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申请/专利权人：利维智能(深圳)有限公司

摘要：本发明涉及非稳态数据的分析诊断技术领域，具体地说，涉及大型变转速机组故障诊断系统及其诊断方法。其包括数据采集单元，用于采集大型变转速设备运行时的振动信号和转速数据；数据分析单元基于阶次重采样方法对非稳态的振动信号和转速数据进行分析，将非稳态数据转化为稳态数据；数据报警单元基于报警触发规则对超过阈值的稳态数据进行报警；数据采集单元基于孤立森林算法进行误数据排除。本发明设计算法原理直观，适用于各种数据模型，并基于滑动窗口检验法进行稳态数据筛选，能够实时处理数据流，随着数据的到来不断更新窗口内的数据，及时反映最新状态；数据分析单元基于阶次重采样方法对数据进行分析极大地增强了振动信号分析的深度和效率。

主权项：1.大型变转速机组故障诊断系统，其特征在于，包括：数据采集单元（1），所述数据采集单元（1）用于采集大型变转速设备运行时的振动信号和转速数据；数据分析单元（2），所述数据分析单元（2）采用阶次重采样方法，通过最近邻插值法对非稳态的振动信号和转速数据进行分析，引入邻点的权重优化最近邻插值法对信号的插值过程，用于提高将非稳态数据转化为稳态数据的准确性；其中，优化后的最近邻插值法为：；其中，表示引入邻点权重后的值，表示邻点，是邻点的值，代表第个邻点的权重，表示被归一化后的权重；数据报警单元（3），所述数据报警单元（3）基于报警触发规则对超过阈值的稳态数据进行报警；所述数据采集单元（1）包括误数据排除模块和稳态数据筛选模块；其中，误数据排除模块用于对数据进行预处理，其基于孤立森林算法进行误数据排除，得到没有噪声、转速平滑、同步对齐的振动信号和转速数据；稳态数据筛选模块通过滑动窗口检验法对预处理后的振动信号和转速数据进行稳态数据筛选，得到稳态的振动信号和转速数据；所述稳态数据筛选模块基于滑动窗口检验法通过处理时间序列数据，以识别稳态数据，包括以下步骤：S4.1、设定滑动窗口大小S；S4.2、在包含振动信号和转速数据的时间序列起始处设定一个初始窗口，窗口内的数据点数量等于窗口大小；S4.3、采用多项式回归滤波技术使窗口数据平滑；S4.4、根据滤波后的数据通过最小二乘法计算一次项系数，并引入回归参数优化最小二乘法的计算，判断振动信号和转速数据的变化率；S4.5、将窗口沿时间序列向前移动一个步长，新窗口排除最老的数据点，并纳入下一个新的数据点；S4.6、对每个新窗口重复进行数据平滑和计算一次项系数操作，然后将计算出的一次项系数与前一窗口的结果进行比较，若比较结果不超过阈值B，则认为该窗口内的数据处于稳态；S4.7、将数据标为稳态段进行筛选，得到稳态的振动信号和转速数据；所述S4.3中，采用多项式回归滤波技术使窗口数据变平滑，包括以下步骤：S4.31、确定多项式回归的阶数为一阶；S4.32、选定滑动窗口，并确定窗口内包含的数据点集合，集合包括振动信号和转速数据；S4.33、对于窗口内的每一个时间点，构造一个设计矩阵，其中每一行对应一个数据点，列代表数据点时间对应的多项式项；S4.34、利用最小二乘法求解多项式回归的系数，找到系数向量使得最小，其中是窗口内数据点的数量，是窗口内第组观测中振动信号的强度值，表示与第个数据点相关的行向量，包括常数项、转速值及其高次幂；S4.35、使用得到的系数和设计矩阵预测每个时间点的平滑值，对于窗口内的每个点，计算，其中是该点经过多项式回归滤波后的平滑值；所述S4.4中，最小二乘法优化后为： ；其中，为一次项系数，为截距，表示系数向量，系数向量，为回归参数，表示系数向量的维度，表示数据集中观测样本的数量，表示数据集中不同时间点测量的转速值，表示数据集中给定时间点下的振动强度测量值，表示系数向量中的第个元素。

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