[发明专利]一种水轮机故障碰撞的识别方法及系统

权利要求书

1.一种水轮机故障碰撞的识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

声音采集，在水轮机组旁设置拾音器，采集水轮机转动声音，对水轮机转动声音进行标记，标记为正常运行声音和故障碰撞声音；

声音数据预处理，对标记后的正常运行声音和故障碰撞声音进行预处理，获取正常运行声音的语谱图和故障碰撞声音的语谱图作为样本集；

训练故障识别模型，搭建卷积神经网络，将样本集输入至所述卷积神经网络对其进行训练，得到故障识别模型；

故障识别，采集水轮机实时转动声音，对实时转动声音进行预处理，获取实时转动声音的语谱图并输入至故障识别模型中，所述故障识别模型识别实时转动声音中是否有故障碰撞声音。

2.根据权利要求1所述的一种水轮机故障碰撞的识别方法，其特征在于，所述对标记后的正常运行声音和故障碰撞声音进行预处理的步骤具体为：

分别对正常运行声音和故障碰撞声音进行分帧处理，设置每1帧的数据长度为N，分帧步长为N/M，即重叠率为(M-1)/M进行数据分帧；

对分帧后的声音数据进行加窗处理，窗的长度等于帧长N；

对加窗处理后的每个窗中的数据进行短时傅里叶变换，得到短时幅度谱估计值；

对每帧短时幅度谱估计值取对数值，得到具有一一对应关系的语谱图。

3.根据权利要求1所述的一种水轮机故障碰撞的识别方法，其特征在于：所述卷积神经网络包括依次连接的输入层、卷积层、卷积池化层、全连接层和输出层。

4.根据权利要求1所述的一种水轮机故障碰撞的识别方法，其特征在于：在所述故障识别模型识别实时转动声音中是否有故障碰撞声音后，还计算输出的故障碰撞声音的帧长占实时转动声音的全帧长的比例，预设阈值P，当比例大于预设阈值P时，发出报警信号。

5.根据权利要求1所述的一种水轮机故障碰撞的识别方法，其特征在于，还包括人工纠偏识别结果的步骤，具体如下：

存储未经处理过的原始实时转动声音数据以及所述故障识别模型输出的识别结果，所述原始实时转动声音数据与识别结果具有一一对应关系；

工作人员根据存储的原始实时转动声音数据对其相应的所述识别结果进行判断，判断所述识别结果是否准确，得到纠偏结果；

将所述纠偏结果输入至卷积神经网络进行训练，对故障识别模型进行优化。

6.一种水轮机故障碰撞的识别系统，其特征在于，包括：音频采集单元、人工标记单元、第一预处理单元、卷积神经网络训练单元、第二预处理单元和端上识别单元；

所述音频采集单元，用于采集水轮机转动声音；

所述人工标记单元与所述音频采集单元相连，用于对水轮机转动声音进行标记，标记为正常运行声音和故障碰撞声音；

所述预处理单元与所述扔标记单元相连，用于对标记后的正常运行声音和故障碰撞声音进行预处理，获取正常运行声音的语谱图和故障碰撞声音的语谱图作为样本集；

所述卷积神经网络训练单元与所述预处理单元相连，用于搭建卷积神经网络，并将样本集输入至所述卷积神经网络对其进行训练，得到故障识别模型；

所述第二预处理单元与所述音频采集单元相连，采集水轮机实时转动声音，对实时转动声音进行预处理，获取实时转动声音的语谱图；

所述端上识别单元与所述卷积神经网络训练单元以及第二预处理单元相连，用于搭载所述故障识别模型，并将输入实时转动声音的语谱图输入至故障识别模型中，识别实时转动声音中是否有故障碰撞声音。