[发明专利]一种汽涡轮发电机组振动故障诊断方法、装置及计算设备

权利要求书

1.一种汽涡轮发电机组振动故障诊断方法，其特征在于，具体包括以下步骤：

S1：收集转子不对中、转子不平衡、轴承松动、转子碰磨、油膜涡动、蒸汽涡动六类汽涡轮发电机组的故障振动信号，经傅立叶转换成离散频谱幅值，再依据能量特性区分为N个主要频段，对每个频段幅值进行模糊化处理，得到模糊化数值；

S2：建立资料数据库，每一笔资料含有N个输入特征，将资料数据库内的资料划分为训练集和测试集；

S3：建立最佳支持矢量分类器模型；

S4：利用训练集对最佳支持矢量分类器模型进行训练，再利用测试集进行测试验证。

2.根据权利要求1所述的汽涡轮发电机组振动故障诊断方法，其特征在于，S1中，依据能量的特性区分为8个主要频段，分别为：S₁、S₂、S₃、S₄、S₅、S₆、S₇、S₈；

S₁代表0～0.4f；S₂代表0.4～0.49f；S₃代表0.5f；S₄代表0.51～0.99f；S₅代表f；S₆代表2f；S₇代表3～5f；S₈代表5f以上；

其中：f为机组运转频率，单位Hz。

3.根据权利要求1所述的汽涡轮发电机组振动故障诊断方法，其特征在于，S1中，利用下式(1)对每个频段幅值进行模糊化处理，得到模糊化数值；

其中：k与x₀之值因机组部位不同，K代表系数，x代表振幅，x₀代表初始振幅。

4.根据权利要求1所述的汽涡轮发电机组振动故障诊断方法，其特征在于，还包括：

S5：利用倒传递类神经网络验证最佳支持矢量分类器模型的建模效率及诊断准确度。