[发明专利]基于聚类及趋势预测的内燃机振动分析预警方法及装置

权利要求书

1.一种基于聚类及趋势预测的内燃机振动分析预警方法，其特征在于，包括步骤：

S1，对采集的内燃机振动数据进行预处理，生成第一数据序列；

S2，对步骤S1中生成的数据序列进行网格化聚类处理，在网格上表征相应的振动数据变化趋势；

S3，对落入相应网格后的数据序列，分别按照不同的周期进行计算得到第二数据序列；

在步骤S3中，包括子步骤：

对数据序列D₁，D₂，...D_n落入相应网格后按照以下公式，分别按照不同的周期进行计算，获得计算值WMA_M，构成WMAn序列；

上式中，D_M为当前采集值，n为周期，通过对n的调整，对应不同的趋势周期；

S4，计算第二数据序列与第一数据序列的偏差，得到偏差数据序列；

在步骤S4中，偏差数据序列ΔD_n按照如下公式进行计算：△D_n＝WMA_M-D_n；

S5，对步骤S4中计算得到的偏差数据序列，分别按照不同的周期进行计算得到第三数据序列；

在步骤S5中，包括子步骤：

对所述偏差数据序列ΔD_n进行按照如下公式进行加权移动平均计算：

计算完成后，获得ΔWMAn结果序列；

S6，基于步骤S5计算得到的第三数据序列进行最终结果计算及故障趋势预警；

在步骤S6中，所述进行最终结果计算及故障趋势预警包括子步骤：

计算均方根值△_rms：

均方根值误差能反应所测数据的离散程度，当均方根值在设定范围内即表明数据的稳定性较高；当均方根值大于设定值，认为内燃机运行状况已经偏离了正常状况，对该值划分多个故障等级范围，从而基于运行状态进行评估分级。

2.根据权利要求1所述的基于聚类及趋势预测的内燃机振动分析预警方法，其特征在于，在步骤S1中，所述预处理包括子步骤：

S11，对采集的内燃机振动数据进行FFT处理，获取频域幅值信息，对获取的频域幅值信息进行归一化处理后，作为原始数据供后续分析；

S12，按照固定的时间周期对所述原始数据计算平均值，生成数据序列D₁，D2，...D_n。

3.根据权利要求2所述的基于聚类及趋势预测的内燃机振动分析预警方法，其特征在于，在步骤S2中，所述网格化聚类处理包括子步骤：

S21，对转速按照设定的步长进行划分，生成S₁，S₂，..S_n序列；按转速的模式对功率进行划分，生成P₁，P₂，...P_n序列；

S22，对于当前内燃机任何转速和功率，都会落入S_n和P_n序列构成的网格中，在该网格上表征相应的振动数据变化趋势。

4.一种执行权利要求1～3任一所述方法中步骤的装置，其特征在于，包括振动采集单元、FPGA控制单元、人机交互单元、数据存储单元和对外通讯单元；振动采集单元将采集的信息传入FPGA控制单元，执行信号处理、分析及结果存储，利用FPGA的RAM单元和所述数据存储单元执行分析结果的存储；对外通讯单元用于FPGA控制平台与外部系统或上位机/集控台的通讯，FPGA控制单元进行同步时钟域设计并进行时序约束，人机交互单元与FPGA控制单元连接。

5.根据权利要求4所述的装置，其特征在于，所述振动采集单元由多个三轴振动传感器组成，每个传感器对应三通道，采样频率不低于1M/s，并且三通道同步并行采集。