[发明专利]风机故障诊断方法及系统

说明书

本发明公开了一种风机故障识别方法及系统，其中风机故障识别方法包括：分别采集风机的驱动部件的实测振动信号和实测温度信号；对实测振动信号提取特征值；将实测振动信号和实测温度信号输入至风机故障预测模型得到风机是否运行正常的故障识别结果。本发明通过采集实测振动信号和实测温度信号，并对实测振动信号提取特征值，将提取的特征值和实测温度信号作为故障预测模型的输入，以实现故障的预测，将现有技术中处理上万个维度的振动信号，缩减到几十个维度的振动信号的特征值的计算，大大降低了数据处理时长，提高了数据处理效率，并结合实测温度信号作为输入，保证了预测的准确度，从而快速而准确的得到风机是否运行正常的故障识别结果。

技术领域

本发明涉及信号处理领域，尤其涉及一种风机故障诊断方法及系统。

背景技术

目前风机作为风力发电的重要设备，其正常工作与否直接与人们的日常生活紧密相关，风机上很多大型旋转设备的故障的及时识别，对保证风机的正常运转起着至关重要的作用，风机一旦发生故障，如果不能及时进行维修，就会造成停机的影响，从而会影响发电量，不仅造成经济效益的损失，还会影响人们的正常生活，因此，对风机上的各个旋转设备的故障诊断非常重要。

目前故障诊断的方法主要有两种，一种是基于信号处理的故障诊断方法，另一种是基于深度学习模型的故障诊断方法，其中大部分的故障诊断分析都是基于振动信号。随着机器学习的发展，采用智能算法对设备进行故障检测也得到了高速发展，但现有的智能算法模型将振动信号的多维度信息数据作为输入，振动信号的多维度信息数据的信息量非常大，比如高频信号的维度就能高达上万个维度，因而学习模型的计算过程相当复杂，其实振动信号的多维度信息数据有很多是繁冗无效的，导致计算效率低，成本大。

发明内容

本发明要解决的技术问题是为了克服现有技术中风机故障识别方法计算效率低，成本大的缺陷，提供一种风机故障识别方法。

本发明是通过下述技术方案来解决上述技术问题：

一种风机故障识别方法，所述风机故障识别方法包括：

分别采集所述风机的驱动部件的实测振动信号和实测温度信号；

对所述实测振动信号提取实测特征值；

对所述实测温度信号进行预处理；

将所述实测特征值和预处理后的所述实测温度信号输入至风机故障预测模型得到所述风机是否健康运行的故障识别结果。

优选地，所述分别采集所述风机的驱动部件的实测振动信号和实测温度信号的步骤之前还包括：

获取所述风机的驱动部件的样本振动信号和样本温度信号；

对所述样本振动信号提取样本特征值；

对所述样本温度信号进行预处理；

对所述驱动部件的工作状态设置标签，所述工作状态与所述样本振动信号和所述样本温度信号相对应，所述标签用于表征所述驱动部件是否健康运行；

将所述样本特征值和预处理后的所述样本温度信号作为输入，将所述标签作为输出，训练一深度学习模型得到所述风机故障预测模型。

优选地，所述对所述实测振动信号提取实测特征值的步骤包括：

提取所述实测振动信号的时域特征值；

对所述实测振动信号进行滤波以获得预设频率范围的振动信号；

计算所述预设频率范围的实测振动信号的有效值；

其中，所述实测特征值包括所述时域特征值和所述有效值。

优选地，所述预设频率范围为0-300Hz(赫兹)；