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龙图腾网获悉宝武装备智能科技有限公司申请的专利高炉TRT发电机组运行状态的智能监测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115616398B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202110802257.9，技术领域涉及：G01R31/34；该发明授权高炉TRT发电机组运行状态的智能监测方法是由王石;蔡正国设计研发完成，并于2021-07-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本高炉TRT发电机组运行状态的智能监测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种高炉TRT发电机组运行状态的智能监测方法，本方法利用TRT发电机组已安装的振动传感器，通过TRT发电机组二次仪表采集TRT发电机组的振动数据，通过信号重构获得TRT发电机组的故障特征，包括油膜涡动的分类指标、轴系不对中分类指标、动静件碰磨故障系数、喘振故障分类指标以及转子失衡故障分类指标；并分别设定各类指标的限值，大于相应的限值给出预警提示。本方法实现TRT发电机组运行状态的智能监测与诊断，把握TRT发电机组运行状态的劣化趋势，指导设备检修即维护。

本发明授权高炉TRT发电机组运行状态的智能监测方法在权利要求书中公布了：1.一种高炉TRT发电机组运行状态的智能监测方法，其特征在于本方法包括如下步骤： 步骤一、采集TRT发电机组振动传感器输出原始振动信号Xi，对该原始振动信号Xi作频谱分析，提取TRT发电机组的特征信号；原始振动信号的总振值A由原始振动信号的离散值Xii＝1，2，……，N求得； 式1中是Xi的平均值； 步骤二、建立TRT发电机组油膜涡动的分类指标，对已获取的原始振动信号Xi，经频谱分析FFT变换提取1至5倍频转速频率处的振动幅值分量Xii＝1,2，3,4,5，提取0.4倍频至0.5倍频振动幅值分量Xwt,TRT发电机组油膜涡动故障系数W按式2计算得到； 当W25％时，预警TRT发电机组油膜涡动故障； 步骤三、建立轴系不对中分类指标，对已获取的原始振动信号Xi，经频谱分析FFT变换提取1倍频转速频率和2倍频转速频率处的振动幅值分量Xii＝1，2，通过反算叠加后重构不对中引起的故障信号，轴系不对中故障系数L按式3计算得到； L＝X2[X1+X2]3 式3中X1和X2分别表示振动信号1倍频转速频率和2倍频转速频率处的振动幅值； 监测TRT发电机组轴系不对中故障系数L,当L20％时，预报TRT发电机组轴系不对中，建议进行TRT发电机组轴系中心线校正； 步骤四、建立动静件碰磨故障系数，对已获取的原始振动信号Xi，经频谱分析FFT变换提取1至9倍频转速频率处的振动幅值分量Xii＝1,2，3,4,┈┈，9，通过反算叠加后重构动静件碰磨故障信号，动静件碰磨故障系数G按式4计算得到； 式4中X5、X6、X7、X8、X9分别表示振动信号5至9倍频转速频率处的振动幅值； 监测动静件碰磨故障系数G，当G40％时，预报动静件碰磨； 步骤五、建立TRT发电机组喘振故障分类指标；对已获取的原始振动信号Xi，经频谱分析FFT变换提取1至5倍频转速频率处的振动幅值分量Xii＝1,2，3,4,5，提取0.2倍频至0.4倍频振动幅值分量Xst,TRT发电机组喘振故障系数S按式5计算得到； 当S20％时,预警TRT发电机组喘振故障； 步骤六、建立TRT发电机组转子失衡故障的分类指标，对于已获取的原始振动信号Xi，经频谱分析FFT变换提取1至9倍频转速频率处的振动幅值分量Xii＝1,2，3,4,┈┈，9，通过反算叠加后重构TRT发电机组转子失衡故障信号，转子失衡故障系数B按式6计算得到； 监测TRT发电机组转子失衡故障系数,当B60％时预报安装对中不良。

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