[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

说明书

本发明公开了一种基于聚类及趋势预测的内燃机振动分析预警方法及装置，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；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；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；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；本发明可避免内燃机的微小故障扩大化、事故化，同时也能减少维修成本，保证内燃机可靠运行。

技术领域

本发明涉及内燃机运行状态监测领域，更为具体的，涉及一种基于聚类及趋势预测的内燃机振动分析预警方法及装置。

背景技术

当前内燃机常规检修的思路和方法发生了重要改变，从普遍采用的定期检修向基于内燃机实际状况的状态检修转变，从而提高内燃机可靠性，实现了预测检修和主动检修。而常规的内燃机监控手段，本质上是内燃机实际发生了故障后发出报警，采取的手段只能是事后维修、非计划停机、更换重要零部件等，可能带来较大的维修费用和运行损失。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于聚类及趋势预测的内燃机振动分析预警方法及装置，可量化内燃机运动件和做功单元的损伤程度和趋势分析，并全过程进行监测和诊断，在非正常状态下及早做出侦判，对潜在的故障发出报警，用以提醒工作人员采取恰当的措施，避免将微小故障扩大化、事故化，同时也能减少维修成本，保证内燃机可靠运行等。

本发明的目的是通过以下方案实现的：

一种基于聚类及趋势预测的内燃机振动分析预警方法，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；

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；

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；

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。

进一步地，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。

进一步地，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；

进一步地，在步骤S3中，包括子步骤：