[发明专利]一种风机设备预警方法及系统

权利要求书

1.一种风机设备预警方法，其特征在于，所述方法包括：

采集风机数据时间序列；所述风机数据时间序列包括风机运行数据和与所述风机运行数据对应的风机故障状态，所述风机状态包括正常运行状态和故障状态；

以所述风机数据时间序列为输入，以所述风机状态为输出，通过机器学习方法进行模型训练，获得风机预警模型；所述故障状态包括：轴承故障预警、风机叶片故障预警和电机故障预警；

将待预警风机数据时间序列输入所述风机预警模型输出与待预警风机数据时间序列相对应的风机状态。

2.根据权利要求1所述的风机设备预警方法，其特征在于，所述风机运行数据包括轴承振动信号、轴承温度、电机的电流、风流速度、风流压力、电机阀门的开度和轴承上润滑油的腐化度。

3.根据权利要求2所述的风机设备预警方法，其特征在于，通过安装在轴承上的加速度振动传感器采集所述轴承振动信号。

4.根据权利要求2所述的风机设备预警方法，其特征在于，通过与风机连接的安全仪表系统采集电机的电流、风流速度、风流压力和电机阀门的开度。

5.根据权利要求1所述的风机设备预警方法，其特征在于，所述机器学习方法包括决策树、随机森林、支持向量机和人工神经网络。

6.一种风机设备预警系统，其特征在于，所述系统包括：

数据采集模块，用于采集风机数据时间序列；所述风机数据时间序列包括风机运行数据和与所述风机运行数据对应的风机故障状态，所述风机状态包括正常运行状态和故障状态；

风机预警模型训练模块，用于以所述风机数据时间序列为输入，以所述风机状态为输出，通过机器学习方法进行模型训练，获得风机预警模型；所述故障状态包括：轴承故障预警、风机叶片故障预警和电机故障预警；

预警模块，用于将待预警风机数据时间序列输入所述风机预警模型输出与待预警风机数据时间序列相对应的风机状态。

7.根据权利要求6所述的风机设备预警系统，其特征在于，所述风机运行数据包括轴承振动信号、轴承温度、电机的电流、风流速度、风流压力、电机阀门的开度和轴承上润滑油的腐化度。

8.根据权利要求7所述的风机设备预警系统，其特征在于，所述数据采集模块包括：

传感器采集单元，用于通过安装在轴承上的加速度振动传感器采集所述轴承振动信号。

9.根据权利要求7所述的风机设备预警系统，其特征在于，所述数据采集模块还包括：

安全仪表采集单元，用于通过与风机连接的安全仪表系统采集电机的电流、风流速度、风流压力和电机阀门的开度。

10.根据权利要求6所述的风机设备预警系统，其特征在于，所述机器学习方法包括决策树、随机森林、支持向量机和人工神经网络。