[发明专利]一种可倾瓦轴承拍瓦故障诊断方法、计算机及存储介质

说明书

本发明提出一种可倾瓦轴承拍瓦故障诊断方法、计算机及存储介质，属于智能诊断技术领域。首先，获取重型燃气轮机可倾瓦轴承在正常运行状态下和拍瓦故障状态下的声发射信号，生成可倾瓦轴承声发射信号样本数据集，其中，80％的数据作为训练集，20％作为测试集；其次，基于小波散射的方法提取训练集和测试集中各个可倾瓦轴承声发射信号样本的散射特征，获得可倾瓦轴承特征集合；再其次，将训练样本的特征集合作为LSTM网络的输入，对LSTM网络进行训练，生成可倾瓦轴承拍瓦故障诊断模型；最后，将测试样本特征集合输入至可倾瓦轴承拍瓦故障诊断模型中，输出可倾瓦轴承拍瓦故障诊断结果。解决可倾瓦轴承拍瓦故障检测效率低的技术问题。

技术领域

本申请涉及一种故障诊断方法，尤其涉及一种可倾瓦轴承拍瓦故障诊断方法、计算机及存储介质，属于智能诊断技术领域。

背景技术

重型燃气轮机是清效高洁的发电设备，目前我国对于重型燃气轮机转子组件的设计制造处于起步阶段，国内没有成熟的模化模型及理论，少数发达国家对于此技术处于垄断地位。重型燃气轮机通常采用滑动轴承，与固定式轴承相比，可倾瓦轴承通过瓦块自适应摆动减小了切向力，提高了系统稳定性，在现代大型汽轮发电机组上得到广泛应用。可倾轴承稳定性虽然较高，但也并非完全稳定。近年来，一些机组上陆续发生了可倾瓦轴承失稳故障。一些机组可倾瓦轴承上出现的不稳定振动—拍瓦故障，其特征和油膜失稳很相似，但是却很难用传统油膜失稳理论来解释，不易于鉴别，直接影响故障治理效果，从而造成不可估量的经济损失。

转子碰摩是一种常见的典型故障，会导致整个机器存在较大的振动，降低其可靠性与稳定性，造成巨大的经济损失。因此建立转子系统碰摩故障试验模拟装置对转子典型碰摩故障的内在机理进行研究，具有重大工程实际意义与指导作用。

现有技术通常采用传统的振动测试信号，例如，电涡流位移传感器、速度传感器及加速度传感器采集的信号，传统的振动测试信号进行故障检测时，诊断效率低。

重型燃气轮机可倾瓦轴承发生“拍瓦”故障时，颤振的瓦块与轴径发生碰摩，将会产生声发射信号，声发射信号会沿着瓦块传播到轴承壳体以及轴承座上。

因此，本发明提出了一种应用于重型燃气轮机可倾瓦轴承拍瓦故障下的一种可倾瓦轴承拍瓦故障诊断方法，本发明获取重型燃气轮机可倾瓦轴承拍瓦故障的声发射信号，以此进行故障诊断识别分析，提高可倾瓦轴承拍瓦故障检测效率。

发明内容

在下文中给出了关于本发明的简要概述，以便提供关于本发明的某些方面的基本理解。应当理解，这个概述并不是关于本发明的穷举性概述。它并不是意图确定本发明的关键或重要部分，也不是意图限定本发明的范围。其目的仅仅是以简化的形式给出某些概念，以此作为稍后论述的更详细描述的前序。

鉴于此，本发明为了解决现有技术中可倾瓦轴承拍瓦故障检测效率低的技术问题，本发明提供了一种可倾瓦轴承拍瓦故障诊断方法，包括以下步骤：

步骤一、获取重型燃气轮机可倾瓦轴承在正常运行状态下和拍瓦故障状态下的声发射信号，生成可倾瓦轴承声发射信号样本数据集，其中，80％的数据作为训练集，20％作为测试集；

步骤二、基于小波散射的方法分别提取训练集和测试集中各个可倾瓦轴承声发射信号样本的散射特征v，获得可倾瓦轴承特征集合，可倾瓦轴承特征集合包括训练样本特征集合和测试样本特征集合；

步骤三、将训练样本的特征集合作为LSTM网络的输入，对LSTM网络进行训练，生成可倾瓦轴承拍瓦故障诊断模型；

步骤四、将测试样本特征集合输入至可倾瓦轴承拍瓦故障诊断模型中，输出可倾瓦轴承拍瓦故障诊断结果。

优选的，步骤一所述获取重型燃气轮机可倾瓦轴承在正常运行状态下和拍瓦故障状态下的声发射信号的具体方法是：可倾瓦轴承声发射信号采样频率为1MHz，采用滑动窗法截取长度为0.2s的声发射信号样本。