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公开(公告)号：CN110617919A
公开(公告)日：2019-12-27
申请号：CN201910237519.4
申请日：2019-03-27
申请人： 西安陕鼓动力股份有限公司
IPC分类号： G01M1/16
摘要： 本发明公开了一种基于综合配重比例系数的现场双面动平衡方法，包括测量两端轴承原始振动以及加重后的振动，通过两个平衡面的影响系数、配重比例系数得到两个平衡面的综合加重比例系数，进而得到两个平衡面的续加重量。本方法适用于包括对称型转子和非对称型转子，本方法与影响系数法相比，该方法可以有效的减少启机次数；与谐分量法相比，该方法拓展了现场动平衡的适用范围。
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公开(公告)号：CN108871827B
公开(公告)日：2020-01-14
申请号：CN201810537367.5
申请日：2018-05-30
申请人： 西安陕鼓动力股份有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于交叉统计分析的快速诊断旋转机械共振的方法，针对大型旋转机械设备振动故障，首先通过测振探头测得的大型旋转机械的典型图谱，初步判断振动故障的类型是属于工频振动故障，并无典型工频故障的图谱表现；导出至少两组完整的启停机数据，多次试车期间未做任何装配调整或现场动平衡等工作；对每组数据的单元数据组进行批量处理，在每组数据内部和每组数据之间进行交叉统计分析，可实现对旋转机械共振故障的快速识别。利用本发明方法可以快速、准确、有效地对旋转机械共振的工频故障进行准确识别。
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公开(公告)号：CN104374557A
公开(公告)日：2015-02-25
申请号：CN201410629011.6
申请日：2014-11-10
申请人： 西安陕鼓动力股份有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于轴心轨迹的旋转机械二倍频故障检测方法及系统，方法包括如下步骤：步骤1，使用两个相互垂直的探头检测旋转机械振动数据，如果任一探头检测的振动数据中二倍频成分≥10um，执行步骤2；步骤2，将两个探头检测得到的振动数据中的二倍频数据合成二倍频轴心轨迹，该轨迹呈椭圆形；计算二倍频轴心轨迹的离心率；根据离心率得到引起振动的原因。本方法直观、快速、准确地区分对中不良和测振带晃度过大问题，从而快速精确地判别具体的二倍频故障原因，并对这两种故障对振动所造成影响进行了量化分析，因此，本发明有效缩短了机组故障排查时间，避免工程人员盲目进行机组检修维修，提高了故障识别精度和故障处理效率。
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公开(公告)号：CN110631850B
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN201910783462.8
申请日：2019-08-23
申请人： 西安陕鼓动力股份有限公司
摘要： 本发明属于大型旋转机械的故障智能诊断领域，公开了一种大型旋转机械运行状态故障诊断系统及方法，系统包括：数据采集模块用于获取大型旋转机械当前运行时间的振动数据；振动特征提取模块用于通过振动数据提取多种振动特征；振动特征分类模块用于将每种振动特征通过分类规则进行分类，得到对应的振动子特征；故障概率计算模块用于预设多种故障类型，根据所有振动子特征计算不同故障类型下的故障概率；故障诊断模块用于根据故障概率计算模块的计算结果进行判定，判定故障概率大于40％所对应的故障类型为大型旋转机械当前的运行故障。本发明能够根据大型旋转机械的振动数据特征进行智能分析，进而自动诊断出具体故障概率。
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公开(公告)号：CN108871827A
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201810537367.5
申请日：2018-05-30
申请人： 西安陕鼓动力股份有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于交叉统计分析的快速诊断旋转机械共振的方法，针对大型旋转机械设备振动故障，首先通过测振探头测得的大型旋转机械的典型图谱，初步判断振动故障的类型是属于工频振动故障，并无典型工频故障的图谱表现；导出至少两组完整的启停机数据，多次试车期间未做任何装配调整或现场动平衡等工作；对每组数据的单元数据组进行批量处理，在每组数据内部和每组数据之间进行交叉统计分析，可实现对旋转机械共振故障的快速识别。利用本发明方法可以快速、准确、有效地对旋转机械共振的工频故障进行准确识别。
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公开(公告)号：CN104374557B
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201410629011.6
申请日：2014-11-10
申请人： 西安陕鼓动力股份有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于轴心轨迹的旋转机械二倍频故障检测方法及系统，方法包括如下步骤：步骤1，使用两个相互垂直的探头检测旋转机械振动数据，如果任一探头检测的振动数据中二倍频成分≥10um，执行步骤2；步骤2，将两个探头检测得到的振动数据中的二倍频数据合成二倍频轴心轨迹，该轨迹呈椭圆形；计算二倍频轴心轨迹的离心率；根据离心率得到引起振动的原因。本方法直观、快速、准确地区分对中不良和测振带晃度过大问题，从而快速精确地判别具体的二倍频故障原因，并对这两种故障对振动所造成影响进行了量化分析，因此，本发明有效缩短了机组故障排查时间，避免工程人员盲目进行机组检修维修，提高了故障识别精度和故障处理效率。
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公开(公告)号：CN115169698A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210802450.7
申请日：2022-07-07
申请人： 西安陕鼓动力股份有限公司
摘要： 本发明提供了一种基于多源数据模型的能效优化工况推荐方法，包括：步骤一，获取样本数据；步骤二，参数初始化；步骤三，数据预处理；步骤四，与分析数据合并；步骤五，历史预训练；步骤六，增量数据训练模式；步骤七，敏感特征确定；步骤八，机器学习分析；步骤九，结果输出。本发明建立起了基于多模态增量数据融合能效优化框架流程，避免了测点布置不全面，分析数据单一造成的分析结果背离实际的情形。本发明鉴于机组设备运行工况数据的不平衡性，通过敏感变量确定，借助于机器学习思想，预测了不同工况下的能效优化目标。本发明可以减低人为因素的干扰以及对专家知识的依赖。
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公开(公告)号：CN110631850A
公开(公告)日：2019-12-31
申请号：CN201910783462.8
申请日：2019-08-23
申请人： 西安陕鼓动力股份有限公司
摘要： 本发明属于大型旋转机械的故障智能诊断领域，公开了一种大型旋转机械运行状态故障诊断系统及方法，系统包括：数据采集模块用于获取大型旋转机械当前运行时间的振动数据；振动特征提取模块用于通过振动数据提取多种振动特征；振动特征分类模块用于将每种振动特征通过分类规则进行分类，得到对应的振动子特征；故障概率计算模块用于预设多种故障类型，根据所有振动子特征计算不同故障类型下的故障概率；故障诊断模块用于根据故障概率计算模块的计算结果进行判定，判定故障概率大于40％所对应的故障类型为大型旋转机械当前的运行故障。本发明能够根据大型旋转机械的振动数据特征进行智能分析，进而自动诊断出具体故障概率。
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公开(公告)号：CN107764557B
公开(公告)日：2019-04-12
申请号：CN201710780189.4
申请日：2017-09-01
申请人： 西安陕鼓动力股份有限公司
IPC分类号： G01M15/12
摘要： 本发明公开了一种转子‑椭圆瓦轴承非典型工频故障的快速判别方法，利用轴心位置图作为主要分析频谱，通过计算得出轴颈中心在椭圆瓦轴承中的位置变化量的大小，可快速推导出转子‑椭圆瓦轴承失稳是引起振动故障的主因；避免振动故障诊断与处理的盲目性和随意性，大大缩短机组故障排查时间，减少了故障处理次数，节约了企业的检修成本，避免因检修时间过长或检修不彻底，给客户造成的不可估量的经济损失。
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公开(公告)号：CN107764557A
公开(公告)日：2018-03-06
申请号：CN201710780189.4
申请日：2017-09-01
申请人： 西安陕鼓动力股份有限公司
IPC分类号： G01M15/12
摘要： 本发明公开了一种转子-椭圆瓦轴承非典型工频故障的快速判别方法，利用轴心位置图作为主要分析频谱，通过计算得出轴颈中心在椭圆瓦轴承中的位置变化量的大小，可快速推导出转子-椭圆瓦轴承失稳是引起振动故障的主因；避免振动故障诊断与处理的盲目性和随意性，大大缩短机组故障排查时间，减少了故障处理次数，节约了企业的检修成本，避免因检修时间过长或检修不彻底，给客户造成的不可估量的经济损失。
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