[发明专利]基于数据驱动的风机主控系统故障诊断和在线监测方法

摘要

基于数据驱动的风机主控系统故障诊断和在线监测方法，属于故障诊断技术领域；包括：计算风机主控系统正常数据的控制限；计算风机主控系统故障数据的统计量；根据统计量与控制限的关系确定故障发生时间T，并确定时间T时采集的故障数据中各主控系统变量贡献率及故障变量；依次计算风机主控系统实时数据中故障变量对应的信噪比、主元数和统计量，如果统计量是否位于控制限内，风机主控系统运行过程正常，否则，将故障变量对应的传感器作为故障传感器；本发明避免用到风机复杂的机理建模和信号分析；可对同一时段的多种故障进行监测，可发现的故障是多维的；采用最大的信噪比确定主元数，所以提高了故障的监视灵敏度。

主权项

1.基于数据驱动的风机主控系统故障诊断和在线监测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：风机主控系统正常运行时，对风机主控系统中各主控系统变量进行周期性采样，并对采样数据进行数据处理后计算T²控制限和SPE控制限；具体包括：步骤1‑1：风机主控系统正常运行时，数据采集设备对风机主控系统运行过程n个主控系统变量进行周期性采样，采样m次，得到正常采样矩阵X_(m，n)；步骤1‑2：对正常采样矩阵X_(m，n)进行归一化处理，得到矩阵X′_(m，n)；步骤1‑3：计算矩阵X′_(m，n)的协方差阵和主元个数，并对矩阵X′_(m，n)进行PCA分解，计算矩阵X′_(m，n)的T²控制限和SPE控制限；步骤2：风机主控系统运行故障时，对风机主控系统中各主控系统变量进行周期性采样，并对采集的故障数据进行数据处理后计算SPE统计量和T²统计量；具体包括：步骤2‑1：风机主控系统运行过程发生故障时，数据采集设备对风机主控系统运行过程n个主控系统变量进行周期性采样，采样t次，得到故障采样矩阵x_(t，n)；步骤2‑2：对故障采样矩阵x_(t，n)进行归一化处理，得到矩阵x′_(t，n)；步骤2‑3：对矩阵x′_(t，n)进行PCA分解，并计算矩阵x′_(t，n)的SPE统计量和T²统计量；步骤3：根据SPE统计量和T²统计量与T²控制限和SPE控制限的关系确定风机主控系统故障发生时间T；步骤4：计算故障发生时间T时采集的故障数据中各主控系统变量贡献率，并确定可能造成故障的主控系统变量即故障变量；步骤5：风机运行过程中，对风机主控系统中各主控系统变量进行实时数据采集，计算采集的实时数据中故障变量对应的SPE信噪比和T²信噪比以及主元数K_sPE和主元数具体包括：步骤5‑1：风机主控系统运行过程中，数据采集设备实时对风机主控系统运行过程n个主控系统变量进行周期性采样，采样s次，得到实时采样矩阵data(s，n)；步骤5‑2：对实时采样矩阵data(s，n)进行归一化处理，得到矩阵data′(s，n)；步骤5‑3：根据data′(s，n)以及故障变量，计算该故障变量对应的信噪比SNR_SPE和信噪比并根据信噪比直方图确定主元数K_SPE和具体包括：步骤5‑3‑1：根据data′(s，n)以及故障变量，计算统计量SPE的故障信噪比：其中，SPE_a为SPE控制限，ξ为传感器方向，若第i个主控系统变量为可能造成故障的主控系统变量，故障方向向量的第i个元素为1，其他元素为0，即ξ＝[0…0，1，0…0]^T，根据直方图显示的故障信噪比值，选择最大值即SPE统计量监视灵敏度最高时的值作为主元数K_SPE；步骤5‑3‑2：计算统计量T²的故障信噪比：其中，为T²控制限，根据直方图显示的故障信噪比值，选择最大值即T²统计量监视灵敏度最高时的值作为主元数步骤6：分别根据主元数K_SPE和主元数计算实时数据的SPE统计量和T²统计量；步骤7：判断实时数据的SPE统计量和T²统计量是否都位于T²控制限和SPE控制限内，是，风机主控系统运行过程正常，否则，将故障变量对应的传感器作为故障传感器，并记录故障发生的时间；步骤8：依次对各故障变量执行步骤4到步骤6，得到所有故障传感器及对应的故障发生时间。