一种旋转机械动力提供装置故障预警方法及系统制造方法及图纸

本发明专利技术提供的一种旋转机械动力提供装置故障预警方法及系统，包括：获取旋转机械动力提供装置的原始训练样本，对原始训练样本进行预处理得到预处理训练样本；对预处理训练样本中的原始参数字段进行参数过滤，得到核心特征样本；故障数据样本进行过采样，得到新核心特征样本；采用多重投票法对新核心特征样本进行训练，得到旋转机械动力提供装置预测模型；根据旋转机械动力提供装置模型对待预测样本进行预测，得到预测结果；本发明专利技术能够实现对风机齿轮箱的状态、故障发生概率，故障发生时间的预测，可以得到较为精准的预测结果，利于用户对风机的及时维护。对风机的及时维护。对风机的及时维护。

【技术实现步骤摘要】
一种旋转机械动力提供装置故障预警方法及系统


[0001]本专利技术属于风机故障检测领域，具体涉及一种旋转机械动力提供装置故障预警方法及系统。

技术介绍

[0002]故障预警是实现风机可预测性运维的关键技术，有利于降低风机非计划性停机次数，从而显著降低风机的运维费用，提升风机的全生命周期收益率。
[0003]在风机故障中，齿轮箱为容易出现故障的零部件，而齿轮箱的高频故障都具有如下特点：故障初期振动冲击明显，但随着故障程度的加深，振动冲击逐渐恢复至正常值，而振动能量值却明显增大。冲击信号虽然敏感但不够稳定；振动能量值不够敏感，但会随着故障的稳定而增长。这就要求在对这类故障进行诊断时，既要关注高频冲击值，又要关注低频有效值。
[0004]当前，风机的在线监测和故障诊断系统都基于对风机轴承振动的监测，对振动的加速度传感器信号值进行时域波形分析、概率密度分析、自相关分析、趋势分析、幅值谱分析等等。上述风机故障的监测方式较为单一、监测结果灵敏度不足、故障预警准确度不高。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于提供一种本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种旋转机械动力提供装置故障预警方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，获取旋转机械动力提供装置的原始训练样本，原始训练样本包括若干原始参数字段；步骤2，对原始训练样本进行预处理得到预处理训练样本；步骤3，对预处理训练样本中的原始参数字段进行参数过滤，得到核心参数，根据核心参数得到核心特征样本，核心特征样本包括正常数据样本和故障数据样本；步骤4，故障数据样本进行过采样，以使故障数据样本与正常数据样本达到平衡，得到新核心特征样本；步骤5，采用多重投票法对新核心特征样本进行训练，得到旋转机械动力提供装置预测模型；步骤6，根据旋转机械动力提供装置模型对待预测样本进行预测，得到预测结果。2.根据权利要求1所述的一种旋转机械动力提供装置故障预警方法，其特征在于，步骤1中，原始参数字段包括采样时间、齿轮箱进口压力、齿轮箱油池温度、环境温度、机舱温度、60s平均有功功率、发电机转速、第一主轴温度和第二主轴温度。3.根据权利要求1所述的一种旋转机械动力提供装置故障预警方法，其特征在于，步骤2中，对原始训练样本进行预处理得到预处理训练样本，具体方法是：依次对原始训练样本进行空值处理、类型转换和标准化转换，得到预处理训练样本。4.根据权利要求1所述的一种旋转机械动力提供装置故障预警方法，其特征在于，步骤3中，对预处理训练样本中的参数字段进行参数过滤，得到核心参数，具体方法是：在预处理训练样本中增加标签列，其中，标签列包括正常标签和故障标签；分别计算预处理训练样本中各个参数字段对齿轮箱状态预测影响的重要性分数；根据各个参数字段对齿轮箱状态预测影响的重要性分数筛选得到核心参数。5.根据权利要求1所述的一种旋转机械动力提供装置故障预警方法，其特征在于，步骤5中，对新核心特征样本进行训练，得到旋转机械动力提供装置预测模型，具体方法是：基于逻辑回归分类算法...

【专利技术属性】
技术研发人员：童博，赵勇，王忠杰，陈臣，高晨，
申请(专利权)人：西安热工研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：