一种基于自适应声纹传感器网络的风机轴承故障定位方法技术

本发明专利技术公开了一种基于自适应声纹传感器网络的风机轴承故障定位方法，S1、构建风机轴承声学信号集；S2、利用自适应声纹传感器网络对风机轴承声学信号集进行动态调整；S3、对风机轴承声学信号集进行预处理；S4、构建风机轴承声学特征集；S5、利用半监督机器学习模型对融合后的风机轴承声学特征集进行故障识别；S6、对S5中识别出的故障信号进一步利用集成学习模型进行复核和进一步的分类；S7、通过报警系统输出S6中确定的风机轴承故障定位结果，包括故障类型、发生位置及故障的严重程度，通知维护人员依据故障定位结果采取相应的维护措施。本发明专利技术提高了故障分类的准确性和精确性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及风机，尤其涉及一种基于自适应声纹传感器网络的风机轴承故障定位方法。

技术介绍

1、现有技术中风机轴承的故障检测主要依赖于定期的人工检查或基于单一传感器的振动分析技术，现有方法需要运维人员定期对风机轴承进行手动检测或通过安装在轴承附近的振动传感器进行监控，这样的传统方法效率较低且容易受到环境噪声和工况复杂性的干扰，在故障发生初期往往难以捕捉到细微的故障信号，现有技术在数据采集方面通常使用单一类型的传感器，使得其无法充分全面地获取风机轴承的运行状态导致数据的完整性和准确性不足，进一步影响了故障检测的及时性和精确性。

2、除了检测的精度问题，现有的风机轴承故障定位技术大多依赖事后分析，即在设备出现明显的故障后才进行排查和维修故障定位响应时间较长，不仅会导致设备长时间停机增加维护成本还可能引发严重的设备损坏，甚至影响整套风机系统的运行稳定性，传统的基于单点传感器的数据分析方法也无法充分利用多维数据进行综合评估，导致故障定位结果的鲁棒性较差，在复杂工况下故障类型和位置的判定常常不够精确。

3、现有技术还存在另一个问题，即在处理大本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于自适应声纹传感器网络的风机轴承故障定位方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于自适应声纹传感器网络的风机轴承故障定位方法，其特征在于，所述S1包括以下步骤：

3.根据权利要求1所述的一种基于自适应声纹传感器网络的风机轴承故障定位方法，其特征在于，所述S3包括以下步骤：

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【技术特征摘要】

1.一种基于自适应声纹传感器网络的风机轴承故障定位方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于自适应声纹传感器网络的风机轴承故障定位方法，其特征在于，所述s1包括以下步骤：

3.根据权利要求1所述的一种基于自适应声纹传感器网络的风机轴承故障定位方法，其特征在于，所述s3包括以下步骤：

4.根据权利要求1所述的一种基于自适应声纹传感器网络的风机轴承故障定位...

【专利技术属性】
技术研发人员：何岩，苗洪飞，任斐斐，韩临，石予操，曹宏，刘加，刘德广，
申请(专利权)人：华能洛阳热电有限责任公司，
类型：发明
国别省市：