[发明专利]一种基于巡检系统的设备性能退化评估装置及方法

权利要求书

1.一种基于巡检系统的设备性能退化评估装置，其特征在于，包括振动分析仪和PC机两部分，所述振动分析仪包括数据采集及信号处理模块、性能退化评估诊断模块、信息交互模块，所述PC机包括信息交互模块和模型训练模块；数据采集及信号处理模块提取反映设备性能退化的特征向量，包括训练数据的特征向量和诊断数据的特征向量，其中诊断数据的特征向量输出到性能退化评估诊断模块，训练数据的特征向量通过信息交互模块输出到模型训练模块，模型训练模块建立设备性能退化评估模型，输出模型参数，并通过信息交互模块输出到性能退化评估诊断模块，由性能退化评估诊断模块评估并输出设备性能指标。

2.一种基于巡检系统的设备性能退化评估方法，其特征在于，采用如权利要求1所述的装置，具体步骤如下：

1)数据采集及信号处理模块对现场设备的振动信号进行高性能的数据采集，提取反映设备性能退化的特征向量，构成特征向量矩阵，通过特征向量矩阵保存数据信息，当判定为训练数据时，将特征向量通过信息交互模块与PC机实现信息交互，作为PC机模型训练模块的输入，而作为诊断用途的特征向量则作为性能退化评估诊断模块的输入；

2)模型训练模块读取特征向量数据库，建立设备行为与设备性能之间的映射关系，建立设备性能退化评估模型，并将模型参数存储到模型参数数据库，并将模型参数通过信息交互模块输出到性能退化评估诊断模块；

3)性能退化评估诊断模块对特征向量进行信息融合，结合模型参数评估设备性能指标，输出评估结果，绘制性能退化曲线。

3.根据权利要求2所述的基于巡检系统的设备性能退化评估方法，其特征在于，所述数据采集及信号处理模块对现场设备的振动信号进行高性能的数据采集，利用A/D转换器、数字抗混叠滤波器、倍频器对采集的信号进行预处理，通过时域和频域分析特征提取算法，提取反映设备性能退化的特征向量，包括有效值、峭度、幅值谱熵。

4.根据权利要求2所述的基于巡检系统的设备性能退化评估方法，其特征是：所述的性能退化评估诊断模块通过连续隐马尔可夫模型(CHMM)算法对特征向量进行信息融合，结合模型参数数据库和评估结果数据库，绘制性能退化曲线。

5.根据权利要求2所述的基于巡检系统的设备性能退化评估方法，其特征在于，所述信息交互模块通过USB通信组件、因特网通信组件实现物理通信，实现巡检系统中的PC机与振动分析仪之间的数据通信，完成用于训练的特征向量从便携式振动分析仪到PC机的上传及模型参数从PC机到便携式振动分析仪的下载。

6.根据权利要求2所述的基于巡检系统的设备性能退化评估方法，其特征在于，所述模型训练模块读取特征向量数据库，通过CHMM模型训练算法学习设备正常状态下的信号特征，建立设备行为与设备性能之间的映射关系。