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一种大型风机运行趋势分析及故障预测方法
专利类型：发明专利
语 言：中文
申 请 号：CN201710371447.3
申 请 日：20170524
申 请 人：重庆大学
申请人地址：400044 重庆市沙坪坝区沙正街174号
公 开 日：20170926
公 开 号：CN107202027A
代 理 人：
代理机构：
摘 要：本发明提供一种大型风机运行趋势分析及故障预测方法，属于故障诊断领域。该方法针对故障初期故障表征不明显导致的早期故障不易判别，提出一种大型风机运行趋势分析及故障预测方法，该方法包括以下步骤：步骤一：选取振动信号和电参量的相关时域特征组成状态特征差值矩阵，以此描述相邻时间序列的状态。步骤二：将差值矩阵的奇异值组成特征向量作为SVM的输入向量，对正常和异常趋势进行分类分析。步骤三：提取特征频率下的幅值组成特征矩阵，建立不同故障类型的HMMs模型库，计算最大似然对数值找出引发异常趋势的最大可能性故障，实现故障预测。该方法对保障风机稳定运行，提高维护与维修效率，保障人员设备安全具有重要作用。
主 权 项：一种大型风机运行趋势分析及故障预测方法，其特征在于基于振动信号?电参量的大型风机运行趋势分析，具体包括以下步骤：步骤一：建立大型风机运行状态模型步骤二：大型风机运行趋势的分析。
关 键 词：
法律状态：公开
IPC专利分类号：F04D27/00; G06F17/50