【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及轉機設備，具體為一種基于多維診斷的轉機設備故障診斷系統及方法。
技術介紹
1、轉機設備是一種用于在機床上把工件從一個加工位置轉移到另一個加工位置的機械設備；轉機設備是企業的重要設備，轉機設備24小時連續運轉，因此經常出現故障，若對轉機設備檢查不到位，容易造成事故而停機，進而導致企業停產，造成雙重損失。
2、公開號為cn113945401a的中國專利公開了一種基于非監督學習的轉機設備振動檢測系統，包括依次連接的振動傳感器、量程切換電路、信號切換電路、模數轉換電路、微處理器和監控終端，微處理器與監控終端無線連接，振動傳感器采集轉機設備的振動信號，量程切換電路選擇振動傳感器的量程，信號切換電路選擇振動信號的類型，模數轉換電路將振動信號轉換為電壓信號，并輸入微處理器，微處理器將電壓信號無線傳輸至監控終端，監控終端中存儲有訓練好的故障診斷模型，故障診斷模型根據電壓信號獲取轉機設備的故障診斷結果；與現有技術相比，具有實現難度低、可靠性高等優點；但是該專利存在以下缺陷：
3、現有的不能基于多維診斷的方式對轉機設備進行實時地故障診斷，導致不能及時地發現轉機設備故障，使得轉機設備運行效果差。
技術實現思路
1、本專利技術的目的在于提供一種基于多維診斷的轉機設備故障診斷系統及方法，可基于多維診斷的方式對轉機設備進行實時地故障診斷，能及時地發現轉機設備故障，可提升轉機設備運行效果，解決了上述
技術介紹
中提出的問題。
2、為實現上述目的，本專利技術提供如下技
3、一種基于多維診斷的轉機設備故障診斷系統，包括：
4、設備監測模塊，用于對轉機設備的轉速情況、位移情況、振動情況、潤滑情況、電氣情況及環境情況進行實時監測，確定出基于多維診斷的轉機設備實時數據；
5、數據處理模塊，用于對基于多維診斷的轉機設備實時數據進行檢索、排序及特征提取，確定出基于多維診斷的轉機設備特征數據；
6、模型訓練模塊，用于根據基于多維診斷的訓練集，對選擇的模型架構進行訓練，確定出基于多維診斷的轉機設備故障診斷模型；
7、測試優化模塊，用于對基于多維診斷的轉機設備故障診斷模型進行測試及優化，確定出最佳的轉機設備故障診斷模型；
8、預測診斷模塊，用于對基于多維診斷的轉機設備特征數據進行預測診斷，確定出基于多維診斷的轉機設備故障診斷結果；
9、智能管控模塊，用于基于轉機設備故障智能化管控方案對轉機設備故障進行智能化管控。
10、優選的，所述設備監測模塊包括：
11、轉速監測單元，用于對轉機設備的轉速情況進行實時地監測，確定出基于轉機設備的轉速數據；
12、位移監測單元，用于對轉機設備的位移情況進行實時地監測，確定出基于轉機設備的位移數據；
13、振動監測單元，用于對轉機設備的振動情況進行實時地監測，確定出基于轉機設備的振動數據；
14、潤滑監測單元，用于對轉機設備的潤滑情況進行實時地監測，確定出基于轉機設備的潤滑數據；
15、電氣監測單元，用于對轉機設備的電氣情況進行實時地監測，確定出基于轉機設備的電氣數據；
16、環境監測單元，用于對轉機設備的環境情況進行實時地監測，確定出基于轉機設備的環境數據；
17、其中，基于實時監測的轉機設備的轉速數據、位移數據、振動數據、潤滑數據、電氣數據及環境數據，確定出基于多維診斷的轉機設備實時數據。
18、優選的，所述數據處理模塊包括：
19、數據檢索單元，用于對基于多維診斷的轉機設備實時數據進行檢索；
20、獲取基于多維診斷的轉機設備實時數據；
21、基于順序檢索方法，對基于多維診斷的轉機設備實時數據進行檢索；
22、檢查基于多維診斷的轉機設備實時數據的一致性；
23、去除基于多維診斷的轉機設備實時數據中含有的超出正常范圍、邏輯上不合理或相互矛盾的數據；
24、確定出具有數據一致性的轉機設備實時數據；
25、對具有數據一致性的轉機設備實時數據進行無效值及缺失值處理；
26、去除具有數據一致性的轉機設備實時數據中含有的對轉機設備故障診斷無價值的無效數據及缺失數據；
27、確定出對轉機設備故障診斷有價值的轉機設備實時數據；
28、數據排序單元，用于對檢索后的轉機設備實時數據進行排序；
29、獲取檢索后的對轉機設備故障診斷有價值的轉機設備實時數據；
30、基于內部排序方法，對檢索后的對轉機設備故障診斷有價值的轉機設備實時數據進行排序；
31、確定出具有排列次序的轉機設備實時數據；
32、特征提取單元，用于對排序后的轉機設備實時數據進行特征提取；
33、獲取排序后的具有排列次序的轉機設備實時數據；
34、對排序后的具有排列次序的轉機設備實時數據進行特征提取；
35、確定出基于多維診斷的轉機設備特征數據。
36、優選的，對檢索后的對轉機設備故障診斷有價值的轉機設備實時數據進行排序，執行以下操作：
37、獲取檢索后的對轉機設備故障診斷有價值的轉機設備實時數據；
38、對檢索后的對轉機設備故障診斷有價值的轉機設備實時數據進行挖掘分析，確定出轉機設備實時數據類別；
39、基于轉機設備實時數據類別，對檢索后的對轉機設備故障診斷有價值的轉機設備實時數據進行劃分，確定出多個轉機設備實時數據子集；
40、對多個轉機設備實時數據子集內的轉機設備實時數據進行排序，使單個轉機設備實時數據子集內的轉機設備實時數據有序排列；
41、獲取多個轉機設備實時數據子集，對多個轉機設備實時數據子集進行整合排列；
42、確定出具有排列次序的轉機設備實時數據。
43、優選的，所述模型訓練模塊包括：
44、數據采集單元，用于對基于多維診斷的轉機設備歷史數據進行采集；
45、根據基于多維診斷的轉機設備故障診斷需求，采集基于多維診斷的轉機設備歷史數據，將采集的基于多維診斷的轉機設備歷史數據進行存儲；
46、數據劃分單元，用于對基于多維診斷的轉機設備歷史數據進行劃分；
47、獲取基于多維診斷的轉機設備歷史數據；
48、對基于多維診斷的轉機設備歷史數據進行劃分；
49、確定出基于多維診斷的訓練集及測試集；
50、模型訓練單元，用于對模型架構進行訓練；
51、根據基于多維診斷的轉機設備故障診斷需求，選擇合適的模型架構；
52、根據基于多維診斷的訓練集，對選擇的模型架構進行訓練；
53、確定出基于多維診斷的轉機設備故障診斷模型。
54、優選的，所述測試優化模塊包括：
55、模型測試單元，用于對基于多維診斷的轉機設備故障診斷模型本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于多維診斷的轉機設備故障診斷系統，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的一種基于多維診斷的轉機設備故障診斷系統，其特征在于，所述設備監測模塊包括：
3.根據權利要求2所述的一種基于多維診斷的轉機設備故障診斷系統，其特征在于，所述數據處理模塊包括：
4.根據權利要求3所述的一種基于多維診斷的轉機設備故障診斷系統，其特征在于，對檢索后的對轉機設備故障診斷有價值的轉機設備實時數據進行排序，執行以下操作：
5.根據權利要求4所述的一種基于多維診斷的轉機設備故障診斷系統，其特征在于，所述模型訓練模塊包括：
6.根據權利要求5所述的一種基于多維診斷的轉機設備故障診斷系統，其特征在于，所述測試優化模塊包括：
7.根據權利要求6所述的一種基于多維診斷的轉機設備故障診斷系統，其特征在于，所述預測診斷模塊包括：
8.根據權利要求7所述的一種基于多維診斷的轉機設備故障診斷系統，其特征在于，所述智能管控模塊包括：
9.一種基于多維診斷的轉機設備故障診斷方法，基于如權利要求8所述的基于多維診斷的
10.根據權利要求9所述的一種基于多維診斷的轉機設備故障診斷方法，其特征在于，所述S6中，基于轉機設備故障智能化管控方案對轉機設備故障進行智能化管控，執行以下操作：
...【技術特征摘要】
1.一種基于多維診斷的轉機設備故障診斷系統，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的一種基于多維診斷的轉機設備故障診斷系統，其特征在于，所述設備監測模塊包括：
3.根據權利要求2所述的一種基于多維診斷的轉機設備故障診斷系統，其特征在于，所述數據處理模塊包括：
4.根據權利要求3所述的一種基于多維診斷的轉機設備故障診斷系統，其特征在于，對檢索后的對轉機設備故障診斷有價值的轉機設備實時數據進行排序，執行以下操作：
5.根據權利要求4所述的一種基于多維診斷的轉機設備故障診斷系統，其特征在于，所述模型訓練模塊包括：
6.根據權利要求5所述的一種基于多...
【專利技術屬性】
技術研發人員：陳浩然，韓長海，劉宇翔，白逢鈺，
申請(專利權)人：國家能源博興發電有限公司，
類型：發明
國別省市：
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