[发明专利]基于大数据的压缩机故障诊断方法在审
| 申请号： | 201910981586.7 | 申请日： | 2019-10-16 |
| 公开（公告）号： | CN110956268A | 公开（公告）日： | 2020-04-03 |
| 发明（设计）人： | 刘井泉;王小尚;曾聿赟;解光耀;梁建平;秦楚晴;植海刚;朱文波;刘景俊;吴仲昆;毛伟;王世超;胡超;张大伟;韩荣鑫;杨春慧;郑元杰;陈文杰;孙大巍;崔春英;侯鹏;朱东风;高庆娜 | 申请（专利权）人： | 中国石化青岛液化天然气有限责任公司;清华大学;北京华信远景科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N7/00 | 分类号： | G06N7/00;G06K9/00 |
| 代理公司： | 杭州昱呈专利代理事务所(普通合伙) 33303 | 代理人： | 雷仕荣 |
| 地址： | 266400 山东省青岛市黄岛区*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于大数据的压缩机故障诊断方法，包括以下步骤：专家经验/机理相关贝叶斯网络搭建；数据驱动网络搭建，包括将压缩机振动数据处理为可操作化数据，将所有采样点振动数据绘制相关图，将所有采样点的振动数据的90％位数‑10％位数绘制相关图，初步分析故障特征；对相关振动信号进行合理降噪，将振动信号进行降噪之后，利用三层小波包分析，将原本的每个采样时间点的时域波形分解为八个频段的振动信号，进行各个频段的能量占比分析，将故障时间段的能量占比分析与正常时间段的能量占比分析进行比对，利用三层小波包分析及能量占比分析寻找出可供预测压缩机故障的特征参数，进而构建相关网络利用逻辑回归进行故障预测。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 数据 压缩机 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
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