摘要
本发明提出了一种火电站风机故障诊断方法、系统和存储介质,所述方法包括:采集并时空对齐风机的振动、声音、温度和压力数据;构建风机三维物理模型;采用改进K‑SVD算法对振动和声音信号进行稀疏表示,生成表征轴承疲劳和叶片裂纹的编码;通过热传导和CFD流场模拟分析温度和压力数据,识别过热区域和压力异常路径;通过张量融合算法建立多物理场耦合关系,构建深度置信网络诊断模型;利用诊断模型输出故障类型和三维空间定位结果。本发明通过多物理场数据采集、三维模型构建、改进算法稀疏表示、热传导和流场模拟分析、深度置信网络模型构建及实时诊断等步骤,显著提升了故障诊断的精准度和效率。
技术关键词
风机故障诊断方法
三维物理模型
模式识别
SVD算法
热传导
热边界条件
风机故障诊断系统
Lyapunov指数
压力
矩阵
方位角
深度置信网络模型
数据
联合稀疏编码
表达式
多任务损失函数
系统为您推荐了相关专利信息
特性提取方法
信息熵
模式识别模型
幅值
波形特征提取方法
太阳能储热系统
混合神经网络模型
调控方法
双向长短期记忆网络
多头注意力机制
智能音响系统
模式识别模型
数据
音响设备
铁路道口
小波散射网络
局部放电模式识别方法
时频方法
电信号
样本熵特征
数据驱动模型
能耗预测方法
隐半马尔可夫模型
历史功率数据
预测系统