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一种发电机异常检测方法 

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申请/专利权人:江苏贝汇来电机有限公司

摘要:本申请提供了一种发电机异常检测方法,涉及发电机故障诊断技术领域,该方法包括:进行模态分解和敏感特征提取,获得声敏感特征集和振动敏感特征集;搭建声信号网络和振动信号网络;对声信号网络和振动信号网络进行迭代聚类合并,输出降维声数据集和降维振动数据集;将降维声数据集和降维振动数据集分别输入故障分析单元,输出声预测故障类型和振动预测故障类型,进行交集运算得到故障诊断结果。通过本申请可以解决柴油发电机组故障诊断过程中,现有方法无法对大量监测数据中的关键特征进行有效筛选和提取,导致故障分析的难度较大,造成复合故障诊断的精准性和效率较差的技术问题,可以降低故障误诊概率,提高复合故障诊断的精准性和效率。

主权项:1.一种发电机异常检测方法,其特征在于,所述方法包括:监测获取柴油发电机组的故障声信号集和故障振动信号集,分别对所述故障声信号集和所述故障振动信号集进行模态分解,得到声特征集和振动特征集;基于优化邻域粗糙算法,分别对所述声特征集和所述振动特征集进行敏感特征提取,获得声敏感特征集和振动敏感特征集;根据所述声敏感特征集构建声信号相似矩阵,搭建声信号网络,根据所述振动敏感特征集构建振动信号相似矩阵,搭建振动信号网络;基于优化社团聚类算法,分别对所述声信号网络和所述振动信号网络进行迭代聚类合并,直至满足预定约束条件,输出降维声数据集和降维振动数据集;将所述降维声数据集和所述降维振动数据集分别输入声故障分析单元和振动故障分析单元,输出声预测故障类型和振动预测故障类型,对所述声预测故障类型和所述振动预测故障类型进行交集运算,输出故障诊断结果。

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权利要求:

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