一种基于数据分析的水电机组状态在线监测系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于数据分析的水电机组状态在线监测系统及方法，涉及数据分析技术领域，本发明专利技术通过设定训练周期，提取每个数据包的时域特征向量和频域特征向量，训练生成门控注意力机制模型，并根据包含故障状态标签的数据包，训练生成混合密度网络模型；根据实时故障风险概率、潜变量表示向量、实时中心频率，判断是否分析异常特征，若分析异常特征，则利用梯度近似方法计算每个输入特征对实时故障风险概率的贡献度，计算影响程度评分，将超过影响程度评分阈值所对应的输入特征作为异常特征，并输出提示信息以供运维人员进行核查，提升动态环境响应、识别精度程度，以及监测系统的可靠性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及数据分析，具体是一种基于数据分析的水电机组状态在线监测系统及方法。

技术介绍

1、在水电设备状态监测系统中，振动信号的解析效果直接决定了对机械故障的识别精度与响应速度，随着机组结构日趋复杂、运行工况日趋多样，传统以固定频段分析与人工比对为主的识别机制逐渐暴露出识别准确率低、应对能力弱等问题；

2、当前振动异常识别主要依赖固定区段与经验规则进行频谱解读，缺乏对负载工况、频域扰动和轴心轨迹等综合特征的自动建模能力，同时，在异常早期阶段的微小特征变化难以被提取，部分算法对动态变工况下的适应能力不足，无法进行有效的异常分类；

3、因此，需要构建一种基于振动特征区间划分与频域动态匹配的识别机制，支持对不同振动模式的精准提取与异常类型自动归类，以解决现有识别方法在动态环境下响应迟缓、识别精度不足的问题，提升监测系统的可靠性和故障防控能力。

技术实现思路

1、本专利技术的目的在于提供一种基于数据分析的水电机组状态在线监测系统及方法，以解决现有技术中提出的问题。>

2、为了解决本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于数据分析的水电机组状态在线监测方法，其特征在于，方法包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于数据分析的水电机组状态在线监测方法，其特征在于，所述步骤S100，包括以下步骤：

3.根据权利要求2所述的一种基于数据分析的水电机组状态在线监测方法，其特征在于，所述步骤S200，包括以下步骤：

4.根据权利要求3所述的一种基于数据分析的水电机组状态在线监测方法，其特征在于，所述步骤S300，包括以下步骤：

5.根据权利要求4所述的一种基于数据分析的水电机组状态在线监测方法，其特征在于，所述步骤S400，包括以下步骤：

6.根...

【技术特征摘要】

1.一种基于数据分析的水电机组状态在线监测方法，其特征在于，方法包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于数据分析的水电机组状态在线监测方法，其特征在于，所述步骤s100，包括以下步骤：

3.根据权利要求2所述的一种基于数据分析的水电机组状态在线监测方法，其特征在于，所述步骤s200，包括以下步骤：

4.根据权利要求3所述的一种基于数据分析的水电机组状态在线监测方法，其特征在于，所述步骤s300，包括以下步骤：

5.根据权利要求4所述的一种基于数据分析的水电机组状态在线监测方法，其特征在于，所述步骤s400，包括以下步骤：

6.根据权利要求5所述的一种基于数据分析的水电机组状态在线监测方法，其特征在于，所述步骤s500，包括以下步骤...

【专利技术属性】
技术研发人员：张新华，黄孔，谭文胜，万元，邓鹏程，邓盛名，杨彤，潘平衡，唐伟，刘章进，付亮，李橙橙，曹旺，
申请(专利权)人：湖南五凌电力科技有限公司，
类型：发明
国别省市：