[发明专利]一种旋转设备状态异常判断方法及系统

说明书

本发明涉及本发明涉及旋转设备故障诊断领域，公开了一种旋转设备状态异常判断方法及系统，包括：A）采集旋转设备振动信号，对旋转设备振动信号进行双树复小波包变换；B）计算旋转设备振动分量信号的频带能量；C）采用主成分分析方法对特征参数矩阵进行处理，得到降维后的特征参数矩阵；D）获得旋转设备振动信号样本状态评估值时间序列；E）建立旋转设备状态异常报警机制，采用LSTM方法对旋转设备状态评估值进行预测。本发明实现了旋转设备状态预测评估，能够实现旋转设备异常预警，降低旋转设备异常判断的误报率。

技术领域

本发明涉及旋转设备故障诊断领域，尤其是涉及一种旋转设备状态异常判断方法及系统。

背景技术

近年来，国内航空航天、轨道交通、电力等工业生产向系统化、数字化和自动化发展，机械系统逐渐复杂，对工艺参数要求指标和设备可靠性要求日益提高。旋转设备承载着长时间的运转工作，极易出现异常，进一步地影响生产效率和设备性能。因此对旋转机械进行监测，及时监测出旋转设备异常，实现旋转设备早期异常判断，避免工厂自动化生产线由于故障和维护导致的意外停机所带来的直接经济损失，实现近零计划外停机和无忧生产，提高生产效率。

旋转设备发生异常情况时，温度升高，振动指标增大，频域产生故障频带。目前常用的旋转设备异常判断方法是阈值判断方法，根据ISO2372标准阈值,对比计算振动信号的有效值，若超过阈值则判断旋转设备出现异常情况。旋转设备运行环境恶劣，振动信号中包含强噪声信号，计算全频带的有效值容易引入干扰信息。且ISO2372是一种通用的阈值判断标准，旋转设备在不用应用场景下振动情况不同，采用通用的阈值判断引起的误报率和漏报率偏高。一般情况下，通用阈值偏大，振动超标超过通用阈值时，旋转设备已经出现不可逆损伤；并且现有方法仅能对当前时刻的设备状态判断，无法实现预测。

例如，一种在中国专利文献上公开的“一种旋转设备振动监测保护装置通道异常的检测方法”，其公告号CN 106644055 A，本发明公开了一种旋转设备振动监测保护装置通道异常的检测方法，其步骤是：振动监测保护装置依据各通道对应测点的位置和旋转设备特性，获得各通道的相关系数，根据工程经验设定其权值；振动监测保护装置实时监测各通道的振动数据，并检查其变化趋势是否符合通道相关性约束；某个通道振动信号异常增大会减小，其相关的其他通道振动信号无任何变化，连续多次，则可判定该通道异常，包括传感器的异常和装置采样通道的异常。该发明仅能对当前时刻的设备状态判断，无法实现预测。因此，需要选择一种能够自适应去除噪声，提取有效特征的信号处理方法，选择一种能够自适应确定报警机制和实现状态预测评估的方法，能够提前实现旋转设备异常预警，并降低旋转设备异常判断的误报率。

发明内容

本发明是为了解决现有旋转设备状态异常判断方法中无法进行旋转设备状态自适应异常报警和实现状态预测评估的问题，提供一种旋转设备状态异常判断方法及系统。本发明能够实现旋转设备状态预测评估，进行旋转设备异常预警，降低旋转设备异常判断的误报率。

为了实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

一种旋转设备状态异常判断方法，包括：

A)采集旋转设备振动信号，获得n组旋转设备振动信号样本，设置时间周期T，对时间周期T内的每组旋转设备振动信号样本分别进行双树复小波包变换，获得每组旋转设备振动信号样本的m个分量信号；

B)计算每组旋转设备振动信号样本的m个分量信号的频带能量，获得特征为n×m的特征参数矩阵；

C)采用主成分分析方法对特征参数矩阵进行处理，计算贡献率和累计贡献率，根据累计贡献率确定重构个数，得到旋转设备振动信号样本降维后的特征参数矩阵；

D)计算评估向量，根据贡献率确定评估权重，采用欧式距离方法获得旋转设备振动信号样本状态评估值时间序列表示第j个时间周期T内的旋转设备状态评估值；

E)建立旋转设备状态异常报警机制，采用LSTM方法对旋转设备状态评估值进行预测。