一种汽轮发电机组振动幅值预测方法技术

本发明专利技术公开一种基于多个不同窗宽m的综合改进灰色预测模型IRGM(1,1)，有效提高了机组振动幅值的预测准确度；首先根据采集的汽轮发电机组振动幅度值形成振动幅值循环序列；基于形成的振动幅值循环序列建立汽轮机发电机组振动幅值的综合改进灰色预测模型IRGM(1,1)，并利用IRGM(1,1)对振动幅值进行预测。其优点在于：根据不同窗宽m的动态灰色预测模型RGM(1,1)的预测误差确定每个预测模型在最终的预测结果中所占权重，按照权重大小对每个预测模型的结果进行组合，进而得到振动幅值的最终预测结果。基于建立好的不同窗宽RGM(1,1)模型及权重对振动幅值进行预测，解决了传统灰度预测模型窗口宽度难以确定、生成系数选取经验化的问题。

【技术实现步骤摘要】

：本专利技术涉及汽轮发电机监测，特别涉及一种汽轮发电机组振动幅值预测方法。

技术介绍

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技术介绍
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1、汽轮发电机组是电力生产的关键设备，机组故障预测及机组健康管理对于机组的安全、经济运行具有重要意义，其中，机组的振动幅值预测是机组故障预测的重要环节。振动是反映汽轮发电机组运行状态的重要参数，转子不均匀结垢导致的不平衡、动静碰摩、转子裂纹等很多故障的振动特征参数具有缓变特征，具有可预测性。当振动参数预测值落入异常区域时，可以提前警示运行人员，这样有比较充足的时间对设备进行检查，防止恶性事故的出现；根据振动的预测结果，运维人员可提前采取或安排有效的运维措施，避免故障造成较大的经济损失。

2、目前，针对发电机组的振动幅值预测普遍采用固定阈值作为预警线，将实时振动数据与该固定阈值进行比较，当该数据大于该固定值时，确定数据异常，当该数据小于该固定阈值时，确定数据在正常范围内。但该方法灵活性较低，随着机组运行状况改变，该阈值的预测准确度逐渐降低。已有研究将神经网络等振动预测方法运用到该领域，但使用传统神经网络进行预测时，存在需要训练样本数量本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种汽轮发电机组振动幅值预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种汽轮发电机组振动幅值预测方法，其特征在于，步骤S200中，建立的所述振动幅值循环序列包括一定序列长度的振动幅值时间序列、振动幅值的最大值时间序列、振动幅值的最小值时间序列、振动幅值的平均值时间序列、振动幅值的方差时间序列的至少一个；

3.根据权利要求2所述的一种汽轮发电机组振动幅值预测方法，其特征在于，步骤S300中建立汽轮机发电机组振动幅值的综合改进灰色预测模型的过程如下：

4.根据权利要求3所述的一种汽轮发电机组振动幅值预测方法，其特征在于，步骤S400中...

【技术特征摘要】

1.一种汽轮发电机组振动幅值预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种汽轮发电机组振动幅值预测方法，其特征在于，步骤s200中，建立的所述振动幅值循环序列包括一定序列长度的振动幅值时间序列、振动幅值的最大值时间序列、振动幅值的最小值时间序列、振动幅值的平均值时间序列、振动幅值的方差时间序列的至少一个；

3.根据权利要求2所述的一种汽轮发电机组振动幅值预测方法，其特征在于，步骤...

【专利技术属性】
技术研发人员：姚虎冬，白伟，任海彬，俎海东，高飞，窦家新，李静平，董曙君，贺强，米连君，赵杰，吕永杰，张博，
申请(专利权)人：内蒙古京能康巴什热电有限公司，
类型：发明
国别省市：