[发明专利]一种齿轮变速箱的故障预警方法和故障预警装置

说明书

本申请实施例公开了一种齿轮变速箱的故障预警方法，包括：获取包括第一工况数据和状态数据的传感器数据；对状态数据执行变换得到频域数据；根据频域数据计算齿轮变速箱的轴承、轴系和啮合齿轮的频段因数；通过第一工况数据和频段因数建立高维特征空间；通过聚类模型对高维特征空间进行分类后，通过回归模型对各分类下的时序数据的时间片段进行分析预测得到目标测点预测值；当实际值与预测值的差值大于报警阈值时，发出预警信号。

技术领域

本申请实施例涉及火力发电领域，尤其涉及一种齿轮变速箱的故障预警方法和故障预警装置。

背景技术

齿轮变速箱设备在火力发电行业磨煤机减速器、浆液循环泵减速器以及汽轮机盘车装置上有着广泛的应用。

齿轮变速箱由于其工作载荷波动幅度较大，启停频繁，因此设备故障率偏高。行业内的通用做法是当检测到齿轮变速箱振动超限或者现场噪音异常时返回设备制造厂检修，用备用齿轮箱代替故障齿轮箱以维持机组工作。

但是，这种维修方法必须是在齿轮变速箱出现故障时使用，存在严重的时间滞后性和应对被动性，给用户带来一定的不便。

发明内容

本申请实施例提供了一种齿轮变速箱的故障预警方法和故障预警装置，用于故障预警。

一种齿轮变速箱的故障预警方法，包括：

获取传感器数据，所述传感器数据包括第一工况数据和状态数据，所述第一工况数据包括动力输入侧测点的时序数据和负载输出侧测点的时序数据，所述状态数据包括齿轮变速箱本体侧测点的时序数据；

对所述状态数据执行时域与频域之间的变换，以得到所述状态数据的频域数据；

根据所述状态数据的频域数据分别计算所述齿轮变速箱的轴承、轴系和啮合齿轮的频段因数；

通过所述第一工况数据和所述频段因数建立高维特征空间，所述高维特征空间为包括状态信息的时序数据的矩阵；

通过聚类模型对所述高维特征空间的时序数据进行分类，以得到不同类别的时序数据，其中，每种类别的时序数据代表所述齿轮变速箱的一种运行状态；

通过回归模型对各分类下的时序数据的时间片段进行分析，确定目标测点和除所述目标测点以外的所有测点的数学关系；

通过所述数学关系和除所述目标测点以外所有测点的时序数据，计算得到所述目标测点的预测值；

当所述目标测点的实际值与所述目标测点的预测值的差值大于报警阈值时，发出预警信号，所述报警阈值为预设的值。

可选的，所述获取传感器数据之后，所述对所述状态数据执行时域与频域之间的变换，以得到所述状态数据的频域数据之前，所述方法还包括：

对所述第一工况数据剔除异常值得到第二工况数据；

通过所述第一工况数据和所述频段因数建立高维特征空间包括：

通过所述第二工况数据和所述频段因数建立高维特征空间。

可选的，所述根据所述状态数据的频域数据分别计算所述齿轮变速箱的轴承、轴系和啮合齿轮的频段因数之后，所述通过所述第二工况数据和所述频段因数建立高维特征空间之前，所述方法还包括：

对所述第二工况数据进行归一化处理，得到第三工况数据；

通过所述第二工况数据和所述频段因数建立高维特征空间包括：

通过所述第三工况数据和所述频段因数建立高维特征空间。

可选的，所述对所述第二工况数据进行归一化处理，得到第三工况数据之后，所述通过所述第三工况数据和所述频段因数建立高维特征空间之前，所述方法还包括：