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申请/专利权人：哈尔滨工程大学

摘要：本发明涉及轴承状态监测领域，特别是燃气轮机轴承故障预测系统。包括：集模块、检测模块、特征模块、存储模块、预测模块。所述的采集模块，用于采集燃气轮机轴承的振动信号、转速信号、扭矩信号；所述的检测模块，用于通过燃气轮机转速信号n、扭矩信号Q，根据机组生产任务，确定燃气轮机故障预测的工况点；所述的特征模块，用于从振动信号中提取燃气轮机轴承振动峰峰值众数；所述的存储模块，用于存储燃气轮机轴承振动峰峰值众数；所述的预测模块，用于读取燃气轮机轴承振动峰峰值众数历史值，根据预测值是否大于振动峰峰值阈值，预测燃气轮机是否发生故障。本发明能够利用轴承振动信号，对燃气轮机轴承故障进行预测。

主权项：1.燃气轮机轴承故障预测系统的预测方法，所述预测系统包括采集模块101，用于采集燃气轮机轴承的振动信号、转速信号、扭矩信号；检测模块102，用于通过采集模块101获取的转速信号、扭矩信号，根据机组生产任务，确定燃气轮机故障预测的工况点；特征模块103，用于从振动信号中提取燃气轮机轴承振动峰峰值众数；存储模块104，用于存储燃气轮机轴承振动峰峰值众数；预测模块105，用于读取燃气轮机轴承振动峰峰值众数历史值，预测燃气轮机未来一段时间轴承振动峰峰值，根据预测值是否大于振动峰峰值阈值，预测燃气轮机轴承是否发生故障；定时器，用于设定预测步长，完成故障特征提取结果、特征存储和故障预测；其特征在于：所述预测方法包括以下步骤：S1、获取燃气轮机转速信号n、扭矩信号Q、振动信号；S2、工况点检测：根据机组生产任务，对比转速信号n和扭矩信号Q，获得稳态工况下振动信号X；S3、故障特征提取：通过振动信号X提取燃气轮机轴承振动峰峰值众数；S4、故障特征存储：对步骤S3得到的峰峰值众数e进行存储；S5、故障预测：通过步骤S4的峰峰值众数历史值，预测燃气轮机轴承是否发生故障；所述步骤S5包括：步骤5.1、在j时刻，获取前m个时间步长的燃气轮机轴承振动信号众数集合E和对应记录的时间值集合Z；步骤5.2、计算轴承振动信号峰峰值众数E的均值；步骤5.3、计算记录时间值Z的均值；步骤5.4、估计未来k步长燃气轮机轴承振动峰峰值ej+k；步骤5.5、振动峰峰值ej+k与设定的故障阈值et进行比较，如果ej+k大于et，则故障预测结果输出“故障”，反之，故障预测结果输出“正常”。

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