[发明专利]汽轮机的故障诊断方法、装置、电子设备和可读介质

权利要求书

1.一种汽轮机的故障诊断方法，包括：

获取实时采集的目标汽轮机的第一震动信号和第二震动信号，其中，所述第一震动信号由所述目标汽轮机上安装的目标数量个电涡流传感器采集得到；

对所述第一震动信号进行降噪提纯处理，以生成第三震动信号；

根据所述第三震动信号，生成转子运动轨迹；

对所述第二震动信号进行信号分解处理，以生成第四震动信号集合；

根据预先训练的目标故障识别模型和所述第四震动信号集合，生成候选故障类别；

根据所述转子运动轨迹和所述候选故障类别，生成故障诊断结果，其中，所述对所述第一震动信号进行降噪提纯处理，以生成第三震动信号，包括：对所述第一震动信号进行模态分解处理，以生成第一震动信号分量，得到第一震动信号分量集合；

将所述第一震动信号分量集合中的第一震动信号分量输入预先训练的特征降噪网络，以生成所述第三震动信号，其中，所述特征降噪网络包括：编码网络、解码网络、第一注意力模块、第二注意力模块、第三注意力模块、第四注意力模块、第五注意力模块和SoftMax层，所述编码网络包括：第一特征提取网络、第二特征提取网络、第三特征提取网络、第四特征提取网络和第五特征提取网络，所述第一特征提取网络包括：第一卷积层、第二卷积层和第一池化层，所述第二特征提取网络包括：第三卷积层、第四卷积层和第二池化层，所述第三特征提取网络包括：第五卷积层、第六卷积层和第三池化层，所述第四特征提取网络包括：第七卷积层、第八卷积层和第四池化层，所述第五特征提取网络包括：第九卷积层、第十卷积层和第五池化层和第十一卷积层，所述编码网络包括的各层卷积层均采用RELU函数作为激活函数，所述解码网络包括：第一上采样网络、第二上采样网络、第三上采样网络、第四上采样网络和第五上采样网络，所述第一上采样网络包括：第十二卷积层、第一上采样层、第十三卷积层和第十四卷积层，所述第二上采样网络包括：第二上采样层、第十五卷积层和第十六卷积层，所述第三上采样网络包括：第三上采样层、第十七卷积层和第十八卷积层，所述第四上采样网络包括：第四上采样层、第十九卷积层和第二十卷积层，所述第五上采样网络包括：第五上采样层、第二十一卷积层和第二十二卷积层，所述第一注意力模块用于将所述第二卷积层输出的特征和所述第二十卷积层输出的特征进行特征叠加，以及特征加权，并将加权处理后的特征作为第五上采样层的输入，所述第二注意力模块用于将所述第四卷积层输出的特征和所述十八卷积层输出的特征进行特征叠加，以及特征加权，并将加权处理后的特征作为第四上采样层的输入，所述第三注意力模块用于将所述第六卷积层输出的特征和所述十五卷积层输出的特征进行特征叠加，以及特征加权，并将加权处理后的特征作为第三上采样层的输入，所述第四注意力模块用于将所述第八卷积层输出的特征和所述第十三卷积层输出的特征进行特征叠加，以及特征加权，并将加权处理后的特征作为第二上采样层的输入，所述第五注意力模块用于将所述第十卷积层输出的特征和所述第十二卷积层输出的特征进行特征叠加，以及特征加权，并将加权处理后的特征作为第一上采样层的输入。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述第三震动信号，生成转子运动轨迹，包括：

对所述第三震动信号进行小波变换处理，以生成第五震动信号；

对所述第五震动信号进行谐小波变换处理，以生成第六震动信号；

根据所述第六震动信号，确定所述转子运动轨迹。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对所述第二震动信号进行信号分解处理，以生成第四震动信号集合，包括：

将所述第二震动信号作为初始震动信号，执行以下信号分解处理步骤：

对计数值进行加1操作，其中，所述计数值初始为0；

根据初始震动信号的极值点，分别确定上包络曲线和下包络曲线；

根据所述上包络曲线和所述下包络曲线，确定均值包络曲线；

根据所述均值包络曲线和初始震动信号，确定中间信号；

响应于确定所述中间信号满足筛选条件，将所述中间信号确定为第四震动信号；

响应于确定计数值等于预设分解次数，结束所述信号分解处理步骤。