[发明专利]旋转机械故障检测方法及装置、设备、存储介质

权利要求书

1.旋转机械故障检测方法，其特征在于，包括：

获取与旋转机械的元件类型对应的若干样本数据；

根据若干样本数据，提取出多个预设振动特征；

根据多个预设振动特征，基于孤立森林算法训练获得异常检测模型；

利用异常检测模型对旋转机械的振动数据进行预测获得预测结果；

若所述预测结果指示所述振动数据为异常数据，从多个预设振动特征中确定与所述预测结果相关的多个第一振动特征；

从多个第一振动特征中筛选出多个第二振动特征；其中，多个第二振动特征为多个第一振动特征的子集；

根据所述预测结果以及每个第二振动特征的特征值，计算每个第二振动特征的特征值的分解因子值，所述分解因子值用于表征第二振动特征的特征值对所述预测结果的重要程度；

判断多个第二振动特征是否匹配到多种部件故障类型；

若匹配到多种故障类型，对多个第二振动特征的特征值及其分解因子值进行根因分析获得故障成因。

2.如权利要求1所述的旋转机械故障检测方法，其特征在于，判断多个第二振动特征是否匹配到多种部件故障类型之后，所述方法还包括：

若未匹配到多种故障类型，对分解因子值最大的第二振动特征的特征值进行无监督分类，获得目标故障类型。

3.如权利要求1所述的旋转机械故障检测方法，其特征在于，从多个第一振动特征中筛选出多个第二振动特征，包括：

获取每个第一振动特征的标签信息，所述标签信息包括通用类或专属类；

将属于所述专属类的第一振动特征确定为第二振动特征，以获得多个第二振动特征。

4.如权利要求1至3任一项所述的旋转机械故障检测方法，其特征在于，利用异常检测模型对旋转机械的振动数据进行预测获得预测结果，包括：

利用异常检测模型，计算旋转机械的振动数据的目标异常分；

判断所述目标异常分是否大于或等于指定分数阈值；

若所述目标异常分大于或等于指定分数阈值，确定所述旋转机械的振动数据为异常数据；

若所述目标异常分小于指定分数阈值，确定所述旋转机械的振动数据为正常数据。

5.旋转机械故障检测装置，其特征在于，包括：

获取单元，用于获取与旋转机械的元件类型对应的若干样本数据；

提取单元，用于根据若干样本数据，提取出多个预设振动特征；

训练单元，用于根据多个预设振动特征，基于孤立森林算法训练获得异常检测模型；

检测单元，用于利用异常检测模型对旋转机械的振动数据进行预测获得预测结果；

确定单元，用于在所述预测结果指示所述振动数据为异常数据时，从多个预设振动特征中确定与所述预测结果相关的多个第一振动特征；

选择单元，用于从多个第一振动特征中筛选出多个第二振动特征；其中，多个第二振动特征为多个第一振动特征的子集；

计算单元，用于根据所述预测结果以及每个第二振动特征的特征值，计算每个第二振动特征的特征值的分解因子值，所述分解因子值用于表征第二振动特征的特征值对所述预测结果的重要程度；

判断单元，用于判断多个第二振动特征是否匹配到多种部件故障类型；

分析单元，用于在所述判断单元的判断结果为是时，对多个第二振动特征的特征值及其分解因子值进行根因分析获得故障成因。

6.如权利要求5所述的旋转机械故障检测装置，其特征在于，还包括：

分类单元，用于在所述判断单元的判断结果为否时，对分解因子值最大的第二振动特征的特征值进行无监督分类，获得目标故障类型。

7.如权利要求5所述的旋转机械故障检测装置，其特征在于，所述选择单元包括：

获取子单元，具体用于获取每个第一振动特征的标签信息，所述标签信息包括通用类或专属类；

选择子单元，用于将属于所述专属类的第一振动特征确定为第二振动特征，以获得多个第二振动特征。