一种旋转设备故障预测方法及其装置

摘要

本发明涉及一种旋转设备故障预测方法及其装置，(1)设置一包括供电模块、传感器、数据采集模块、数据归类模块、时间序列预测模块、灰色预测模块、组合预测模块、频率分量幅值预测模块、自适应优化选择模块、显示模块和系统控制模块的测试装置；(2)数据采集模块采集适合四种预测模块的振动信号作历史数据；(3)由数据采集模块实时在线采集各种情况下的振动信号，作当前数据；(3)利用趋势预测方法对保存的数据分析；(4)将下一时刻采集的振动信号分析处理后，与前一时刻由趋势预测方法得到的结果比较；(5)比较后得到的最优预测模型。本发明采用模块化结构的故障预测装置，能适应不同旋转设备需要，实现对旋转设备状态进行实时在线预测。本发明可广泛应用于各种旋转设备的故障预测检测分析中。

主权项

一种旋转设备故障预测方法，其包括以下步骤：(1)设置一包括供电模块、传感器、数据采集模块、数据归类模块、时间序列预测模块、灰色预测模块、组合预测模块、频率分量幅值预测模块、自适应优化选择模块、显示模块和系统控制模块的测试装置；(2)旋转设备正常运行时，由故障预测装置内数据采集模块在线采集时间序列预测模块、灰色预测模块、组合预测模块和频率分量幅值预测模块的振动信号，并将振动信号预处理后存入数据归类模块内的知识库，作为各种预测模型的历史数据；(3)根据旋转设备运行情况，由数据采集模块实时在线采集各种情况下的振动信号，并将振动信号预处理后存入知识库，作为各种预测模型的当前信号数据；(4)利用由时间序列预测模型、灰色预测模型、组合预测模型以及频率分量幅值预测模型组成的趋势预测方法，对保存在知识库中的历史数据进行分析，得到旋转设备运行状态将来的发展趋势；(5)根据旋转设备运行情况，将下一时刻采集的最新振动信号分析处理后，与前一时刻由趋势预测方法内四种模型得到的结果进行比较；(6)分析比较结果，按照最优目标函数得到的最优预测模型，作为本时刻的精确预测方法，并由显示模块显示下一时刻预测值。