[发明专利]一种适用于水泵转子系统的工频振动异常故障诊断方法

权利要求书

1.一种适用于水泵转子系统的工频振动异常故障诊断方法，其特征在于，具体步骤如下：

步骤一：构建以水泵转子系统工频振动异常为顶事件的T-S模糊故障树；

步骤二：将所构建的T-S模糊故障树按照特定的转化规则转化为诊断贝叶斯网络；

步骤三：利用诊断贝叶斯网络强大的推理进行故障诊断；

所述步骤一中构建T-S模糊故障树的具体步骤如下：

步骤1.1：将专家经验和历史数据进行融合，构造水泵转子系统故障库；

步骤1.2：在转子振动实验平台上模拟水泵转子系统常见故障，用电涡流传感器采集不同故障情况下转子的振动信号，并对其作频谱分析，得到各种故障在不同频率成分下的幅值分布；

步骤1.3：选出引起工频振动异常增大的故障，然后构造T-S模糊故障树；

所述步骤1.3中构造T-S模糊故障树的模糊规则如下：

其中：规则l＝1,2,···,r，为底事件x₁的故障状态，为底事件x₂的状态，为底事件x_n的状态，顶事件y₁的故障状态为的概率为

然后依据对历史数据的分析和专家经验确定各底层事件的故障状态概率模糊子集；

所述步骤1.3中引起工频振动异常增大的故障有转子质量不平衡和转子热弯曲，其中造成转子质量不平衡的原因有积垢、部件断裂或脱落、初始偏心；造成转子热弯曲的原因有机组起停车不当、运动过程中受热不均匀。

2.根据权利要求1所述的一种适用于水泵转子系统的工频振动异常故障诊断方法，其特征在于，所述步骤二中将所构建的T-S模糊故障树按照特定的转化规则转化为诊断贝叶斯网络的具体步骤如下：T-S模糊故障树的顶事件对应于贝叶斯网络叶节点，中间事件对应于中间节点，底事件对应于根节点，通过转换从而得到的诊断贝叶斯网络。

3.根据权利要求1所述的一种适用于水泵转子系统的工频振动异常故障诊断方法，其特征在于，所述步骤三中利用诊断贝叶斯网络强大的推理进行故障诊断的具体步骤如下：

在叶节点故障状态已知为T_q的条件下，根据公式

求得根节点x_i故障状态为的后验概率式中，为根节点x_i故障状态为条件下，叶节点故障状态为T_q的后验概率模糊子集，为模糊子集的重心值，将模糊子集转化为精确值；将各根节点在故障状态的后验概率由高到低排序，然后逐一进行故障排查。