一种齿轮变速箱的数据处理方法和相关装置制造方法及图纸

本申请实施例公开了一种齿轮变速箱的数据处理方法，包括：获取第一工况数据和状态数据；根据所述第一工况数据和所述状态数据计算目标测点的预测值；当所述目标测点的实际值与所述目标测点的预测值的差值大于报警阈值时，发出预警信号并获取故障预警时刻前预设时间段内的第二工况数据和第一历史数据；确定目标故障模式；获取目标故障模式的第一故障样本矩阵；根据第一故障样本矩阵确定目标故障模式的维修时间点；输出提示信息。输出提示信息。输出提示信息。

【技术实现步骤摘要】
一种齿轮变速箱的数据处理方法和相关装置


[0001]本申请实施例涉及火力发电领域，尤其涉及一种齿轮变速箱的数据处理方法和相关装置。

技术介绍

[0002]齿轮变速箱设备在磨煤机减速器、浆液循环泵减速器以及汽轮机盘车装置等有着广泛的应用。齿轮变速箱由于其工作载荷波动幅度较大，启停频繁，因此设备故障率偏高，给生产带来了一定的问题。
[0003]行业内的通用做法是当检测到齿轮变速箱振动超限或者现场噪音异常时返回设备制造厂检修，用备用齿轮箱代替故障齿轮箱以维持机组工作。
[0004]但是，这种维修方法必须是在齿轮变速箱出现故障时使用，无法提前得知故障的具体情况，从而无法制定出合理的检修方案，给用户带来不方便。

技术实现思路

[0005]本申请实施例提供了一种齿轮变速箱的数据处理方法和相关装置。
[0006]一种齿轮变速箱的数据处理方法，包括：
[0007]获取第一工况数据和状态数据，所述第一工况数据包括动力输入侧测点的时序数据和负载输出侧测点的时序数据，所述状态数据包括齿轮变速箱本体侧测点的时序数据；...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种齿轮变速箱的数据处理方法，其特征在于，包括：获取第一工况数据和状态数据，所述第一工况数据包括动力输入侧测点的时序数据和负载输出侧测点的时序数据，所述状态数据包括齿轮变速箱本体侧测点的时序数据；根据所述第一工况数据和所述状态数据计算目标测点的预测值；当所述目标测点的实际值与所述目标测点的预测值的差值大于报警阈值时，发出预警信号并获取故障预警时刻前预设时间段内的第二工况数据和第一历史数据，所述目标测点的实际值为所述第一工况数据的一部分，所述第二工况数据为动力输入侧和负载输出侧的时序数据，所述第一历史数据为包括齿轮变速箱的各轴承、各轴系以及各组啮合齿轮的运行参数的时域数据，所述报警阈值为预设的值；根据所述第二工况数据和所述第一历史数据确定目标故障模式；获取所述目标故障模式的第一故障样本矩阵；根据所述第一故障样本矩阵确定所述目标故障模式的维修时间点；输出提示信息，所述提示信息包括所述目标故障模式的信息和所述维修时间点的信息。2.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，根据所述第一工况数据和所述状态数据计算目标测点的预测值，包括：对所述第一工况数据剔除异常值得到第三工况数据；对所述状态数据执行时域与频域之间的变换，以得到所述状态数据的第一频域数据；根据所述第一频域数据分别计算所述齿轮变速箱的轴承、轴系和啮合齿轮的频段因数；对所述第三工况数据进行归一化处理，得到第四工况数据；对所述第四工况数据和所述频段因数进行降维，得到降维特征向量；通过所述降维特征向量建立高维特征空间，所述高维特征空间为包括状态信息的时序数据的矩阵；通过聚类模型对所述高维特征空间的时序数据进行分类，以得到不同类别的时序数据，其中，每种类别的时序数据代表所述齿轮变速箱的一种运行状态；通过回归模型对各分类下的时序数据的时间片段进行分析，确定目标测点和除所述目标测点以外的所有测点的第一数学关系；通过所述第一数学关系和除所述目标测点以外所有测点的时序数据，计算得到所述目标测点的预测值。3.根据权利要求2所述的数据处理方法，其特征在于，通过所述数学关系和除所述目标测点以外所有测点的时序数据，计算得到所述目标测点的预测值之后，所述方法还包括：若所述聚类模型和所述回归模型分别有多个，对所述聚类模型和所述回归模型进行评价，选出最优聚类模型和最优回归模型；从所述预测值中筛选出与所述最优聚类模型和所述最优回归模型所对应的目标预测值；当所述目标测点的实际值与所述目标测点的预测值的差值大于报警阈值时，发出预警信号并获取故障预警时刻前预设时间段内的第二工况数据和第一历史数据，包括：当所述目标测点的实际值与所述目标预测值的差值大于报警阈值时，发出预警信号并
获取故障预警时刻前预设时间段内的第二工况数据和第一历史数据。4.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，根据所述第二工况数据和所述第一历史数据确定目标故障模式，包括：将所述第一历史数据执行时域与频域之间的变换，得到第二频域数据；基于所述第二频域数据计算各轴承、各轴系以及各组啮合齿轮的运行参数的第一变化率与各轴承、各轴系以及各组啮合齿轮的运行参数的第一统计特征值；通过聚类模型对第一输入数据进行分类得到预警样本数据，所述第一输入数据包括所述第二工况数据、所述第一变化率和所述第一统计特征值；通过所述预警样本数据建立预警样本矩阵，所述预警样本矩阵的行向量包括所述第一统计特征值与所述第一变化率；计算所述预警样本矩阵的状态特征向量；计算所述状态特征向量与多个候选特征向量之间的多个相似度值，每个候选特征向量表征一种故障模式；将与最大相似度值的候选特征向量对应的故障模式确定为目标故障模式，所述最大相似度值为...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈建华，马成龙，陈世和，陈木斌，周严伟，李晓静，刘道明，卫平宝，聂怀志，张含智，
申请(专利权)人：华润电力技术研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：