[发明专利]基于润滑油系统参数相关性分析的汽机跳机征兆捕捉方法

权利要求书

1.一种基于润滑油系统参数相关性分析的汽机跳机征兆捕捉方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1、获取待监测汽轮机在未出现跳机异常的正常时刻从润滑油系统中采集的润滑油压、轴承排油温度和冷油器后润滑油温度的历史采样数据，其中所述历史采样数据所涵盖的时段包含多个时间窗；

S2、以润滑油压和轴承排油温度作为线性相关参数组合，基于所述历史采样数据，计算每个时间窗内两个线性相关参数之间的相关性系数作为线性相关特征，得到正常时刻的线性相关特征范围；

S3、以轴承排油温度和冷油器后润滑油温度作为非线性相关参数组合，对所述历史采样数据中两个非线性相关参数的采样数据进行Box-Cox变换，再用变换后的数据计算每个时间窗内两个非线性相关参数之间的相关性系数作为非线性相关性特征，得到正常时刻的非线性相关性特征范围；

S4、对待监测汽轮机润滑油系统中的润滑油压、轴承排油温度和冷油器后润滑油温度进行实时线上采样，并基于最近一个时间窗内的线上采样数据，计算所述线性相关特征和所述非线性相关性特征，若根据线上采样数据得到的线性相关特征超过正常时刻的线性相关特征范围，同时根据线上采样数据得到的非线性相关性特征超过正常时刻的非线性相关性特征范围，则判定为会有跳机异常发生。

2.如权利要求1所述的基于润滑油系统参数相关性分析的汽机跳机征兆捕捉方法，其特征在于，所述两个线性相关参数之间的相关性系数和两个非线性相关参数之间的相关性系数均采用皮尔逊相关性系数。

3.如权利要求1所述的基于润滑油系统参数相关性分析的汽机跳机征兆捕捉方法，其特征在于，所述的历史采样数据预先经过数据清洗，剔除汽轮机非正常运行状态下的采样数据和其他异常值。

4.如权利要求1所述的基于润滑油系统参数相关性分析的汽机跳机征兆捕捉方法，其特征在于，所述的历史采样数据按照设定步长用时间窗进行数据提取，每一个时间窗内的数据用于计算一组线性相关特征和非线性相关性特征。

5.如权利要求1所述的基于润滑油系统参数相关性分析的汽机跳机征兆捕捉方法，其特征在于，所述Box-Cox变换中，通过极大似然估计法确定变换参数λ。

6.如权利要求1所述的基于润滑油系统参数相关性分析的汽机跳机征兆捕捉方法，其特征在于，所述S4中，线上实时采集待监测汽轮机润滑油系统中最近一个时间窗内的润滑油压、轴承排油温度和冷油器后润滑油温度的数据后，计算该时间窗内润滑油压和轴承排油温度之间的相关性系数作为线性相关特征，同时对该时间窗内的轴承排油温度和冷油器后润滑油温度采样数据进行Box-Cox变换，再计算Box-Cox变换后的轴承排油温度数据和Box-Cox变换后的冷油器后润滑油温度数据之间的相关性系数作为非线性相关性特征。

7.如权利要求1所述的基于润滑油系统参数相关性分析的汽机跳机征兆捕捉方法，其特征在于，所述的正常时刻的线性相关特征范围为[-1,-0.95]。

8.如权利要求1所述的基于润滑油系统参数相关性分析的汽机跳机征兆捕捉方法，其特征在于，所述的正常时刻的非线性相关特征范围为[0.9,1]。