[发明专利]用于诊断压缩机的方法和系统

权利要求书

1.一种用于诊断压缩机的方法，所述方法包括：

生成所述压缩机的特征向量，所述压缩机的所述特征向量包括描述所述压缩机的多种部件的状态的分量；

基于模糊约束确定与所述特征向量对应的聚合的异常向量；

定义所述压缩机的可能缺陷/故障模式的预设列表的规则；

计算所述聚合的异常向量与所述规则之间的确证测量；以及

基于所述确证测量的结果来识别所述压缩机的缺陷/故障模式。

2.如权利要求1所述的方法，其中，生成特征向量的所述步骤包括：

测量所述压缩机的第一多个参数；以及

基于所述第一多个参数来估计所述压缩机的第二多个参数，

其中所述特征向量包括所述第一多个参数和所述第二多个参数的其中一部分。

3.如权利要求1所述的方法，其中，所述压缩机的所述多种部件包括轴承和转子，以及所述状态包括压力、温度、振幅、压力差、质量或容积流量或转子速度的至少其中之一。

4.如权利要求1所述的方法，还包括：

定义所述特征向量的所述分量与参考值的偏离的所述模糊约束，其中所述模糊约束是从低值到高值连续地变化的阈值。

5.如权利要求4所述的方法，其中，由关注值和风险值定义至少一个模糊约束，所述关注值指示当可能发生异常时需要监视对应的参数，以及所述风险值指示所述异常已经发生。

6.如权利要求1所述的方法，其中，确定聚合的异常向量的所述步骤包括：

在预确定时间窗口上接收所述特征向量的所述分量的值；

对所述特征向量的所述分量应用模糊约束以确定所述预确定时间窗口期间的某些时间处的对应即时异常，以及

将所述某些时间处的所述对应即时异常聚合以生成对于所述整个预确定时间窗口且对于所述特征向量的所有所述分量的、聚合的异常向量。

7.如权利要求1所述的方法，其中，所述计算步骤包括：

将每个规则分成子规则；

计算每个子规则与所述聚合的异常向量之间的标量积；以及

基于形成所述确证测量的、所计算的标量积来确定指示所述压缩机遇到的缺陷/故障模式的百分比值。