【技术实现步骤摘要】
传动设备的故障诊断方法、故障诊断装置和预报警系统
[0001]本专利技术涉及设备故障诊断领域，具体而言，涉及一种传动设备的故障诊断方法、故障诊断装置、计算机可读存储介质和预报警系统。
技术介绍
[0002]近年来，作为重工业的心脏
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大型传动设备，对其轴承的振动检测，处于蓬勃发展阶段。但是机电传动设备综合在线监测及智能分析诊断预报警技术研究与应用，目前还处于起步阶段。国内外鲜见相关报道和文献。
[0003]高压电机及其传动设备的运行状况是影响企业各项经济技术指标的重要因素，大型高压电机及其传动设备故障会对企业生产运营造成严重影响。主要是由于转动部分不平衡、机械故障或电磁方面的原因引起的，通过对大型传动设备运行状态进行综合在线监测，可对设备的可靠性安全性随时做出判断，从而能发现早期的潜伏的故障，对预防重大事故起到的积极防护作用，对高压设备安全运行具有现实意义。
[0004]但高压电力传动设备的综合监测预报警技术一直是工业企业设备安全运行的痛点，现有运行设备监测手段单一，造价高昂，不利于推广。<...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种传动设备的故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括：依据传动设备的运行参数，确定第一图像，所述运行参数包括温度、振动、电流和脉冲电流，所述第一图像包括任意一个所述运行参数随时间的变化图像，所述脉冲电流用于确定所述传动设备的局部放电状态；将所述第一图像输入到多参数动态跟踪模型，得到预测故障类型，所述多参数动态跟踪模型为对改进BP神经网络模型进行训练得到，所述改进BP神经网络模型为对未通过烟花算法确定BP神经网络的最优网络参数后进行训练的BP神经网络模型。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，依据传动设备的运行参数，确定第一图像，包括：依据所述传动设备的轴承的所述振动的速度，确定第二图像，所述第二图像为所述速度随时间的变化图像；依据所述传动设备的轴承的所述振动的加速度，确定第三图像，所述第三图像为所述加速度随时间的变化图像；依据所述传动设备的轴承的所述振动的位移，确定第四图像，所述第四图像为所述位移随时间的变化图像；依据所述传动设备的接地电阻的所述电流，确定第五图像，所述第五图像为所述电流随时间的变化图像；依据所述传动设备的脉冲电流，确定第六图像，所述第六图像为所述脉冲电流随时间的变化图像；依据所述传动设备的所述温度，确定第七图像，所述第七图像为所述温度随时间的变化图像；根据所述第二图像、所述第三图像、所述第四图像、所述第五图像、所述第六图像和所述第七图像确定所述第一图像。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在依据传动设备的运行参数，确定第一图像之前，所述方法包括：获取所述运行参数的信号，并通过改进EMD降噪算法对所述运行参数的信号进行处理，得到所述运行参数，所述改进EMD降噪算法为将高频分量分解得到的模态分量设置为0的EMD降噪算法。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在将所述第一图像输入到多参数动态跟踪模型，得到预测故障类型之前，所述方法包括：建立所述BP神经网络模型，初始化所述BP神经网络模型运行的参数，所述参数用于控制所述BP神经网络模型进行运算；通过烟花算法对所述参数进行寻优，得到第一优化参数；通过莱文贝格
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马夸特算法，对所述第一优化参数进行优化，得到第二优化参数，所述莱文贝格
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马夸特算法用于使所述第一优化参数非线性最小化；将所述第二优化参数作为所述BP神经网络模型运行的参数，得到改进BP神经网络模型。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，通过烟花算法对所述参数进行寻优，得到第一优化参数，包括：
生成步骤，生成第一烟花种群，所述第一烟花种群包括多个第一烟花个体，所述第一烟花个体为所述BP神经网络的所述参数进行编码得到；第一计算步骤，计算各所述第一烟花个体的适应度值，得到多个第一适应度值，所述第一适应度值与所述第一烟花个体一一对应；第二计算步骤，根据各所述第一适应度值计算各所述第一烟花个体的爆炸火花范围与爆炸火花数量，并对各所述第一烟花...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘海军，柴耀军，张建华，祁雄，郝泽忠，王广慧，
申请(专利权)人：神华准格尔能源有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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