【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及旋转机械振动信号处理与故障预警诊断，具体涉及一种基于自编码器的旋转机械叶片故障预警方法、设备和介质。
技术介绍
1、在旋转机械的运行过程中，叶片作为核心部件，其健康状况直接关系到整个设备的性能与安全。例如燃气轮机、烟机、汽轮机等设备中的叶片，长期处于高温、高压、高转速以及交变载荷等复杂工况下，极易出现积垢、裂纹甚至断裂等故障。一旦叶片发生故障，不仅可能导致设备停机，影响生产效率，还可能引发严重的安全事故。
2、目前，针对旋转机械叶片故障检测的方法主要有三大类。
3、（1）基于传感器直接测量叶片：采用应变片、光纤传感器等直接安装在叶片表面来监测叶片的应力、应变等参数。然而，这种方式需要在叶片上进行复杂的安装操作，会改变叶片原有的动力学特性，影响其正常运行，且传感器容易受到恶劣环境的影响而损坏，导致监测失效。采样叶尖定时法需要在壳体打孔安装传感器会破坏壳体原本结构，叶尖定时监测系统在现场设备的长期连续在线监测尚难以实施；特别是对于高速旋转且结构复杂的叶片，直接安装传感器的难度极大，甚至在某些情况下无法实
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【技术保护点】
1.一种基于自编码器的旋转机械叶片故障预警方法，其特征在于，包含如下步骤：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S1中，在旋转设备壳体安装振动加速度传感器，采集振动信号，包括如下步骤：
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S2中，通过改进谐波乘积谱精确计算转频，具体为：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S3中，基于各级叶片数，计算各级叶片通过频率理论值，并获得稀疏谱，具体为：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S4中，构建卷积自编码器，对输入的稀疏谱进行重构训练，具体为：
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