CN110687447B - 一种定子铁芯松动的诊断方法、装置、存储介质及设备 - Google Patents

一种定子铁芯松动的诊断方法、装置、存储介质及设备 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种定子铁芯松动的诊断方法，包括获取机组在不同工况工作时，定子铁芯的垂直振动极频分量的中间量；将机组的不同工况数据及所述定子铁芯的垂直振动极频分量的中间量进行曲面拟合，得到有边界的聚合数据曲面；获取当前时间点所述定子铁芯的垂直振动极频分量的中间量，并根据平滑均值算法，得到所述定子铁芯的垂直极频振动特征值；基于所述聚合数据曲面、所述定子铁芯的垂直极频振动特征值和预设阈值，确定所述定子铁芯松动级别。本发明可有效的对定子铁芯松动进行定量分析以及松动程度预警，为水轮发电机组运行提供可靠的保障和支撑。本发明还涉及一种定子铁芯松动的诊断装置、存储介质及设备。

Description

一种定子铁芯松动的诊断方法、装置、存储介质及设备
技术领域
本发明涉及水轮发电机领域，尤其涉及一种定子铁芯松动的诊断方法、装置、存储介质及设备。
背景技术
水轮发电机组是水电厂核心设备，由水轮机和发电机两部分组成。水轮机是动力设备，是电厂的动力来源，是将水的势能和动能转换成机械能的设备；发电机是将水轮机机械能转换成电能的设备，通过水轮机涡轮转子带动下发电机转子旋转，定子线圈与转子形成切割磁力线，将转子机械能转换成电能，实现发电。水轮发电机由转子、定子、机架、推力轴承、主轴、冷却装置等主要部件组成。定子主要由机座、铁芯和三相绕组等部件组成。大型水轮发电机定子铁芯用冷轧硅钢片叠成，定子铁芯的槽部安装线圈绕组，大型水轮发电机绕组采用绝缘线棒。发电机定子铁心硅钢片在受温度蠕变应力和机组振动联合作用下产生金属疲劳断裂，断裂的铁芯硅钢片摆脱了铁心压指及固定螺栓的限制，在运行磁场的拉力和机组振动力等力矩的作用下发生位移。断裂硅钢片或直接切割定子线棒绝缘子，或被吸入定子和转子间的缝隙，吸附在转子磁极上，对发电机整个定子沿圆周上形成整圈切割，导致绝缘失效，发生定子接地故障，水轮机停机。
水轮发电机安装在密闭的发电机室内，目前水轮机组定子铁芯松动较多依赖于人工现场勘查，通过异常振动或者异常声响，凭经验判断，尚无法定量分析检测，实现松动异常情况的提前预警。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是针对现有技术的不足，提供一种定子铁芯松动的诊断方法、装置、存储介质及设备。
本发明解决上述技术问题的技术方案如下：
一种定子铁芯松动的诊断方法，包括：
获取机组在不同工况工作时，定子铁芯的垂直振动极频分量的中间量；
将机组的不同工况数据及所述定子铁芯的垂直振动极频分量的中间量进行曲面拟合，得到有边界的聚合数据曲面，其中，所述工况数据包括机组有功功率、工作水头数据；
获取当前时间点所述定子铁芯的垂直振动极频分量的中间量，并根据平滑均值算法，得到所述定子铁芯的垂直极频振动特征值；
基于所述聚合数据曲面、所述定子铁芯的垂直极频振动特征值和预设阈值，确定所述定子铁芯松动级别。
本发明的有益效果是：通过当机组在不同的工况数据工作时，获取定子铁芯的垂直振动极频分量的中间量，并对垂直振动极频分量的中间量进行处理，得到聚合数据曲面，基于聚合数据曲面、定子铁芯的垂直极频振动特征值和预设阈值，确定定子铁芯松动级别，可有效的对定子铁芯松动进行定量分析以及松动程度预警，为水轮发电机组运行提供可靠的保障和支撑。
在上述技术方案的基础上，本发明还可以做如下改进。
进一步地，所述获取机组在不同工况工作时，定子铁芯的垂直振动极频分量的中间量，包括：
采集机组在不同工况工作时，所述定子铁芯不同位置的垂直振动量，并处理为振动垂直波形，对所述振动垂直波形进行傅里叶变换，得到所述振动垂直波形的频域图，从所述频域图中提取垂直振动量的极频分量值；
分别将所述不同位置垂直振动量的极频分量值进行积分，得到不同位置的极频分量振幅的平均绝对值；
将所有所述极频分量振幅的平均绝对值进行平均，得到所述定子铁芯的垂直振动极频分量的中间量。
基于上述方案通过将采集到的机组在不同工作工作时，定子铁芯不同位置的垂直振动量进行处理，获得垂直振动极频分量的中间量，可准确获得定子铁芯的垂直振动的数据，为后续确定定子铁芯的松动级别提供了准确的数据支撑。
进一步地，所述将机组的不同工控数据及定子铁芯的垂直振动极频分量的中间量进行曲面拟合，得到有边界的聚合数据曲面，具体包括：
分别将机组的有功功率、工作水头数据及所述定子铁芯的垂直振动极频分量的中间量作为坐标点作图于三维坐标系，通过曲面拟合得到聚合数据曲面；
其中，在所述三维坐标系中，x轴为所述机组的有功功率，y轴为所述工作水头数据，z轴为所述定子铁芯的垂直振动极频分量的中间量。
进一步地，所述基于所述聚合数据曲面、所述定子铁芯的垂直极频振动特征值和预设阈值，确定所述定子铁芯松动级别，具体包括：
根据当前时刻所述机组的工况数据在所述聚合数据曲面中的位置，确定所述定子铁芯的垂直振动极频分量的中间量；
根据所述预设阈值、所述定子铁芯的垂直振动极频分量的中间量和所述定子铁芯的垂直极频振动特征值的差值，确定所述定子铁芯松动级别。
基于上述方案，将机组的不同工控数据及定子铁芯的垂直振动极频分量的中间量进行曲面拟合，得到有边界的聚合数据曲面，通过聚合数据曲面和定子铁芯的垂直极频振动特征值，过滤掉影响判断定子铁芯松动级别的因素，可准确确定定子铁芯的松动级别。
进一步地，所述方法还包括：
将N组采样点数据(Bj，Tj)通过最小二乘法进行曲线拟合得到曲线的二次函数，并根据均方误差最小的二次函数，得到所述定子铁芯的垂直极频振动变化率的拟合曲线；
其中，(Bj，Tj)为时间Tj得到的所述垂直极频振动特征值Bj，1<j<N，N为大于2的整数；
基于所述拟合曲线，得到所述定子铁芯的垂直极频振动变化率的变化速度；
根据所述垂直极频振动变化率的变化速度、所述垂直极频振动特征值预设报警阈值和当前时间点所述定子铁芯的垂直极频振动特征值，得到当前时间点所述定子铁芯的松动程度趋势预警天数。
进一步地，所述将N组采样点数据(Bj，Tj)通过最小二乘法进行曲线拟合得到曲线的二次函数，并根据均方误差最小的二次函数，得到所述定子铁芯的垂直极频振动变化率的拟合曲线，具体包括：
将所述N组采样点数据(Bj，Tj)代入非齐次线性方程
Figure BDA0002223273350000041
求解得到系数a0、a1和a2；
将系数a0、a1和a2代入均方差公式
Figure BDA0002223273350000042
并调整系数a0、a1和a2，使得Q值最小，得到系数b0、b1和b2；
并通过所述系数b0、b1和b2得到拟合曲线。
采用上述进一步方案的有益效果是：通过对N组采样时间点时定子铁芯的垂直极频振动特征值进行处理，得到定子铁芯的垂直极频振动变化率的变化速度，并根据定子铁芯的垂直极频振动特征值预设报警阈值和当前时间点定子铁芯的垂直极频振动特征值，得到当前时间点定子铁芯的松动程度趋势预警天数，对铁芯松动趋势进行提前判定，起到良好的预警作用，提升对水轮发电机组的保护。
本发明解决上述技术问题的另一种技术方案如下：一种定子铁芯松动的诊断装置，包括：
信号采集单元，用于获取机组在不同工况工作时，定子铁芯的垂直振动极频分量的中间量；
计算单元，用于将机组的不同工况数据及所述定子铁芯的垂直振动极频分量的中间量进行曲面拟合，得到有边界的聚合数据曲面，其中，所述工况数据包括机组有功功率、工作水头数据；
所述计算单元，还用于获取当前时间点所述定子铁芯的垂直振动极频分量的中间量，并根据平滑均值算法，得到所述定子铁芯的垂直极频振动特征值；
检测报警单元，用于基于所述聚合数据曲面、所述定子铁芯的垂直极频振动特征值和预设阈值，确定所述定子铁芯松动级别。
本发明的有益效果是：提供一种定子铁芯松动的诊断装置，通过信号采集单元获取定子铁芯的垂直振动极频分量的中间量，计算单元对定子铁芯的垂直振动量进行处理得到聚合数据曲面，检测报警单元基于聚合数据曲面、定子铁芯的垂直极频振动特征值和预设阈值，确定定子铁芯松动告警级别，可有效的对定子铁芯松动进行定量分析以及松动程度预警，有效保护水轮发电机组的安全。
进一步地，所述信号采集单元，具体用于采集机组在不同工况工作时，所述定子铁芯不同位置的垂直振动量，并处理为振动垂直波形，对所述振动垂直波形进行傅里叶变换，得到所述振动垂直波形的频域图，从所述频域图中提取垂直振动量的极频分量值；
分别将所述不同位置垂直振动量的极频分量值进行积分，得到不同位置的极频分量振幅的平均绝对值；
将所有所述极频分量振幅的平均绝对值进行平均，得到所述定子铁芯的垂直振动极频分量的中间量。
此外，本发明还提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述各技术方案中的定子铁芯松动的诊断方法的步骤。
本发明还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述各技术方案中的定子铁芯松动的诊断方法的步骤。
本发明附加的方面的优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明实践了解到。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面所描述的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的一种定子铁芯松动的诊断方法的流程示意图；
图2为本发明另一实施例提供的一种定子铁芯松动的诊断方法的流程示意图；
图3为本发明另一实施例提供的一种定子铁芯松动的诊断装置的模块结构图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都应属于本发明保护的范围。
如图1本发明实施例提供的一种定子铁芯松动的诊断方法的流程示意图所示，具体包括以下步骤：
110、获取机组在不同工况工作时，定子铁芯的垂直振动极频分量的中间量。
120、将机组的不同工况数据及定子铁芯的垂直振动极频分量的中间量进行曲面拟合，得到有边界的聚合数据曲面。
其中，工况数据包括机组有功功率和工作水头数据。
130、获取当前时间点定子铁芯的垂直振动极频分量的中间量，并根据平滑均值算法，得到定子铁芯的垂直极频振动特征值。
应理解，通过设备在不同的有功功率及工作水头数据进行工作时，分别得到定子铁芯的垂直振动极频分量的中间量，且基于多组有功功率、工作水头数据，及对应的定子铁芯的垂直振动极频分量的中间量进行曲面拟合，曲面拟合的方法有很多种，根据实际需要确定使用，本实施例中对此不做限制。
140、基于聚合数据曲面、定子铁芯的垂直极频振动特征值和预设阈值，确定定子铁芯松动级别。
基于上述实施例通过当机组在不同的工况数据工作时，采集定子铁芯的垂直振动量，并对定子铁芯的垂直振动量进行处理，得到聚合数据曲面，基于聚合数据曲面、定子铁芯的垂直极频振动特征值和预设阈值，确定定子铁芯松动级别，可有效的对定子铁芯松动进行定量分析以及松动程度预警，为水轮发电机组运行提供可靠的保障和支撑。
基于上述实施例，进一步地，步骤110中具体包括：
采集机组在不同工况工作时，定子铁芯不同位置的垂直振动量，并处理为振动垂直波形，对振动垂直波形进行傅里叶变换，得到振动垂直波形的频域图，从频域图中提取垂直振动量的极频分量值；
分别将不同位置垂直振动量的极频分量值进行积分，得到不同位置的极频分量振幅的平均绝对值；
将所有极频分量振幅的平均绝对值进行平均，得到定子铁芯的垂直振动极频分量的中间量。
应理解，将垂直振动量转换为垂直波形数据的方法有很多，本实施例对此不做具体的限制。
具体的，将每一个振动传感器对应的极频分量值进行积分，得到每一个振动传感器对应的极频分量振幅的平均绝对值xav，将所有振动传感器极频分量振幅的平均绝对值xav代入公式
Figure BDA0002223273350000081
得到定子铁芯的垂直振动极频分量的中间量A，其中，xav(i)为第i个振动传感器对应的极频分量值。
上述实施例中，将采集到的机组在不同工作工作时，定子铁芯不同位置的垂直振动量进行处理，获得垂直振动极频分量的中间量，可准确获得定子铁芯的垂直振动的数据，为后续确定定子铁芯的松动级别提供了准确的数据支撑。进一步地，步骤130中还包括分别将机组的有功功率、工作水头数据及所述定子铁芯的垂直振动极频分量的中间量作为坐标点作图于三维坐标系，通过曲面拟合得到聚合数据曲面；在三维坐标系中，x轴为机组的有功功率，y轴为工作水头数据，z轴为定子铁芯的垂直振动极频分量的中间量。
应理解，将三维坐标系中，坐标点进行曲面拟合的方法可通过神经网络进行建模、拟合为二元二次函数或MATLAB软件等方法。
进一步地，步骤140中具体包括以下步骤：
根据当前时刻机组的工况数据在所述聚合数据曲面中的位置，确定定子铁芯的垂直振动极频分量的中间量；
根据预设阈值、定子铁芯的垂直振动极频分量的中间量和定子铁芯的垂直极频振动特征值的差值，确定定子铁芯松动级别。
具体的，可根据当前时间点时，设备的有功功率、工作水头数据及聚合数据曲面F(x，y，z)，得到定子铁芯的垂直振动极频分量的中间量A；
计算定子铁芯的垂直极频振动特征值B和垂直振动极频分量的中间量A的差值；若差值小于第一预设阈值，则定子铁芯的松动程度为正常；若差值大于或等于第一预设阈值且小于第二预设阈值，则定子铁芯的松动程度为一级；若差值大于或等于第二预设阈值，则定子铁芯的松动程度为二级。其中，第一预设阈值小于第二预设阈值，第二预设阈值小于第三预设阈值。
如图2本发明另一实施例提供的一种定子铁芯松动的诊断方法的流程示意图所示，包括上述实施例中的步骤110-140，还包括：
210、将N组采样点数据(Bj，Tj)通过最小二乘法进行曲线拟合得到曲线的二次函数，并根据均方误差最小的二次函数，得到定子铁芯的垂直极频振动变化率的拟合曲线。
其中，(Bj，Tj)为时间Tj得到的所述垂直极频振动特征值Bj，1<j<N，N为大于2的整数。
220、基于拟合曲线，得到定子铁芯的垂直极频振动变化率的变化速度。
应理解，可通过对拟合曲线求导，得到定子铁芯的垂直极频振动变化率的变化速度。
230、根据垂直极频振动变化率的变化速度、垂直极频振动特征值预设报警阈值和当前时间点定子铁芯的垂直极频振动特征值，得到当前时间点定子铁芯的松动程度趋势预警天数。
其中，根据垂直极频振动变化率的变化速度和当前时间点定子铁芯的垂直极频振动特征值，得到定子铁芯距离垂直极频振动特征值预设报警阈值的天数。使用的具体的数学公式本申请文件不做限制，例如，计算定子铁芯的垂直极频振动特征值与垂直极频振动特征值预设报警阈值之间的差值，根据差值和垂直极频振动变化率的变化速度，得到当前时间点定子铁芯的松动程度趋势预警天数，当垂直极频振动变化率的变化速度是1，差值是5，那么当前时间点定子铁芯的松动程度趋势预警天数是5。
基于上述实施例通过提供一种定子铁芯松动的趋势预警方法，对N组采样时间点时定子铁芯的垂直极频振动特征值进行处理，得到定子铁芯的垂直极频振动变化率的变化速度，并根据定子铁芯的垂直极频振动特征值预设报警阈值和当前时间点定子铁芯的垂直极频振动特征值，得到当前时间点定子铁芯的松动程度趋势预警天数，对铁芯松动趋势进行提前判定，起到良好的预警作用，提升对水轮发电机组的保护。
基于上述实施例，进一步地，步骤210中具体包括：将N组采样点数据(Bj，Tj)代入非齐次线性方程
Figure BDA0002223273350000101
求解得到系数a1、a1和a2；
将系数a0、a1和a2代入均方差公式
Figure BDA0002223273350000102
并调整系数a0、a1和a2，使得Q值最小，得到系数b0、b1和b2；
通过系数b0、b1和b2得到拟合的二次多项式p(x)＝b0+b1x+b2x2，根据拟合的二次多项式，得到定子铁芯的垂直极频振动变化率的拟合曲线。
如图3本发明另一实施例提供的一种定子铁芯松动的诊断装置的模块结构图所示，具体包括以下单元：
信号采集单元，用于获取机组在不同工况工作时，定子铁芯的垂直振动极频分量的中间量；
计算单元，用于将机组的不同工况数据及定子铁芯的垂直振动极频分量的中间量进行曲面拟合，得到有边界的聚合数据曲面，其中，工况数据包括机组有功功率、工作水头数据；
计算单元，还用于获取当前时间点定子铁芯的垂直振动极频分量的中间量，并根据平滑均值算法，得到定子铁芯的垂直极频振动特征值；
检测报警单元，用于基于聚合数据曲面、定子铁芯的垂直极频振动特征值和预设阈值，确定定子铁芯松动级别。
基于上述实施例提供的一种定子铁芯松动的诊断装置，通过信号采集单元获取定子铁芯的垂直振动极频分量的中间量，计算单元对定子铁芯的垂直振动量进行处理得到聚合数据曲面，检测报警单元基于聚合数据曲面、定子铁芯的垂直极频振动特征值和预设阈值，确定定子铁芯松动告警级别，可有效的对定子铁芯松动进行定量分析以及松动程度预警，有效保护水轮发电机组的安全
基于上述实施例，进一步地，信号采集单元，用于采集机组在不同工况工作时，定子铁芯不同位置的垂直振动量，并处理为振动垂直波形，对振动垂直波形进行傅里叶变换，得到振动垂直波形的频域图，从频域图中提取垂直振动量的极频分量值；
分别将不同位置垂直振动量的极频分量值进行积分，得到不同位置的极频分量振幅的平均绝对值；
将所有极频分量振幅的平均绝对值进行平均，得到定子铁芯的垂直振动极频分量的中间量。
进一步地，计算单元，用于分别将机组的有功功率、工作水头数据及定子铁芯的垂直振动极频分量的中间量作为坐标点作图于三维坐标系，通过曲面拟合得到聚合数据曲面；
其中，在三维坐标系中，x轴为机组的有功功率，y轴为工作水头数据，z轴为定子铁芯的垂直振动极频分量的中间量。
进一步地，计算单元，用于将N组采样点数据(Bj，Tj)通过最小二乘法进行曲线拟合得到曲线的二次函数，并根据均方误差最小的二次函数，得到定子铁芯的垂直极频振动变化率的拟合曲线；
其中，(Bj，Tj)为时间Tj得到的垂直极频振动特征值Bj，1<j<N，N为大于2的整数；
基于拟合曲线，得到定子铁芯的垂直极频振动变化率的变化速度；
检测报警单元，用于根据垂直极频振动变化率的变化速度、垂直极频振动特征值预设报警阈值和当前时间点定子铁芯的垂直极频振动特征值，得到当前时间点定子铁芯的松动程度趋势预警天数。进一步地，计算单元，用于将N组采样点数据(Bj，Tj)代入非齐次线性方程
Figure BDA0002223273350000121
求解得到系数a0、a1和a2；
将系数a0、a1和a2代入均方差公式
Figure BDA0002223273350000122
并调整系数a0、a1和a2，使得Q值最小，得到系数b0、b1和b2；
并通过系数b0、b1和b2得到拟合曲线。
进一步地，计算单元，用于根据垂直极频振动变化率的变化速度、当前时间点定子铁芯的垂直极频振动特征值和定子铁芯的垂直极频振动特征值一级预设报警阈值，得到当前时间点定子铁芯的松动程度趋势一级预警天数；
根据垂直极频振动变化率的变化速度、当前时间点定子铁芯的垂直极频振动特征值和定子铁芯的垂直极频振动特征值二级预设报警阈值，得到当前时间点定子铁芯的松动程度趋势二级预警天数，其中，定子铁芯的垂直极频振动特征值一级预设报警阈值大于定子铁芯的垂直极频振动特征值二级预设报警阈值。
基于上述实施例提供的一种定子铁芯松动的趋势预警装置，提供一种定子铁芯松动的趋势预警装置，通过计算单元计算定子铁芯的垂直极频振动变化率的变化速度，检测报警单元根据定子铁芯的垂直极频振动变化率的变化速度、定子铁芯的垂直极频振动特征值预设报警阈值和当前时间点定子铁芯的垂直极频振动特征值，得到当前时间点定子铁芯的松动程度趋势预警天数，确定定子铁芯松动告警级别，可有效的对定子铁芯松动进行定量分析以及松动程度预警，保护水轮发电机组的安全。
此外，本发明还提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述各实施例中的定子铁芯松动的诊断方法的步骤。
本发明还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述各实施例中的定子铁芯松动的诊断方法的步骤。
以上，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (7)

1.一种定子铁芯松动的诊断方法，其特征在于，包括：
获取机组在不同工况工作时，定子铁芯的垂直振动极频分量的中间量；
将机组的不同工况数据及对应的所述垂直振动极频分量的中间量进行曲面拟合，得到有边界的聚合数据曲面，其中，所述工况数据包括机组有功功率和工作水头数据；
获取当前时间点所述定子铁芯的垂直振动极频分量的中间量，并根据平滑均值算法，得到所述定子铁芯的垂直极频振动特征值；
基于所述聚合数据曲面、所述垂直极频振动特征值和预设阈值，确定所述定子铁芯松动级别；
所述获取机组在不同工况工作时，定子铁芯的垂直振动极频分量的中间量，包括：
采集机组在不同工况工作时，所述定子铁芯不同位置的垂直振动量，并处理为振动垂直波形，对所述振动垂直波形进行傅里叶变换，得到所述振动垂直波形的频域图，从所述频域图中提取垂直振动量的极频分量值；
分别将所述不同位置垂直振动量的极频分量值进行积分，得到不同位置的极频分量振幅的平均绝对值；
将所有所述极频分量振幅的平均绝对值进行平均，得到所述定子铁芯的垂直振动极频分量的中间量；
所述定子铁芯的垂直极频振动特征值和预设阈值，确定所述定子铁芯松动级别，具体包括：
根据当前时刻所述机组的工况数据在所述聚合数据曲面中的位置，确定所述定子铁芯的垂直振动极频分量的中间量；
根据所述预设阈值、所述垂直振动极频分量的中间量和所述垂直极频振动特征值的差值，确定所述定子铁芯松动级别。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将机组的不同工况数据及对应的所述垂直振动极频分量的中间量进行曲面拟合，得到有边界的聚合数据曲面，具体包括：
分别将机组的有功功率、工作水头数据及所述垂直振动极频分量的中间量作为坐标点作图于三维坐标系，通过曲面拟合得到聚合数据曲面；
其中，在所述三维坐标系中，x轴为所述机组的有功功率，y轴为所述工作水头数据，z轴为所述垂直振动极频分量的中间量。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
将N组采样点数据(Bj，Tj)通过最小二乘法进行曲线拟合得到曲线的二次函数，并根据均方误差最小的二次函数，得到所述定子铁芯的垂直极频振动变化率的拟合曲线；
其中，(Bj，Tj)为时间Tj得到的所述垂直极频振动特征值Bj，1<j<N，N为大于2的整数；
基于所述拟合曲线，得到所述垂直极频振动变化率的变化速度；
根据所述垂直极频振动变化率的变化速度、所述垂直极频振动特征值预设报警阈值和所述垂直极频振动特征值，得到当前时间点所述定子铁芯的松动程度趋势预警天数。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将N组采样点数据(Bj，Tj)通过最小二乘法进行曲线拟合得到曲线的二次函数，并根据均方误差最小的二次函数，得到所述定子铁芯的垂直极频振动变化率的拟合曲线，具体包括：
将所述N组采样点数据(Bj，Tj)代入非齐次线性方程
Figure FDA0003582343350000021
求解得到系数a0、a1和a2；
将系数a0、a1和a2代入均方差公式
Figure FDA0003582343350000031
并调整系数a0、a1和a2，使得Q值最小，得到系数b0、b1和b2；
并通过所述系数b0、b1和b2得到所述定子铁芯的垂直极频振动变化率的拟合曲线。
5.一种定子铁芯松动的诊断装置，其特征在于，包括：
信号采集单元，用于获取机组在不同工况工作时，定子铁芯的垂直振动极频分量的中间量；
计算单元，用于将机组的不同工况数据及对应的所述垂直振动极频分量的中间量进行曲面拟合，得到有边界的聚合数据曲面，其中，所述工况数据包括机组有功功率和工作水头数据；
所述计算单元，还用于获取当前时间点所述定子铁芯的垂直振动极频分量的中间量，并根据平滑均值算法，得到所述定子铁芯的垂直极频振动特征值；
检测报警单元，用于基于所述聚合数据曲面、所述垂直极频振动特征值和预设阈值，确定所述定子铁芯松动级别；
所述信号采集单元，具体用于采集机组在不同工况工作时，所述定子铁芯不同位置的垂直振动量，并处理为振动垂直波形，对所述振动垂直波形进行傅里叶变换，得到所述振动垂直波形的频域图，从所述频域图中提取垂直振动量的极频分量值；
分别将所述不同位置垂直振动量的极频分量值进行积分，得到不同位置的极频分量振幅的平均绝对值；
将所有所述极频分量振幅的平均绝对值进行平均，得到所述定子铁芯的垂直振动极频分量的中间量。
6.一种计算机可读存储介质，包括指令，其特征在于，当所述指令在计算机上运行时，使所述计算机执行根据权利要求1-4中任一项所述的定子铁芯松动的诊断方法。
7.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上的并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-4中任一项所述的定子铁芯松动的诊断方法。
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