[发明专利]汽轮发电机组低频振动实时预警方法

权利要求书

1.一种汽轮发电机组低频振动实时预警方法，其特征在于，所述方法具体包括以下步骤：

步骤1：采用高速振动数据采集卡实时采集汽轮发电机组转子一侧支持轴承的轴相对振动数据、转子的转速信号和键相信号；

步骤2：利用FFT频谱分析方法对当前时刻支持轴承的轴相对振动数据进行频谱分析，得到从低频到高频的不同振动频率所对应的振动幅值数据序列；

步骤3：从步骤2得到的振动幅值数据序列中，截取当前时刻所有小于机组工作转速对应频率的低频频率，并计算所有低频频率对应的振动幅值之和A；存储低频振动幅值A，每隔Δ_s秒存储一次；

步骤4：判断低频振动幅值存储时间是否大于预设时间段长度P_MN，如果大于预设时间段长度，那么记录当前时刻T_N前的低频振动幅值数据A，进入步骤5；否则，继续存储数据；

步骤5：按照数据存储时间先后顺序排序，不同时刻下低频振动幅值数据以下标i表示数据存储时间先后顺序，i=1,2,3,…,m；从T_N时刻向前截取至T_M时刻的低频振动幅值数据A，将T_M时刻至T_N时刻的低频振动幅值数据表示为A_i(i=1,2,3,…,m)；|T_N-T_M|=p_MN，p_MN为预设时间段长度，m=pMNΔs;]]>

步骤6：根据低频振动幅值数据A_i(i=1,2,3,…,m)，建立ANFIS预测学习训练数列As1As2...Asj-1AsjAsj+pAs1+1As2+1...Asj-1+1Asj+1Asj+p+1..................As1+r-2As2+r-2...Asj-1+r-2Asj+r-2Am-1As1+r-1As2+r-1...Asj-2+r-1Asj+r-1Am]]>并进行训练，得到模糊推理系统FIS的规则组R_s；

步骤7：将步骤6中的学习训练数列中的前j列构成新的数列，As1As2...Asj-1AsjAs1+1As2+1...Asj-1+1Asj+1...............As1+r-2As2+r-2...Asj-1+r-2Asj+r-2As1+r-1As2+r-1...Asj-2+r-1Asj+r-1]]>利用规则组R_s，进行基于ANFIS方法的模糊推理计算，得到训练学习输出项序列

步骤8：计算与训练预测项序列Asj+p+k-1(k=1,2,...,r-1,r)]]>的偏差ΔkT(k=1,2,...,r-1,r);]]>

步骤9：计算的标准偏差σ^T及最大值

步骤10：根据任意当前时刻低频振幅数据及其前的低频振动幅值数据，得到当前时刻的标准偏差σ^N及最大值

步骤11：如果满足σ^N>w₁×σ^T或其中w₁、w₂为预警阈值系数，判定所测得的机组轴系转子一侧的当前时刻低频振动出现异常状态。