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文档简介

本发明公开了一种汽轮机振动故障诊断方机正常运行振动数据和发生各种故障振动振动理得到故障类型分布P(A|B)和当前运行状态下2型的故障振动数据；S2.针对步骤S1中得到的数据集中的每一类数据训练去噪扩散模型，通过训练可以S3.利用步骤S2中得到的去噪扩散模型集D对数据集一一进行扩增，每个模型D都S4.针对步骤S3中得到的数据集中m个噪声等级数据训练m个振动故障诊断模型，以故障诊断模型集合，其中j=1,2m，同时得到m个不同噪音等级下的隐变量集S7.利用步骤S5和步骤S6中得到的概率分布计算得到当前运行工况下的故障诊断结生成方法是：将增强后的正常样本数据集利用神经网络模型进行特征3断模型给出的在第j故障等级下第i类故障的概率，为经过种子库匹配得到的当前运轮机处于正常工作状态和各种故障工况通过传感器来采集正常运行振动数据和发生故障9.应用于权利要求1_8中任意一项所述的汽轮机振动故障诊断方法的汽轮机振动故障4X2…Xn-1}，其中X0为正常运行振动数据，X1,X2...Xn-1为n-[0012]S4.针对步骤S3中得到的数据集中m个噪声等级数据训练m个振动故障诊断模5模型对数据进行故障诊断，得到当前汽轮机轴承在不同噪声等级下的故障类型分布P(A|[0015]S7.利用步骤S5和步骤S6中得到的概率分[0019]优选的，步骤S4中，种子库的生成方法是：将增强后的正常样本数据集{X0,1,本特征余弦相似度最大值为当前样本与该组种子的相j,z)故障等级下第i类故障的概率，P(Bj)为经过种子库匹配得到的当前运行工况为第j噪音等6S6和步骤S7中的过程数据均存储至工控机的内部设置神经网络模型训练框架和第一数据库，所述计算服务器用于神经网络模型训练，机能够通过调用去噪扩散模型推理模块和故障诊断模型推理模块得到汽轮机发生故障的中间结果可以作为汽轮机运行时不同噪音等级下的参照数据，从而生成噪声等级种子库，7[0044]S1.在汽轮机轴承座处安装非和各种故障工况通过传感器来采集正常运行振动数据和发生故障振动数据，得到数据集X[0045]S2.在计算服务器上针对步骤S1中得到的数据集X中的每一类数据训练去噪扩散[0047]S3.在计算服务器上利用步骤S2中得到的去噪扩散模型集D对数据集X一一进行扩增，每个模型D都得到m个不同噪音等级下的[0049]S4.在计算服务器上针对步骤S3中得到的数据集中m个噪声等级数据训练m个振8中得到的m个故障诊断模型对数据进行故障诊断，得到当前汽轮机轴承在不同噪声等级下[0054]S6.运行汽轮机，工控机利的余弦相似度，取每组种子和样本特征余弦相似度最大值为当前样本与该组种子的相似j,z)[0060]值得注意的是，上述匹配方式能够实时更新当前运行工况下检测设备的噪音等j)为诊断模型给出的在第j故障等级下第i类故障的概率，P(Bj)为经过种9和第二数据库，工控机3能够通过调用去噪扩散模型推

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