申请/专利权人：北京唐智科技发展有限公司;唐智科技湖南发展有限公司

申请日：2021-11-29

公开（公告）日：2024-06-28

公开（公告）号：CN114184367B

主分类号：G01M13/00

分类号：G01M13/00;G01M13/045;G06F18/25;G06F18/22;G06N5/025

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.28#授权;2022.04.01#实质审查的生效;2022.03.15#公开

摘要：本发明公开了一种旋转机械设备故障诊断方法，包括：利用各振动传感器分别获取旋转机械设备的振动数据；利用各滑油传感器分别获取旋转机械设备的滑油金属屑数据；分别对各振动数据和各滑油金属屑数据进行一致性融合，得到振动数据融合结果和滑油金属屑数据融合结果；对振动数据融合结果进行特征提取，得到冲击特征信息和振动特征信息；对滑油金属屑数据融合结果进行特征提取，得到磨粒特征值和理化指标特征值；利用预设故障规则库对冲击特征信息、振动特征信息、磨粒特征值以及理化指标特征值进行规则匹配，得到目标故障诊断结果。本发明保证了旋转机械设备故障诊断的准确性。本发明还公开了一种装置、设备及存储介质，具有相应技术效果。

主权项：1.一种旋转机械设备故障诊断方法，其特征在于，包括：利用预设的各振动传感器分别获取旋转机械设备的振动数据；利用预设的各滑油传感器分别获取所述旋转机械设备的滑油金属屑数据；分别对各所述振动数据和各所述滑油金属屑数据进行一致性融合，得到振动数据融合结果和滑油金属屑数据融合结果；对所述振动数据融合结果进行特征提取，得到冲击特征信息和振动特征信息；对所述滑油金属屑数据融合结果进行特征提取，得到磨粒特征值和理化指标特征值；利用预设故障规则库对所述冲击特征信息、所述振动特征信息、所述磨粒特征值以及所述理化指标特征值进行规则匹配，得到目标故障诊断结果；分别对各所述振动数据和各所述滑油金属屑数据进行一致性融合，得到振动数据融合结果和滑油金属屑数据融合结果，包括：分别对各所述振动数据和各所述滑油金属屑数据进行信息关联，得到振动关联结果和滑油金属屑关联结果；基于所述振动关联结果分别计算各所述振动数据之间的第一置信距离，并基于所述滑油金属屑关联结果分别计算各所述滑油金属屑数据之间的第二置信距离；根据各所述第一置信距离分别计算各所述振动传感器之间的第一支持度，并根据各所述第二置信距离分别计算各所述滑油传感器之间的第二支持度；根据各所述第一支持度构建第一支持度矩阵，并根据各所述第二支持度构建第二支持度矩阵；根据所述第一支持度矩阵分别计算每个振动数据对应的第一综合支持度，并根据所述第二支持度矩阵分别计算每个滑油金属屑数据对应的第二综合支持度；对各所述振动数据和各所述第一综合支持度进行加权求和得到所述振动数据融合结果，对各所述滑油金属屑数据和各所述第二综合支持度进行加权求和得到所述滑油金属屑数据融合结果；所述基于所述振动关联结果分别计算各所述振动数据之间的第一置信距离，并基于所述滑油金属屑关联结果分别计算各所述滑油金属屑数据之间的第二置信距离，包括：通过公式基于所述振动关联结果分别计算各所述振动数据之间的第一置信距离，并基于所述滑油金属屑关联结果分别计算各所述滑油金属屑数据之间的第二置信距离： 其中，Pixxi为传感器i的概率密度函数，Pjxxj为传感器j的概率密度函数；所述根据各所述第一置信距离分别计算各所述振动传感器之间的第一支持度，并根据各所述第二置信距离分别计算各所述滑油传感器之间的第二支持度，包括：通过公式根据各所述第一置信距离分别计算各所述振动传感器之间的第一支持度，并根据各所述第二置信距离分别计算各所述滑油传感器之间的第二支持度： 其中，rij表示第i个传感器对第j个传感器的支持程度；当两传感器之间的置信距离dij越大，则两所述传感器之间的支持程度就越小；当两传感器之间的置信距离dij越小，则两所述传感器之间的支持程度就越大；所述利用预设故障规则库对所述冲击特征信息、所述振动特征信息、所述磨粒特征值以及所述理化指标特征值进行规则匹配，得到目标故障诊断结果，包括：通过隶属度函数将所述冲击特征信息、所述振动特征信息、所述磨粒特征值以及所述理化指标特征值转化为模糊量；按照正向推理原则利用所述预设故障规则库对所述模糊量进行模糊推理，得到推理结果；对所述推理结果进行去模糊化得到所述目标故障诊断结果；所述按照正向推理原则利用所述预设故障规则库对所述模糊量进行模糊推理，得到推理结果，包括：将故障特征事实与所述预设故障规则库进行规则匹配；计算所述规则匹配结果的置信度；判断所述置信度是否大于等于预设置信度阈值；若是，则调取所述规则匹配结果对应的故障诊断结果，将匹配得到的故障诊断结果确定为所述推理结果；在得到规则匹配结果之后，还包括：判断所述规则匹配结果包含的匹配规则数量是否大于1；若是，则按照预设冲突消解策略进行规则冲突消解，得到目标规则；所述计算所述规则匹配结果的置信度，包括：计算对所述目标规则进行知识匹配的置信度；所述计算对所述目标规则进行知识匹配的置信度，包括：通过公式计算对所述目标规则进行知识匹配的置信度：T＝∑ωi×θii＝1，2，...，n；其中，ωi为前提条件的权重系数，表示前提条件中征兆对故障产生影响大小的度量，θi为前提条件Ai的置信度，表示该前提条件可能导致结论发生的概率；当确定所述置信度小于预设置信度阈值时，还包括：判断是否对所述规则匹配结果包含的各匹配规则均遍历完成；若否，则重复执行所述按照预设冲突消解策略进行规则冲突消解的步骤；若是，则按照反向推理原则利用所述预设故障规则库对所述模糊量进行模糊推理，得到推理结果。

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