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申请/专利权人：大连大橡工程技术有限公司

摘要：本发明具体涉及一种切线型密炼机的运行故障维护方法及系统，启动设备机组，获得设备运行数据序列和设备健康状态数据序列；基于各设备运行数据序列分别进行当前运行状态预检：若预检结果位于预设的运行非稳态区域，标识异常设备并触发故障深度诊断；获得设备转矩关键降维序列、设备振动关键降维序列和设备噪音降维关键序列，进行多模态故障诊断，输出故障深度诊断结果；将故障深度诊断结果映射到故障维护知识库，生成故障维护方案；将故障维护方案发送给管理平台。可以更准确地识别切线型密炼机潜在故障模式，提高了故障检测的效率，使其能够有针对性地进行设备维护，提高维护决策的科学性和实时性、及时性。

主权项：1.一种切线型密炼机的运行故障维护方法，其特征在于，所述方法应用于物联网系统，所述物联网系统包括管理平台以及与管理平台通过PLC的通信接口相接的监测切线型密炼机组运行的传感器组，所述方法由管理平台执行，所述方法包括：启动切线型密炼机组，实时采集各设备运行过程中的设备运行数据，获得各设备运行数据和时间戳，进行时间戳对齐和数据预处理得到各设备运行数据序列，其中，设备运行数据序列包括转子转速运行序列、密炼室温度运行序列和密炼室压力运行序列；实时采集各设备运行过程中的设备健康状态数据，获得各设备健康状态数据和时间戳，以各设备运行数据序列中任一序列为准对各自的健康状态数据和时间戳进行时间戳对齐，并进行数据预处理得到各设备健康状态数据序列，其中，设备健康状态数据序列包括设备转矩序列、设备振动序列和设备噪音序列；获取切线型密炼机历史信息，构建故障维护知识库：基于各设备运行数据序列分别进行当前运行状态预检：若预检结果位于预设的运行非稳态区域，标识异常设备并触发故障深度诊断，其中，预检结果为带有时间戳的多维偏差特征集偏差度，多维偏差特征集为转子转速偏差值、密炼室温度偏差值和密炼室压力偏差值构成，运行非稳态区域位于设备的正常运行值与异常运行阈值之间；构建异常设备非稳态区域内偏差度序列，对异常设备非稳态区域内偏差度序列中每个偏差度相对应的时间戳下的设备转矩运行序列、设备振动运行序列和设备噪音序列进行特征提取，并进行时间戳对齐和降维处理，获得异常设备的设备转矩关键降维序列、设备振动关键降维序列和设备噪音降维关键序列；根据设备转矩关键降维序列、设备振动关键降维序列和设备噪音降维关键序列，进行多模态故障诊断，输出故障深度诊断结果；故障深度诊断结果映射到故障维护知识库，执行识别过程，生成故障维护方案；将故障维护方案发送给管理平台，其中，故障维护方案用于指示管理平台按照预设流程进行运行故障维护管理。

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