[发明专利]模型训练方法、故障预测方法、装置及电子设备

说明书

本申请涉及现代工业技术领域，具体而言，涉及一种模型训练方法、故障预测方法、装置及电子设备。本申请实施例提供的模型训练方法，包括：从第一样本齿轮箱的历史运行阶段中划分出多个第一完整工况阶段；构建针对所述多个第一完整工况阶段中，每个所述第一完整工况阶段的第一测点样本集，以获得多个所述第一测点样本集；通过多个所述第一测点样本集对初始模型进行训练，获得齿轮箱轴承故障预测模型。本申请实施例提供的模型训练方法、故障预测方法、装置及电子设备能够保证故障预测结果的准确性。

技术领域

本申请涉及现代工业技术领域，具体而言，涉及一种模型训练方法、故障预测方法、装置及电子设备。

背景技术

齿轮箱是现代工业技术领域中涉及的重要传动装置，广泛应用于风力发电机组、机车传动装置、自动化产线传动装置等设备上，齿轮箱在工作过程中，由于环境复杂、受力不均、和润滑性能下降等原因，轴承容易发生故障，如果轴承故障没有及时检出，通常就引发安全事故，而影响设备的正常运行，因此，需要对齿轮箱检修故障预测。

现有技术中，齿轮箱轴承故障预测断方法，主要是以阈值式告警为主，通过在齿轮箱中的不同位置安装温度传感器，用于监测齿轮箱内部的温度值，同时，在齿轮箱中的不同位置安装振动传感器，用于监测齿轮箱内部的振动幅度表征值，并判断温度值和振动幅度表征值是否达到或超过预设阈值，若判断温度值和振动幅度表征值是否达到或超过预设阈值，则发出报警信号。阈值式告警主要存在两个问题，第一，过分依赖预设阈值的设定，但在不同工况、不同外部环境的情况下，需要设定不同的预设阈值，第二，齿轮箱工况较为复杂，在很多时候都会有概率性数值的产生，而并非由于故障引起，基于阈值式告警存在的两个问题，可以确定阈值式告警的准确度是较低的。

发明内容

本申请的目的在于，提供一种模型训练方法、故障预测方法、装置及电子设备，以解决上述问题。

第一方面，本申请实施例提供的模型训练方法，包括：

从第一样本齿轮箱的历史运行阶段中划分出多个第一完整工况阶段；

构建针对多个第一完整工况阶段中，每个第一完整工况阶段的第一测点样本集，以获得多个第一测点样本集；

通过多个第一测点样本集对初始模型进行训练，获得齿轮箱轴承故障预测模型。

结合第一方面，本申请实施例还提供了第一方面的第一种可选的实施方式从第一样本齿轮箱的历史运行阶段中划分出多个第一完整工况阶段，包括：

获取第一样本齿轮箱在历史运行阶段中的电机转速信息；

根据电机转速信息，从第一样本齿轮箱的历史运行阶段中划分出多个第一完整工况阶段，每个第一完整工况阶段包括加速阶段、稳定阶段和降速阶段。

结合第一方面，本申请实施例还提供了第一方面的第二种可选的实施方式，构建针对多个第一完整工况阶段中，每个第一完整工况阶段的第一测点样本集，包括：

针对多个第一完整工况阶段中的每个第一完整工况阶段，将第一完整工况阶段作为目标工况阶段，并获取第一样本齿轮箱在目标工况阶段内产生的多条第一原始测点样本，每条第一原始测点样本中包括多类第一原始测点信息；

获取第一样本齿轮箱在目标工况阶段内，多类第一原始测点信息中每类第一原始测点信息的变化率表征信息；

针对多条第一原始测点样本中的每条第一原始测点样本，对第一原始测点样本中包括多类第一原始测点信息进行类别组合，获得多条组合测点信息，并与多类第一原始测点信息，共同组成第一构建测点样本，以获得多条第一构建测点样本；

分别在多条第一构建测点样本中，添加变化率表征信息，获得多条第二构建测点样本，组成针对目标工况阶段的第一测点样本集。