[发明专利]旋转型机械设备异常检测方法及装置在审
申请号: | 201910431269.8 | 申请日: | 2019-05-22 |
公开(公告)号: | CN110059775A | 公开(公告)日: | 2019-07-26 |
发明(设计)人: | 李素洁;马君;刘涛;蔺思宇;杨晨旺;刘勇攀 | 申请(专利权)人: | 湃方科技(北京)有限责任公司 |
主分类号: | G06K9/62 | 分类号: | G06K9/62;G01M13/00 |
代理公司: | 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 | 代理人: | 王庆龙;李相雨 |
地址: | 100083 北京市海淀区中*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 异常检测模型 异常检测算法 机械设备 异常类型 旋转型 正常状态数据 检测算法 异常检测 状态数据 预设 样本 异常检测过程 获取状态 检测结果 输出结果 输出状态 数据对应 特征数据 特征提取 运行过程 邻近度 构建 | ||
本发明实施例提供一种旋转型机械设备异常检测方法及装置,该方法包括:获取旋转型机械设备运行过程中的状态数据,并对所述状态数据进行特征提取;将提取得到的特征数据输入至预设的异常检测模型,根据所述异常检测模型的输出结果,获取状态数据对应的第一异常类型;其中,所述异常检测模型根据异常检测算法构建,并根据多个正常状态数据作为样本进行训练后获得,所述异常检测算法包括基于密度的异常检测算法、基于邻近度的检测算法及基于模型的检测算法,所述第一异常类型包括正常和异常。由于预设的异常检测模型根据多个正常状态数据作为样本进行训练后获得,从而能够输出状态数据的异常类型,且异常检测过程快速而准确,检测结果客观。
技术领域
本发明涉及机械状态监测领域,尤其涉及一种旋转型机械设备异常检测方法及装置。
背景技术
旋转型机械是指主要依靠旋转动作完成特定功能的机械,典型的旋转机械有汽轮机、燃气轮机、离心式和轴流式压缩机、风机、泵、水轮机、发电机和航空发动机等。
旋转型机械设备当前的异常检测包括离线和在线两种方式。其中,离线方式主要采用点检、巡检与定期预防维修,但是离线数据采集周期太长,不能保证检测的实时性,导致设备的维护和管理效率降低。目前旋转型机械设备的在线异常检测和工况识别的主要方法是依靠阈值和专家系统。通过在线采集设备的三轴振动和温度,设定三轴振动和温度阈值,超过阈值则报警。分析人员接收到报警后,人为分析振动图谱,判断报警原因,确定设备发生故障。
目前的异常检测方法大多依靠专家知识库、专家团队来实现,掺杂了较多的人为主观因素。因此,检测结果不够客观,也不能保证检测结果的准确性和时效性。
发明内容
为了解决上述问题,本发明实施例提供一种旋转型机械设备异常检测方法及装置。
第一方面,本发明实施例提供一种旋转型机械设备异常检测方法,包括:获取旋转型机械设备运行过程中的状态数据,并对所述状态数据进行特征提取;将提取得到的特征数据输入至预设的异常检测模型,根据所述异常检测模型的输出结果,获取状态数据对应的第一异常类型;其中,所述异常检测模型根据异常检测算法构建,并根据多个正常状态数据作为样本进行训练后获得,所述异常检测算法包括基于密度的异常检测算法、基于邻近度的检测算法及基于模型的检测算法,所述第一异常类型包括正常和异常。
第二方面,本发明实施例提供一种旋转型机械设备异常检测装置,包括:提取模块,用于获取旋转型机械设备运行过程中的状态数据,并对所述状态数据进行特征提取;处理模块,用于将提取得到的特征数据输入至预设的异常检测模型,根据所述异常检测模型的输出结果,获取状态数据对应的第一异常类型;其中,所述异常检测模型根据异常检测算法构建,并根据多个正常状态数据作为样本进行训练后获得,所述异常检测算法包括基于密度的异常检测算法、基于邻近度的检测算法及基于模型的检测算法,所述第一异常类型包括正常和异常。
第三方面,本发明实施例提供一种电子设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,处理器执行程序时实现本发明第一方面旋转型机械设备异常检测方法的步骤。
第四方面,本发明实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现本发明第一方面旋转型机械设备异常检测方法的步骤。
本发明实施例提供的旋转型机械设备异常检测方法及装置,由于将提取得到的特征数据输入至预设的异常检测模型,预设的异常检测模型根据多个正常状态数据作为样本进行训练后获得,从而对于实时状态数据的特征数据,能够输出状态数据的异常类型,且异常检测过程快速而准确,检测结果客观。
附图说明
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