[发明专利]基于模糊隶属度函数的旋转机械振动波动特征提取方法

说明书

本发明公开了基于模糊隶属度函数的旋转机械振动波动特征提取方法，包括连续监测并保存旋转机械的转速和振动数据；找到一个转速稳定的时间段；判断转速稳定时间长度是否可用于振动波动特征提取；计算振动波动幅度；计算振动波动特征值；根据振动波动特征值判断是否存在振动波动特征、振动波动幅度是否达到报警值。本发明可准确提取旋转机械振动波动特征，从而实现设备振动波动故障实时监测，一旦波动幅度过大，便可进行报警提示，运行人员可及早发现设备故障。

技术领域

本发明属于旋转机械振动分析技术领域，尤其涉及基于模糊隶属度函数的旋转机械振动波动特征提取方法。

背景技术

振动是旋转机械运行过程中的重点监测参数，大多关键旋转机械(如汽轮发电机组、燃气发电机组、核主泵等)都安装了振动在线监测系统，以实现旋转机械振动的长期连续监测。目前，所有振动在线监测系统的报警或跳机保护都只考虑振动数值的大小，只有当振动大于某一数值时，系统提示振动报警或触发跳机保护。在某些故障发生时，旋转机械振动幅值和相位会出现围绕均值的上下波动，忽大忽小，而振动大幅波动也会导致设备运行状态不稳定，直接影响设备的安全稳定运行。因此，在旋转机械运行过程中，如何从采集到的振动数据中准确提取出振动波动特征并进行报警提示就成了亟待解决的问题。

发明内容

为了克服上述现有技术存在的不足，本发明的目的在于提供一种基于模糊隶属度函数的旋转机械振动波动特征提取方法，能够从采集到的振动数据中准确提取振动波动特征，强化振动在线监测系统针对振动波动的报警提示能力，及时发现振动波动故障。

为了实现上述目的，本发明采用的技术方案是：

基于模糊隶属度函数的旋转机械振动波动特征提取方法，包括以下步骤：

步骤(1)，通过旋转机械配备的振动在线监测系统对旋转机械的转速和振动数据进行连续监测并将数据进行保存；

步骤(2)，选取从当前时刻起往前一段时间的转速和振动数据；

步骤(3)，判断该时间段内转速是否稳定，如果转速不稳定(转速波动量超过30r/min)，则以当前时刻为基准，向前寻找，找到转速稳定的一个时间段，并计算出该时间段对应的时间长度；

步骤(4)，如果转速稳定时间段的时间长度小于30min，则认为转速稳定时间段持续时间太短，无法准确反映振动波动情况，无法提取振动波动特征，将特征值置0，结束；

如果转速稳定时间段的时间长度大于或等于30min，则转入下一步进行振动波动特征提取；

步骤(5)，计算振动波动幅度；

步骤(5.1)，计算通频幅值波动幅度，记转速稳定时间段内的通频幅值序列为{A_d1，A_d2，A_d3，…，A_dn}，则通频幅值波动幅度σ_d(用标准差表示)计算公式为：

其中，n为分析时间段内的样本点数，μ_d为通频幅值的平均值；

步骤(5.2)，记转速稳定时间段内的基频振动数据为{A₁，A₂，A₃，…，A_n}，以A_n为基准，其他数据分别与A_n作矢量差，得到矢量差值序列{ΔA₁，ΔA₂，ΔA₃，…，ΔA_n}；