[发明专利]水轮机故障监测方法、装置、设备及介质在审

专利信息
申请号: 202211154149.6 申请日: 2022-09-21
公开(公告)号: CN115653816A 公开(公告)日: 2023-01-31
发明(设计)人: 陈瀚;严戴志;张泽彬;邱巍;刘芬香 申请(专利权)人: 国能大渡河流域水电开发有限公司龚嘴水力发电总厂;成都大汇智联科技有限公司
主分类号: F03B11/00 分类号: F03B11/00;G06F18/24;G06F18/213
代理公司: 北京英创嘉友知识产权代理事务所(普通合伙) 11447 代理人: 王修雨
地址: 614999 四*** 国省代码: 四川;51
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 水轮机 故障 监测 方法 装置 设备 介质
【权利要求书】:

1.一种水轮机故障监测方法,其特征在于,所述方法包括:

在水轮机运行过程中,获取水轮机在预设时长内的音频信息;

对所述音频信息进行特征提取,得到多个特征向量;

根据所述多个特征向量以及每个特征向量对应的故障阈值,确定故障指数;

根据所述故障指数,确定所述水轮机的当前状态。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,对所述音频信息进行特征提取,得到多个特征向量的步骤,包括:

将所述音频信息分别进行时域变换和频域变换,获得多个特征向量。

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述多个特征向量包括多个时域特征向量以及多个频域特征向量,将所述音频信息分别进行时域变换和频域变换,获得多个特征向量的步骤,包括:

根据多个时域特征公式分别对所述音频信息进行运算,得到多个时域特征向量;

根据多个频域特征公式分别对所述音频信息进行运算,得到多个频域特征向量;

其中,每个时域特征公式对应一个时域特征向量,每个频域特征公式对应一个频域特征向量。

4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据所述多个特征向量以及每个特征向量对应的故障阈值,确定故障指数的步骤,包括:

在所述多个特征向量中的任意一个特征向量超出对应的故障阈值的情况下,确定该特征向量的故障值为1;

在所述多个特征向量中的任意一个特征向量未超出对应的故障阈值的情况下,确定该特征向量的故障值为0;

根据所述多个特征向量对应的故障值,确定所述故障指数。

5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,根据所述多个特征向量对应的故障值,确定所述故障指数的步骤,包括:

将所述多个特征向量的对应的故障值之和作为所述故障指数。

6.根据权利要求1或4所述的方法,其特征在于,根据所述故障指数,确定所述水轮机的当前状态的步骤,包括:

在所述故障指数小于第一阈值的情况下,确定所述水轮机的当前状态为正常运行状态;

在所述故障指数处于所述第一阈值以及第二阈值的情况下,确定所述水轮机的当前状态为弱故障状态;

在所述故障指数大于所述第二阈值的情况下,确定所述水轮机的当前状态为强故障状态。

7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:

每所述预设时长内,获取所述水轮机的多个样本音频信息,所述样本音频信息是所述水轮机在正常状态下的音频信息;

对所述多个样本音频信息进行特征提取,得到多组样本特征向量,其中,每个样本音频信息对应一组样本特征向量;

对每组所述样本特征向量进行计算,得到每组样本特征向量对应的初始故障阈值;

将多个所述初始故障阈值的平均值作为所述故障阈值。

8.一种水轮机故障监测装置,其特征在于,所述装置包括:

获取模块,用于在水轮机运行过程中,获取水轮机在预设时长内的音频信息;

获得模块,用于对所述音频信息进行特征提取,得到多个特征向量;

第一确定模块,用于根据所述多个特征向量以及每个特征向量对应的故障阈值,确定故障指数;

第二确定模块,用于根据所述故障指数,确定所述水轮机的当前状态。

9.一种电子设备,其特征在于,包括:

存储器,其上存储有计算机程序;

处理器,用于执行所述存储器中的所述计算机程序,以实现权利要求1-7中任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该程序被处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述方法的步骤。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于国能大渡河流域水电开发有限公司龚嘴水力发电总厂;成都大汇智联科技有限公司,未经国能大渡河流域水电开发有限公司龚嘴水力发电总厂;成都大汇智联科技有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202211154149.6/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top