[发明专利]一种基于粒子群-支持向量机的旋转机械设备运行工况预测方法

权利要求书

1.一种基于粒子群-支持向量机的旋转机械设备运行工况预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

步骤1、连续采集n组振动速度信号，计算每组振动速度信号的振动烈度值作为样本集，即S＝{(t₁,d₁),(t₂,d₂),…,(t_i,d_i),…,(t_n,d_n)}，其中d_i为从t_i-1时刻到t_i时刻采集到的振动速度信号集合对应的振动烈度；

步骤2、使用改进的粒子群算法结合样本集S对支持向量回归机中的核参数g和惩罚因子C进行迭代寻优；得到最优的g_opt和C_opt；

步骤3、使用样本集S和g_opt、C_opt，对支持向量回归机进行训练，得到支持向量机回归模型函数f(t)；

步骤4、使用f(t)预测t_n时刻之后连续的m个振动烈度，即S_p＝{(t_n+1,d_n+1),(t_n+2,d_n+2)，…,(t_n+m,d_n+m)}，预测过程为：

(4.1)初始化集合迭代控制变量i＝1；

(4.2)将t＝t_n+i代入f(t)，得到t_n+i的振动烈度值d_n+i，将(t_n+i,d_n+i)添加到预测集S_p和样本集S中；

(4.3)将i自身增加1，如果im，则执行步骤5，否则返回到步骤4.2；

步骤5、根据ISO2372设备振动标准，对S_p进行分析，判断S_p中的振动烈度值被包含在哪种状态对应的振动烈度取值范围中，并给出旋转机械设备的运行状态；

所述步骤5中，判断过程为：

(5.1)根据旋转机械的功率和安装方式判断当前旋转机械设备所属类别，类别包括以下四类：

Ⅰ类为小型设备，如：小于15Kw的电动机；

Ⅱ类为中型设备，如15Kw～75Kw的电动机；

Ⅲ类为刚性安装的大型旋转原动机；

Ⅳ类为柔性安装的大型旋转原动机；

(5.2)根据当前旋转机械所属类别，对照ISO2372振动标准卡，找到四种状态对应的上下限值，这四种状态分别为：

A状态：好，表示设备状态良好，可安全运行；

B状态：满意，表示设备状态在可接受范围内，仍然可以正常运行；

C状态：不满意，表示设备状态不乐观，应减少运行时间或停机进行检查；

D状态：不允许，表示设备状态非常糟糕，要立刻发出故障警报，停机进行维修；

四种状态对应的上下限值分别为：

A状态：上下限值为：j∈[Ⅰ类,Ⅱ类,Ⅲ类,Ⅳ类]；

B状态：上下限值为：j∈[Ⅰ类,Ⅱ类,Ⅲ类,Ⅳ类]；

C状态：上下限值为：j∈[Ⅰ类,Ⅱ类,Ⅲ类,Ⅳ类]；

D状态：上下限值为：j∈[Ⅰ类,Ⅱ类,Ⅲ类,Ⅳ类]；

(5.3)将S_p中振动烈度与四种状态的上下限值进行比较，如果振动烈度全部小于则给出旋转机械状态为A；如果有多于u，u∈[1，m]个振动烈度大于但是有少于r，r∈[1,m]个振动烈度大于则给出旋转机械状态为B；如果有多于u个振动烈度大于但是有少于r个振动烈度大于则给出旋转机械状态为C；如果有多于u个振动烈度大于则给出旋转机械状态为D；经过以上判断，得出旋转机械设备运行状态。