基于大数据的石油化工旋转机械的无量纲故障诊断

摘要

针对石油化工旋转机械故障诊断不精确,提出了一种基于大数据的石油化工旋转机械的无量纲故障诊断解决方案.传统的无量纲机械故障诊断方法采集了大量的振动信号数据、累积了无数的无量纲指标数据.面对巨量数据,现有的方法仅利用瞬时的振动信号计算无量纲指标,造成了数据资源的浪费.文章的大数据解决方案能够充分利用数据资源,调用数据挖掘算法Apriori算法,依据关联规则,列出故障规则表,增强石化旋转机械设备故障的判断效果,是石油化工旋转机械的故障诊断不准确的新途径.