【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及设备故障诊断，具体为一种汽轮机振动故障风险的评价方法及系统。
技术介绍
1、随着工业化进程的推进，汽轮机作为重要的动力机械设备，广泛应用于电力、石油化工、冶金等领域，起着关键的能源转换和驱动作用，汽轮机作为高负荷、高速度的旋转设备，其运行状态与故障诊断直接影响生产的安全性、稳定性和经济性，为了保障汽轮机设备的长期运行，及时发现并处理潜在故障，传统的故障诊断和维护方法通常依赖于定期检修和人工判断，这些方法往往无法实时监控设备的运行状态，也无法充分利用设备运行过程中产生的大量数据，导致对潜在故障的预测不够精准，甚至出现因过度保守或过于滞后的维护决策而产生不必要的停机和维修成本。
2、目前，传统的汽轮机故障诊断技术主要分为两类：一种是基于经验的手工检查与定期检修方法，另一种是依赖基于模型的传统监控方法，前者虽然操作简单，但依赖于人员经验，且难以实现设备的全面监控，无法及时发现突发故障，也无法对潜在的设备劣化趋势进行提前预警，后者尽管可以通过对设备的振动、温度、压力等关键参数的定期监测来识别一些故障征兆，但这些传统监测方法大多缺乏对数据间关联性的深度挖掘，未能充分利用设备运行的多维数据，导致其评估结果往往不能精确反映设备的真实健康状况。此外，现有的风险评估和故障预测方法通常依赖于简单的数学模型或经验法则，不能根据实时数据灵活调整预测结果，进而影响了预测的准确性和维护决策的合理性。
3、现有技术在动态监测、故障预测、风险评估和决策支持等方面存在一些关键不足，首先，现有技术多依赖单一或有限的传感器数据，
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种汽轮机振动故障风险的评价方法及系统，解决了现有技术多依赖单一或有限的传感器数据，未能通过多维度数据融合来全面评估设备的运行状态的问题。
2、为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：一种汽轮机振动故障风险的评价方法，包括以下步骤：
3、通过多种传感器采集汽轮机的振动、温度、压力和转速等实时数据，所述传感器包括加速度计、位移传感器、温度传感器、压力传感器和转速传感器；
4、对所采集的多源数据进行预处理，包括去噪、时间同步和数据标准化，以消除环境噪声和数据间的时间差异；
5、对预处理后的数据进行多维度融合，采用加权平均法或其他数据融合算法将不同传感器的数据合并为统一的综合健康评估值；
6、基于多源数据和融合结果，使用贝叶斯网络或模糊逻辑模型进行动态风险评估，评估汽轮机的当前故障风险，并基于实时数据调整评估结果。
7、优选的，所述评价方法还包括：
8、使用机器学习算法或深度学习算法(包括支持向量机svm和长短期记忆网络lstm)对振动信号进行特征提取和故障预测，预测设备的剩余使用寿命rul；
9、根据风险评估结果，生成维护建议并使用多目标优化算法(包括粒子群优化pso)提供最优维护决策，以降低停机时间和维护成本。
10、优选的，所述数据预处理还包括采用卡尔曼滤波或小波变换方法去除传感器信号中的噪声，确保数据质量；
11、多维度数据融合使用加权平均法，所述加权平均法通过以下公式计算综合健康评估值：
12、
13、其中，wi为第i个传感器的权重系数，xi为第i个传感器的数据。
14、优选的，动态风险评估采用贝叶斯网络进行建模，所述贝叶斯网络的联合概率分布为：
15、
16、其中，x1,x2,…,xn为相关变量，pa(xi)为变量xi的父节点。
17、优选的，故障预测使用长短期记忆网络lstm对振动信号的时序数据进行建模，并根据该模型预测汽轮机的剩余使用寿命。
18、优选的，多目标优化算法为粒子群优化pso算法，所述粒子群优化通过以下公式进行计算：
19、
20、
21、其中，为粒子的位置，为粒子的速度，ω为惯性权重，c1,c2为加速常数，r1,r2为随机因子。
22、一种汽轮机振动故障风险的评价系统，包括：
23、数据采集单元：多个传感器模块，用于采集汽轮机的振动、温度、压力和转速等数据，并将数据传输至数据处理单元；
24、数据处理单元：包括预处理模块、数据融合模块、风险评估模块、故障预测模块和决策支持模块，用于对采集到的数据进行处理、分析、评估和预测；
25、风险评估模块：用于根据预处理和融合后的数据，通过贝叶斯网络或模糊逻辑模型评估汽轮机的故障风险；
26、故障预测模块：用于通过支持向量机或lstm算法预测汽轮机的故障风险和剩余使用寿命ul；
27、决策支持模块：根据风险评估结果，生成维护建议并通过多目标优化算法提供最优的维护决策。
28、优选的，数据采集单元包括振动传感器、温度传感器、压力传感器和转速传感器，所述传感器通过无线传感器网络将数据传输至数据处理单元。
29、优选的，数据处理单元的预处理模块采用卡尔曼滤波或小波变换方法对传感器信号进行去噪和时间同步处理。
30、优选的，决策支持模块采用粒子群优化pso算法，提供最优的维护决策，以降低维护成本和停机时间。
31、本专利技术提供了一种汽轮机振动故障风险的评价方法及系统。具备以下有益效果：
32、1、本专利技术通过采用了基于多维度数据采集与融合的技术方案，通过在汽轮机的关键部位部署振动、温度、压力和转速等传感器，实时获取设备运行状态并对数据进行多维度融合和特征提取，达到了对汽轮机振动故障的全面、实时监控与早期预测效果。相较于现有技术中仅依赖单一传感器或周期性检查的方案，本专利技术能够在设备运行过程中持续监控并及时预测潜在故障，从而避免了传统方法无法实时响应的问题，显著提升了故障预警的准确性和及时性。
33、2、本专利技术通过动态风险评估模型和智能决策支持系统，结合贝叶斯网络、模糊逻辑和多目标优化算法，能够在实时获取设备状态信息的基础上，综合评估汽轮机的运行风险并提出科学合理的维护建议。相较于现有技术中常见的静态风险评估方法，本专利技术采用的动态风险评估能够根据设备实时数据持续更新评估结果，确保维护决策的实时性和准确性，有效降低了传统方案中无法应对突发故障或过于保守维护决策的问题。
34、3、本专利技术基于机器学习包括lstm和多目标优化算法包括粒子群优化pso的技术方案，能够准确预测设备的剩余使用寿命rul并在此基础上优化维护策略，避免了不必要的停机和过度维护。与现有技术中依赖经验和定期维护的方案相比，本专利技术能够根据实时监控数据和准确的故障预测结果提供更加精准的维护计划，有效减少了设备的非计划停机和维修成本，提升了汽轮机的运行可靠性和本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种汽轮机振动故障风险的评价方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种汽轮机振动故障风险的评价方法，其特征在于，所述评价方法还包括：
3.根据权利要求1所述的一种汽轮机振动故障风险的评价方法，其特征在于，所述数据预处理还包括采用卡尔曼滤波或小波变换方法去除传感器信号中的噪声，确保数据质量；
4.根据权利要求1所述的一种汽轮机振动故障风险的评价方法，其特征在于，动态风险评估采用贝叶斯网络进行建模，所述贝叶斯网络的联合概率分布为：
5.根据权利要求1所述的一种汽轮机振动故障风险的评价方法，其特征在于，故障预测使用长短期记忆网络LSTM对振动信号的时序数据进行建模，并根据该模型预测汽轮机的剩余使用寿命。
6.根据权利要求1所述的一种汽轮机振动故障风险的评价方法，其特征在于，多目标优化算法为粒子群优化PSO算法，所述粒子群优化通过以下公式进行计算：
7.一种汽轮机振动故障风险的评价系统，用于实现权利要求1-6中所述的一种汽轮机振动故障风险的评价方法，其特征在于，包括：
8.根据权利
9.根据权利要求7所述的一种汽轮机振动故障风险的评价系统，其特征在于，数据处理单元的预处理模块采用卡尔曼滤波或小波变换方法对传感器信号进行去噪和时间同步处理。
10.根据权利要求7所述的一种汽轮机振动故障风险的评价系统，其特征在于，决策支持模块采用粒子群优化PSO算法，提供最优的维护决策，以降低维护成本和停机时间。
...【技术特征摘要】
1.一种汽轮机振动故障风险的评价方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种汽轮机振动故障风险的评价方法，其特征在于，所述评价方法还包括：
3.根据权利要求1所述的一种汽轮机振动故障风险的评价方法，其特征在于，所述数据预处理还包括采用卡尔曼滤波或小波变换方法去除传感器信号中的噪声，确保数据质量；
4.根据权利要求1所述的一种汽轮机振动故障风险的评价方法，其特征在于，动态风险评估采用贝叶斯网络进行建模，所述贝叶斯网络的联合概率分布为：
5.根据权利要求1所述的一种汽轮机振动故障风险的评价方法，其特征在于，故障预测使用长短期记忆网络lstm对振动信号的时序数据进行建模，并根据该模型预测汽轮机的剩余使用寿命。
6.根据权利要求1所述的一种汽轮机振动故障风险的评价方法，其特征在...
【专利技术属性】
技术研发人员：夏亚磊，刘宇进，杨智峰，张许阳，李勇，钱亿博，孟圆，王鲁玉，杜献伟，梁卓，李冰天，原铮，
申请(专利权)人：中国大唐集团科学技术研究总院有限公司中南电力试验研究院，
类型：发明
国别省市：
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