基于多头注意力胶囊网络的文本分类模型在状态监测中的应用

"常规图谱-基于多头注意力胶囊网络的文本分类模型" 在状态监测与故障诊断领域，常规图谱是一种重要的工具，用于分析大型旋转机械的工作状态。常规图谱，也称为稳态图谱，是当设备转速保持相对稳定、不发生显著变化时的监测数据记录，因此它不包含启动或停止过程的信息。这种图谱主要用于持续监控设备的健康状况，及时发现潜在的问题，防止故障的发生。 1. 机组总貌图：机组总貌图是对整个设备的全面展示，提供诸如机型、转子支撑方式、轴承位置以及运行转速等基本信息。此图谱特别强调探头的位置和标识，帮助工程师理解监测点的布局，以便正确解读振动数据。 2. 单值棒图：单值棒图是一种直观的实时监测工具，它显示设备的振动值，并且包括低报警和高报警值，以及当前转速信息。这种图表有助于快速识别是否存在异常振动，从而判断设备是否处于正常运行状态。 在状态监测与故障诊断中，多种方法被广泛采用： - 振动分析法：通过对设备振动数据的收集和分析，可以识别出设备的异常模式，如不平衡、不对中、松动等。 - 油液分析法：通过对润滑油的化学成分和污染程度分析，可以预测轴承磨损或其他内部组件的损坏。 - 轴位移监测：测量轴的动态位置变化，帮助发现轴的摆动或弯曲问题。 - 轴承回油温度及瓦块温度监测：温度升高可能指示润滑不良或过载，是预知故障的重要指标。 - 综合分析法：结合多种监测手段，进行多维度分析，以全面评估设备状态。 此外，理解振动分析中的专业术语至关重要： - 振幅：振动的幅度，代表振动的强度。 - 频率：振动发生的次数，如基频、倍频等，它们与设备的故障特征密切相关。 - 相位：描述振动在时间上的相对位置，用于识别不同振动源之间的关系。 振动传感器是获取这些关键数据的关键设备，包括磁电式速度传感器、压电式加速度传感器和电涡流式位移传感器等，它们各有优缺点，适用于不同的监测场景。 总结来说，常规图谱是故障诊断的基础，结合各种监测方法和振动分析，能够有效地预防和诊断大型旋转机械的故障，确保设备的稳定运行。对于工程师而言，掌握这些技术和知识是确保设备安全、高效运行的关键。