一种基于振动信号多阶矩的风机故障预警方法技术

本发明专利技术公开了一种基于振动信号多阶矩的风机故障预警方法，包括：在现场布置振动测点，将设备特定位置的振动信号转化为数字信息，并将所述数字信号实时传输给云服务器；基于振动信号的均值、方差、斜度和峭度，构建参数模型；选择现场采集得到的任意一条数据，并将所述数据代入到所述参数模型计算得到参数向量，并判断设备是否故障。本发明专利技术通过提取振动信号的多阶矩，而不是仅仅有效值，有效地处理了振动信号的非平稳特征；通过多元决策分析，在理论和实践上解决了故障预警误报和漏报的矛盾。实践上解决了故障预警误报和漏报的矛盾。实践上解决了故障预警误报和漏报的矛盾。

【技术实现步骤摘要】
一种基于振动信号多阶矩的风机故障预警方法


[0001]本专利技术涉及故障预警
，尤其涉及一种基于振动信号多阶矩的风机故障预警方法。

技术介绍

[0002]华能上海石洞口第二发电厂重要辅机设备中的风机(一次风机、送风机、引风机)安装了振动信号探测装置，对振动信号进行实时采样，采样所得数据通过5G通信方式传输至数据服务器，作为预警设备故障的数据依据。
[0003]通过分析振动信号有效值的物理意义，它代表了振动能量的大小，直观现场感受是振动的大小，这在早期预警设备故障有着重要意义。因为当设备产生某个故障时，往往因为该故障产生额外的振动成份，进而导致振动能量增加。
[0004]在预警设备故障的过程中，对每一段振动信号实时计算有效值，按照国标的规定的有效值阈值进行三级预警，这种方式进行设备故障预警，能大致准确，但存在如下问题：
[0005]国标所规定的阈值针对所有机械转动设备，且对设备容量的划分比较粗糙，仅仅分为65千瓦以上和65千瓦以下两档，这导致对于给定设备的故障预警的精准程度有限。
[0006]设备从完全正常到本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于振动信号多阶矩的风机故障预警方法，其特征在于，包括：在现场布置振动测点，将设备特定位置的振动信号转化为数字信息，并将所述数字信号实时传输给云服务器；基于振动信号的均值、方差、斜度和峭度，构建参数模型；选择现场采集得到的任意一条数据，并将所述数据代入到所述参数模型计算得到参数向量，并判断设备是否故障。2.如权利要求1所述的基于振动信号多阶矩的风机故障预警方法，其特征在于：所述参数模型的构建包括，其中，x表示振动信号，θ1表示均值，θ2表示方差，θ3表示斜度，θ4表示峭度；设定θ＝(θ1,θ2,θ3,θ4)
T
，其中θ表示参数向量；θ1、θ2、θ3、θ4作为参数向量θ的一次观测值，(θ
1i
,θ
2i
,θ
3i
,θ
4i
)
T
表示第i次参数向量θ的观测值，设定观测的次数为n，即建模数据条数，得到θ1、θ2、θ3、θ4的n次观测值。3.如权利要求2所述的基于振动信号多阶矩的风机故障预警方法，其特征在于：包括，参数向量θ都是在设备正常状态下独立采集的，由中心极限定理可知，独立同分布随机变量的均值收敛于高斯分布，即其中，μ
i
表示θ
i
的均值，σ
i2
表示θ
i
的方差，θ
i
表示振动信号的随机变量，i＝1,2,3,4。4.如权利要求2或3所述的基于振动信号多阶矩的风机故障预警方法，其特征在于：包括，利用协方差函数对随机变量θ1、θ2、θ3、θ4作去相关性标准化变换，其中，∑
θ
表示协方差矩阵；cov(θ
i
,θ
j
)＝E((θ
i
‑
E(θ
i
))(θ
j
‑
E(θ
j
)))＝E((θ
i
‑
μ
i
)(θ
j
‑
μ
j
）），i,j＝1,2,3,4。5.如权利要求4所述的基于振动信号多阶矩的风机故障预警方法，其特征在于：还包括，当协方差矩阵∑
θ
的非主对角线元素都是0时，θ
i
，θ
j
之间独立，作适当的线性变换至正
交基下；由线性代数理论，对于所述协方差矩阵Σ
θ
，存在正交矩阵Q，使得：Q
‑1Σ
θ
Q＝Q
T
Σ
...

【专利技术属性】
技术研发人员：周立仁，陈建康，秦朝晖，陈慕欧，钟秀敏，陈思勤，陈惠林，徐颖，
申请(专利权)人：华能上海电力检修有限责任公司中国华能集团有限公司华东分公司，
类型：发明
国别省市：