大型旋转机械状态监测与故障诊断方法和系统

该项研究对大型旋转机械状态监测与故障诊断的信息处理、故障模式识别技术展开了系统地研究，已经取得了初步的研究成果。 开发了大型旋转机械分布式网络状态监测与故障诊断系统并在生产实践中得到了应用。

该项研究把独立分量分析理论和方法引入到大型旋转机械故障诊断研究领域。在盲源分离算法精度、收敛性和不确定性、故障特征提取、信号消噪以及模式分类等方面的研究具有创新性，形成了具有特色的大型旋转机械ICA故障诊断新方法。

同时把隐Markov模型引入到大型旋转机械故障诊断领域，提出了隐Markov模型与模式盲辨识相结合的性能指标判据，形成了具有模式识别、特征提取功能的基于二维隐Markov模型的大型旋转机械故障诊断新技术。

项目采用跟踪转速等相位整周期智能采集控制卡、网络技术构成了大型旋转机械分布式网络化状态监测与故障诊断系统，具有关键机组在启动、停机和稳定运行过程中状态信号的采集、监视、管理与综合诊断功能。

该项成果已在福建炼油化工有限公司正常运行多年，并在浙江巨化股份有限公司硫酸厂、钱清发电有限责任公司等企业推广应用，运行稳定，取得了较好的经济和社会效益，对石化、电力、冶金等行业的技术进步具有重大作用。

该项研究对大型旋转机械状态监测与故障诊断的信息处理、故障模式识别技术展开了系统地研究，已经取得了初步的研究成果；开发了大型旋转机械分布式网络状态监测与故障诊断系统并在生产实践中得到了应用。该项研究把独立分量分析理论和方法引入到大型旋转机械故障诊断研究领域。在盲源分离算法精度、收敛性和不确定性、故障特征提取、信号消噪以及模式分类等方面的研究具有创新性，形成了具有特色的大型旋转机械ICA故障诊断新方法。同时把隐Markov模型引入到大型旋转机械故障诊断领域，提出了隐Markov模型与模式盲辨识相结合的性能指标判据，形成了具有模式识别、特征提取功能的基于二维隐Markov模型的大型旋转机械故障诊断新技术。项目采用跟踪转速等相位整周期智能采集控制卡、网络技术构成了大型旋转机械分布式网络化状态监测与故障诊断系统，具有关键机组在启动、停机和稳定运行过程中状态信号的采集、监视、管理与综合诊断功能。该项成果已在福建炼油化工有限公司正常运行多年，并在浙江巨化股份有限公司硫酸厂、钱清发电有限责任公司等企业推广应用，运行稳定，取得了较好的经济和社会效益，对石化、电力、冶金等行业的技术进步具有重大作用。