[发明专利]一种内燃机运行状态的监测及分析系统和方法

权利要求书

1.内燃机运行状态的监测及分析系统，其特征在于，包括：

样本采集模块，所述样本采集模块采集内燃机运行状态的样本参数；

智能计算模块，所述智能计算模块针对所述样本采集模块采集的样本参数基于数学模型进行迭代学习计算，得到模型参数的最小二乘估计和误差方差的估计，以进行最优估算；

故障判断模块，所述故障判断模块基于智能计算模块计算形成的数据进行故障判断；

劣化分析模块，所述劣化分析模块基于智能计算模块计算形成的数据，进行劣化计算分析，为设备主动保养提供量化依据；

所述监测及分析系统对内燃机工作状态监测分析时，针对监测对象，可将众多相关的可测量的因素排除，针对剩下的量再作为状态监测、故障诊断和劣化分析的依据，所述剩下的量指样本偏离其期望值的标准差；

所述监测及分析系统通过构建的智能计算模块将众多相关的可测量因素联系起来，通过迭代学习算法估算模型参数和误差方差；在此基础上，将现场采集到的新样本通过该数学模型得到该样本的数学期望值和误差方差；与此同时，系统中的故障判断模块基于实际数值与期望值之间的标准差进行状态监测、故障诊断计算，完成相应的状态监测和故障诊断；同时系统中的劣化分析模块也基于实际数值与期望值之间的标准差对设备进行劣化分析计算，为设备主动保养提供量化依据。

2.根据权利要求1所述的内燃机运行状态的监测及分析系统，其特征在于，所述样本采集模块对采集到的样本数据可进行样本筛选和计算。

3.根据权利要求1所述的内燃机运行状态的监测及分析系统，其特征在于，所述智能计算模块采用基于多元统计回归数学模型。

4.根据权利要求3所述的内燃机运行状态的监测及分析系统，其特征在于，所述智能计算模块基于多元统计回归数学模型进行迭代学习计算得到模型参数的最小二乘估计和误差方差的估计。

5.根据权利要求1所述的内燃机运行状态的监测及分析系统，其特征在于，所述故障判断模块采用计算样本偏离其期望值的标准差进行故障判断。

6.根据权利要求1所述的内燃机运行状态的监测及分析系统，其特征在于，所述劣化分析模块通过对监测指标实施低通滤波，剔除高频分量，以滤波后的指标来反应设备缓慢变化的趋势。

7.内燃机运行状态的监测及分析方法，其特征在于，所述方法基于权利要求1-6中任一项所述的内燃机运行状态的监测及分析系统，包括：

采集内燃机运行状态的样本参数；

针对采集到的样本参数基于数学模型对采集到的样本参数进行迭代学习计算，得到模型参数的最小二乘估计和误差方差的估计，以进行最优估算；

基于智能计算模块计算形成的数据进行故障判断；

基于智能计算模块计算形成的数据进行劣化计算分析，为设备主动保养提供量化依据。

8.根据权利要求7所述的内燃机运行状态的监测及分析方法，其特征在于，所述方法基于多元统计回归数学模型进行迭代学习计算得到模型参数的最小二乘估计和误差方差的估计。

9.根据权利要求7所述的内燃机运行状态的监测及分析方法，其特征在于，所述方法采用计算样本偏离其期望值的标准差进行故障判断。

10.根据权利要求7所述的内燃机运行状态的监测及分析方法，其特征在于，所述方法通过对监测指标实施低通滤波，剔除高频分量，以滤波后的指标来反应设备缓慢变化的趋势。