【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及发电机组检测，尤其针对发电机组槽楔检测的特点，开发一种基于发电机组定转子窄间隙敲击声音信号的槽楔检测方法及系统。
技术介绍
1、现有发电机组槽楔松紧状态的检测，需要将发电机组提升到地面，采用人工敲击的方式判断槽楔的状态，影响发电机组的使用，效率低，依赖个人经验。因此，如何在发电机组保持原有位置的情况下，采用设备自动检测，通过自动声音分析识别槽楔状态，成为亟待解决的技术问题。
技术实现思路
1、针对上述方法不足，本专利技术的目的是提供一种基于发电机组定转子窄间隙敲击声音信号的槽楔检测方法及系统，能够实现整套装置的自动控制，并能进行参数设定；声学信号辨识处理能实现对信号进行预处理、特征参数提取及自动智能模式识别功能，识别精度达到100％；能对槽楔松紧状态进行分类，并显示槽楔松紧状态识别结果；能自动保存原始数据及生成与槽楔位置匹配的松紧模式云图报告，实现槽楔松紧预警功能，同时文本分析显示结果及预警；算法处理速度快、计算量小、存储及运算空间小。
2、本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：
3、基于发电机组定转子窄间隙敲击声音信号的槽楔检测方法，执行如下步骤获取用于判别槽楔松紧状态的模式识别模型：
4、1)采集发电机组定转子窄间隙内敲击定子槽楔上预设点位产生的敲击声音信号；
5、2)提取敲击特征数据；包括：对原始声音信号进行预处理，减弱噪音干扰得到初始清音信号；对初始清音信号进行端点侦测，获取清音信号范围；提取有效信号的清音
6、3)存储到特征数据库，得到槽楔各个预设点位的清音关键特征，并标记对应点位的槽楔块松紧状态；
7、4)建立模式识别模型，以特征数据库的数据为输入进行迭代训练，使得模型输出对应点位的槽楔块松紧状态，用于实时判别。
8、所述噪音干扰包括环境噪音、静态效应和交流电压信号产生的在振荡偏移；所述预处理是通过预先提取噪音轨道和过零率参数，并删除噪音子轨道以及通过过零率滤波来实现的。
9、所述端点侦测包括在初始清音信号两侧端点处，以高音量、低音量以及过零率的门槛值依次进行处理；结合音量和信号的高阶差分处理，进一步提取有效信号范围的端点。
10、所述清音关键特征包括音量、音高、音色和过零率；提取清音有效信号的频率为音高、振幅为音量值，并对音量值进行均值滤波，再转换为分贝值；计算清音有效信号的过零率。
11、所述模式识别模型为支持向量机的svm模型、随机森林算法或深度学习模型中的任意一种。
12、还包括：5)工业现场实时检测时执行的步骤：在发电机组定转子窄间隙内敲击定子槽楔上的预设点位产生声音，并收录各点位的敲击声音信号；提取敲击特征数据；输入用于判别槽楔松紧状态的模式识别模型，自动输出待测槽楔各点位的松紧状态。
13、基于发电机组定转子窄间隙敲击声音信号的槽楔检测系统，其特征在于，包括：直线驱动模组及设置于直线驱动模组上的敲击作业单体和声音采集模块、上位机，其中直线驱动模组用于带动敲击作业单体和声音采集模块在发电机组定转子窄间隙内进行直线运动，敲击作业单体用于对定子槽楔进行敲击作业，声音采集模块用于采集敲击作业单体敲击振动产生的声音信号，上位机中设有如下各程序模块，当执行各程序时对工业现场采集声音信号进行辨识处理，从而识别发电机组设定点位的槽楔松紧状态，判别故障与否；所述程序模块包括：
14、声学信号采集模块，用于采集发电机组定转子窄间隙内敲击定子壁上的定子槽楔产生的敲击声音信号；
15、敲击信号处理模块，用于提取敲击特征数据；
16、特征数据库模块，用于存储特征数据；
17、辨识模型模块，用于建立模式识别模型，以特征数据库的数据为输入进行迭代训练，使得模型输出对应点位的槽楔块松紧状态，用于实时判别；
18、工业现场实时检测模块，用于输出指令控制声学信号采集模块采集发电机组定转子窄间隙内敲击定子槽楔上的预设点位的敲击声音信号；控制敲击信号处理模块提取敲击特征数据；控制辨识模型模块以敲击特征数据为输入，自动输出待测槽楔各点位的松紧状态。
19、所述敲击作业单体包括基座、吸合衔铁组件、电磁铁、敲击锤及敲击锤复位组件，其中基座与所述直线驱动模组连接，电磁铁设置于基座上，吸合衔铁组件与基座的下端铰接，敲击锤转动安装在基座的上端，且敲击锤的下端与吸合衔铁组件活动连接，电磁铁通电与吸合衔铁组件吸合时，带动敲击锤摆动进行敲击；敲击锤复位组件设置于基座的后侧，且与敲击锤的上部连接，敲击锤复位组件用于敲击锤的复位。
20、其中，所述吸合衔铁组件包括吸合衔铁和吸合衔铁固定架，其中吸合衔铁安装在吸合衔铁固定架上，吸合衔铁固定架的下端通过吸合衔铁固定架回转轴与所述基座连接，吸合衔铁固定架的上端与所述敲击锤活动连接。
21、其中，所述敲击锤包括敲击锤柄及设置于敲击锤柄上端前侧的敲击锤头，其中敲击锤柄的下部通过敲击锤柄回转轴与所述基座连接，敲击锤柄的下端沿长度方向设有滑槽，所述滑槽通过敲击锤柄驱动轴与所述吸合衔铁组件连接。
22、其中，所述敲击锤柄的上部为镂空结构，镂空结构内设有用于与所述敲击锤复位组件连接的锤头复位拉杆。
23、其中，所述敲击锤复位组件包括复位拉线滑轮轴、拉线滑轮轴支架、复位拉线滑轮及弹性拉线组件，其中拉线滑轮轴支架的下端与所述基座连接，复位拉线滑轮轴设置于拉线滑轮轴支架的上端，复位拉线滑轮转动安装在复位拉线滑轮轴上，弹性拉线组件经过复位拉线滑轮，且上端与所述敲击锤连接，弹性拉线组件的下端与所述基座连接。
24、其中，所述弹性拉线组件包括复位拉线和复位弹簧，其中复位弹簧的一端与所述基座连接，另一端与复位拉线的一端连接，复位拉线经过所述复位拉线滑轮后，另一端与所述敲击锤连接。
25、其中，所述拉线滑轮轴支架为两个，且两个所述拉线滑轮轴支架之间连接有复位限位挡杆，复位限位挡杆用于限定所述敲击锤的初始位置保持竖直状态。
26、所述敲击作业单体的数量为两个，所述声音采集模块设置于两个所述敲击作业单体之间；所述声音采集模块包括声音采集模块支架和设置于声音采集模块支架上的拾音器，其中拾音器靠近两个所述敲击作业单体中敲击锤的头部设置。
27、所述直线驱动模组包括皮带驱动机构和直线导轨组件，其中直线导轨组件包括升降导轨、安装架及导轨滑块，其中导轨滑块与升降导轨滑动配合，安装架与导轨滑块连接，所述敲击作业单体和所述声音采集模块均设置于安装架上；所述皮带驱动机构中的皮带与升降导轨平行设置，且皮带与导轨滑块连接。
28、所述上位机中还包括可视化模块，用于在前端设置界面，与用户进行指令和数据交互，控制后台的各个程序模块协同运行，以及将采集的声音信号和辨识处理过程和结果数据直观展示在界面上，所述结果数据包括仿真生成的各点位槽楔松紧模式云图报告，以及文本分析本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于发电机组定转子窄间隙敲击声音信号的槽楔检测方法，其特征在于，执行如下步骤获取用于判别槽楔松紧状态的模式识别模型：
2.根据权利要求1所述的基于发电机组定转子窄间隙敲击声音信号的槽楔检测方法，其特征在于，所述噪音干扰包括环境噪音、静态效应和交流电压信号产生的在振荡偏移；所述预处理是通过预先提取噪音轨道和过零率参数，并删除噪音子轨道以及通过过零率滤波来实现的。
3.根据权利要求1所述的基于发电机组定转子窄间隙敲击声音信号的槽楔检测方法，其特征在于，所述端点侦测包括在初始清音信号两侧端点处，以高音量、低音量以及过零率的门槛值依次进行处理；结合音量和信号的高阶差分处理，进一步提取有效信号范围的端点。
4.根据权利要求1所述的基于发电机组定转子窄间隙敲击声音信号的槽楔检测方法，其特征在于，所述清音关键特征包括音量、音高、音色和过零率；提取清音有效信号的频率为音高、振幅为音量值，并对音量值进行均值滤波，再转换为分贝值；计算清音有效信号的过零率。
5.根据权利要求1所述的基于发电机组定转子窄间隙敲击声音信号的槽楔检测方法，其特征在于，所述
6.根据权利要求1所述的基于发电机组定转子窄间隙敲击声音信号的槽楔检测方法，其特征在于，还包括：5)工业现场实时检测时执行的步骤：在发电机组定转子窄间隙内敲击定子槽楔上的预设点位产生声音，并收录各点位的敲击声音信号；提取敲击特征数据；输入用于判别槽楔松紧状态的模式识别模型，自动输出待测槽楔各点位的松紧状态。
7.基于发电机组定转子窄间隙敲击声音信号的槽楔检测系统，其特征在于，包括：直线驱动模组及设置于直线驱动模组上的敲击作业单体(7)和声音采集模块、上位机，其中直线驱动模组用于带动敲击作业单体(7)和声音采集模块在发电机组定转子窄间隙内进行直线运动，敲击作业单体(7)用于对定子槽楔(6)进行敲击作业，声音采集模块用于采集敲击作业单体(7)敲击振动产生的声音信号，上位机中设有如下各程序模块，当执行各程序时对工业现场采集声音信号进行辨识处理，从而识别发电机组设定点位的槽楔松紧状态，判别故障与否；所述程序模块包括：
8.根据权利要求7所述的基于发电机组定转子窄间隙敲击声音信号的槽楔检测方法，其特征在于，所述敲击作业单体(7)包括基座(701)、吸合衔铁组件、电磁铁(705)、敲击锤及敲击锤复位组件，其中基座(701)与所述直线驱动模组连接，电磁铁(705)设置于基座(701)上，吸合衔铁组件与基座(701)的下端铰接，敲击锤转动安装在基座(701)的上端，且敲击锤的下端与吸合衔铁组件活动连接，电磁铁(705)通电与吸合衔铁组件吸合时，带动敲击锤摆动进行敲击；敲击锤复位组件设置于基座(701)的后侧，且与敲击锤的上部连接，敲击锤复位组件用于敲击锤的复位。
9.根据权利要求7所述的基于发电机组定转子窄间隙敲击声音信号的槽楔检测方法，其特征在于，所述敲击作业单体(7)的数量为两个，所述声音采集模块设置于两个所述敲击作业单体(7)之间；所述声音采集模块包括声音采集模块支架和设置于声音采集模块支架上的拾音器(8)，其中拾音器(8)靠近两个所述敲击作业单体(7)中敲击锤的头部设置；
10.根据权利要求7所述的基于发电机组定转子窄间隙敲击声音信号的槽楔检测方法，其特征在于，所述上位机中还包括可视化模块，用于在前端设置界面，与用户进行指令和数据交互，控制后台的各个程序模块协同运行，以及将采集的声音信号和辨识处理过程和结果数据直观展示在界面上，所述结果数据包括仿真生成的各点位槽楔松紧模式云图报告，以及文本分析显示结果和预警，云图报告上带有槽楔块仿真图以及在对应槽楔块上标记的松紧状态结果数据。
...【技术特征摘要】
1.基于发电机组定转子窄间隙敲击声音信号的槽楔检测方法，其特征在于，执行如下步骤获取用于判别槽楔松紧状态的模式识别模型：
2.根据权利要求1所述的基于发电机组定转子窄间隙敲击声音信号的槽楔检测方法，其特征在于，所述噪音干扰包括环境噪音、静态效应和交流电压信号产生的在振荡偏移；所述预处理是通过预先提取噪音轨道和过零率参数，并删除噪音子轨道以及通过过零率滤波来实现的。
3.根据权利要求1所述的基于发电机组定转子窄间隙敲击声音信号的槽楔检测方法，其特征在于，所述端点侦测包括在初始清音信号两侧端点处，以高音量、低音量以及过零率的门槛值依次进行处理；结合音量和信号的高阶差分处理，进一步提取有效信号范围的端点。
4.根据权利要求1所述的基于发电机组定转子窄间隙敲击声音信号的槽楔检测方法，其特征在于，所述清音关键特征包括音量、音高、音色和过零率；提取清音有效信号的频率为音高、振幅为音量值，并对音量值进行均值滤波，再转换为分贝值；计算清音有效信号的过零率。
5.根据权利要求1所述的基于发电机组定转子窄间隙敲击声音信号的槽楔检测方法，其特征在于，所述模式识别模型为支持向量机的svm模型、随机森林算法或深度学习模型中的任意一种。
6.根据权利要求1所述的基于发电机组定转子窄间隙敲击声音信号的槽楔检测方法，其特征在于，还包括：5)工业现场实时检测时执行的步骤：在发电机组定转子窄间隙内敲击定子槽楔上的预设点位产生声音，并收录各点位的敲击声音信号；提取敲击特征数据；输入用于判别槽楔松紧状态的模式识别模型，自动输出待测槽楔各点位的松紧状态。
7.基于发电机组定转子窄间隙敲击声音信号的槽楔检测系统，其特征在于，包括：直线驱动模组及设置于直线驱动模组上的敲击作业单体(7)和声音采集模块、上位机，其中直线驱动模组用于带动敲击作业单体(7)和声音采集模块在发...
【专利技术属性】
技术研发人员：付国宏，王洪光，耿乾坤，吕鹏，吕义，凌烈，陈涛，孙鹏，秦风斌，成佳，李万峰，白云驹，
申请(专利权)人：中国长江电力股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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