断联轴器不对中故障是否发生；计算故障发生可信度：用CF
i
(H)表示单个故障征兆出现时联轴器不对中故障的发生可
信度，其中，0≤CF
i
(H)≤1，1≤i≤n，n表示联轴器不对中故障征兆总数；当出现2个故障征兆时，故障发生可信度为CF
1，2
(H)＝CF1(H)+CF2(H)
‑
CF1(H)
×
CF2(H)，当出现3个故障征兆时，故障发生的可信度为CF
1，2，3
(H)＝CF
1，2
(H)+CF3(H)
‑
CF
1，2
(H)
×
CF3(H)，依次类推得到多个故障征兆发生时联轴器不对中故障发生可信度；当故障发生可信度为1时，诊断出现联轴器不对中故障；当故障发生可信度为0时，诊断为不出现联轴器不对中故障，当故障发生可信度为0～1时，诊断为联轴器不...

【专利技术属性】
技术研发人员：李晓波，俎海东，焦晓峰，贾斌，陈东超，段学友，魏超，张锋锋，
申请(专利权)人：内蒙古电力集团有限责任公司内蒙古电力科学研究院分公司，
类型：发明
国别省市：