[发明专利]一种旋转设备故障预测方法及其装置有效

专利信息
申请号: 201010101274.1 申请日: 2010-01-27
公开(公告)号: CN101799320A 公开(公告)日: 2010-08-11
发明(设计)人: 徐小力;吴国新;王红军;谷玉海 申请(专利权)人: 北京信息科技大学
主分类号: G01H17/00 分类号: G01H17/00
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 100192 北京市海淀区*** 国省代码: 北京;11
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摘要: 发明涉及一种旋转设备故障预测方法及其装置,(1)设置一包括供电模块、传感器、数据采集模块、数据归类模块、时间序列预测模块、灰色预测模块、组合预测模块、频率分量幅值预测模块、自适应优化选择模块、显示模块和系统控制模块的测试装置;(2)数据采集模块采集适合四种预测模块的振动信号作历史数据;(3)由数据采集模块实时在线采集各种情况下的振动信号,作当前数据;(3)利用趋势预测方法对保存的数据分析;(4)将下一时刻采集的振动信号分析处理后,与前一时刻由趋势预测方法得到的结果比较;(5)比较后得到的最优预测模型。本发明采用模块化结构的故障预测装置,能适应不同旋转设备需要,实现对旋转设备状态进行实时在线预测。本发明可广泛应用于各种旋转设备的故障预测检测分析中。
搜索关键词: 一种 旋转 设备 故障 预测 方法 及其 装置
【主权项】:
一种旋转设备故障预测方法,其包括以下步骤:(1)设置一包括供电模块、传感器、数据采集模块、数据归类模块、时间序列预测模块、灰色预测模块、组合预测模块、频率分量幅值预测模块、自适应优化选择模块、显示模块和系统控制模块的测试装置;(2)旋转设备正常运行时,由故障预测装置内数据采集模块在线采集时间序列预测模块、灰色预测模块、组合预测模块和频率分量幅值预测模块的振动信号,并将振动信号预处理后存入数据归类模块内的知识库,作为各种预测模型的历史数据;(3)根据旋转设备运行情况,由数据采集模块实时在线采集各种情况下的振动信号,并将振动信号预处理后存入知识库,作为各种预测模型的当前信号数据;(4)利用由时间序列预测模型、灰色预测模型、组合预测模型以及频率分量幅值预测模型组成的趋势预测方法,对保存在知识库中的历史数据进行分析,得到旋转设备运行状态将来的发展趋势;(5)根据旋转设备运行情况,将下一时刻采集的最新振动信号分析处理后,与前一时刻由趋势预测方法内四种模型得到的结果进行比较;(6)分析比较结果,按照最优目标函数得到的最优预测模型,作为本时刻的精确预测方法,并由显示模块显示下一时刻预测值。
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