一种磨煤机磨辊断裂在线监测方法及系统.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN116011982A(43)申请公布日2023.04.25(21)申请号202211457016.6G06Q10/0639(2023.01)(22)申请日2022.11.21G06Q50/06(2012.01)G06F30/27(2020.01)(71)申请人淮南平圩第三发电有限责任公司G06F18/22(2023.01)地址232089安徽省淮南市潘集区淮潘路G06F18/23(2023.01)平电厂区G01D21/02(2006.01)申请人中电华创电力技术研究有限公司东南大学(72)发明人梁少华任宪桥丁宗义邢伟王淼胡磊陈小强吴成年乔宗良司风琪(74)专利代理机构上海科盛知识产权代理有限公司31225专利代理师陈金星(51)Int.Cl.G06Q10/20(2023.01)权利要求书4页说明书13页附图3页(54)发明名称一种磨煤机磨辊断裂在线监测方法及系统(57)摘要本发明涉及一种磨煤机磨辊断裂在线监测方法及系统，方法包括：获取离线数据集；采用基于互信息相似性分析的聚类方法将离线数据集划分为多个单模态数据集，使用单模态数据集进行PCA建模得到每种运行模态的PCA模型；获取在线实时样本，确定在线实时样本的运行模态，若未找到，则在线实时样本异常，否则使用其运行模态对应的PCA模型对在线实时样本进行监测，判断其是否存在异常；对于存在异常的在线实时样本，采用基于序列前向搜索的重构方法对在线实时样本进行故障诊断，得到故障诊断结果。与现有技术相比，本发明有效处理磨煤机多模态运行特性下的非高斯分布数据，可以迅速确认故障类型并提供报警，为运行人员和维修人员提供操作和维护的意见。CN116011982ACN116011982A权利要求书1/4页1.一种磨煤机磨辊断裂在线监测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取磨煤机的历史运行数据，得到离线数据集；采用基于互信息相似性分析的聚类方法将离线数据集划分为多个单模态数据集，每个单模态数据集对应一种运行模态，并分别使用各个单模态数据集进行PCA建模，得到对应每种运行模态的PCA模型；获取磨煤机的实时运行数据，得到在线实时样本，采用基于互信息相似性分析的聚类方法确定在线实时样本的运行模态，若未找到在线实时样本的运行模态，则所述在线实时样本异常，并将其前一时刻的在线实时样本的运行模态作为其运行模态，否则，使用所述在线实时样本的运行模态对应的PCA模型对在线实时样本进行监测，判断在线实时样本是否存在异常；对于存在异常的在线实时样本，确定其运行模态，采用基于序列前向搜索的重构方法对在线实时样本进行故障诊断，得到故障诊断结果。2.根据权利要求1所述的一种磨煤机磨辊断裂在线监测方法，其特征在于，采用基于互信息相似性分析的聚类方法将离线数据集划分为多个单模态数据集具体为：步骤1、设置多个不同大小的滑动窗，分别为每个滑动窗设置多个不大于窗口长度的滑动步长，生成多种划分方式，每种划分方式对应一个滑动窗的一个滑动步长，按照所述多种划分方式对离线数据集进行划分，得到多个窗口数据集，对各个窗口数据集中的样本进行标准化处理；步骤2、构建参考数据集，所述参考数据集包含单稳定模态运行数据，计算各个窗口数据集与参考数据集的互信息相似性指标；步骤3、根据各个窗口数据集与参考数据集的互信息相似性指标，通过聚类方法将窗口数据集划分为多个类；步骤4、使用窗口长度为1的滑动窗按照大小为1的滑动步长将离线数据集划分为多个样本，遍历所有窗口数据集，使用隶属概率分别确定各个样本所属的类，按照离线数据集内各个样本所属的类将离线数据集划分为多个分别对应不同运行模态的单模态数据集。3.根据权利要求2所述的一种磨煤机磨辊断裂在线监测方法，其特征在于，使用隶属概率确定各个样本的模态标签具体为：遍历所有窗口数据集，确定包含有第i个样本的窗口数据集D1、D2、...、DN，i用于标识离线数据集中的样本；计算第i个样本对各个类的隶属概率，公式如下：其中，pib表示第i个样本对类b的隶属概率，N表示包含有第i个样本的窗口数据集的总数，Lj和Mj分别表示第j个窗口数据集的窗口长度和滑动步长，j用于标识包含有第i个样本的窗口数据集，numij表示第i个样本在第j个窗口数据集中出现的次数；将隶属概率最大的类作为第i个样本所属的类。2CN116011982A权利要求书2/4页4.根据权利要求2所述的一种磨煤机磨辊断裂在线监测方法，其特征在于，采用基于互信息相似性分析的聚类方法确定在线实时样本的运行模态具体为：获取在线实时样本，获取前一时刻的在线实时样本的运行模态Run；基于运行模态Run所对应的单模态数据集，对所述在线实时样本进行标准化处理；获取运行模态Run所对应的单模态数据集并对其中的样本进行标准化处理，