一種基于振動信號的通用旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷與檢測的方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明設(shè)及一種機(jī)械系統(tǒng)故障診斷方法，尤其設(shè)及一種基于振動信號的通用旋轉(zhuǎn) 機(jī)械故障診斷與檢測的方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 旋轉(zhuǎn)機(jī)械結(jié)構(gòu)復(fù)雜，對運(yùn)轉(zhuǎn)條件要求高，并長期處于高速運(yùn)行狀態(tài)，而且在正常運(yùn) 行過程中，即使有先兆性故障隱患也難W被察覺。但是一旦故障爆發(fā)就會帶來難W估計(jì)的 損失。如果將旋轉(zhuǎn)機(jī)械停止定期檢修雖然可W預(yù)防事故發(fā)生，但是也相應(yīng)降低了生產(chǎn)和工 作的效率。
[0003] 針對運(yùn)樣的問題，現(xiàn)有技術(shù)中設(shè)計(jì)了專利號為201310223686.6的發(fā)明專利《基于 瞬時頻率估計(jì)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械振動信號角域重采樣方法》，該專利設(shè)及一種機(jī)械故障診斷管理 方法，所述方法包括:采集旋轉(zhuǎn)機(jī)械的振動信號、時域降采樣、計(jì)算振動信號的瞬時頻率、劃 分瞬時頻率序列、擬合瞬時頻率曲線、計(jì)算信號角域采樣時刻序列、計(jì)算信號角域采樣時刻 對應(yīng)的幅值序列；計(jì)算信號角域采樣時刻對應(yīng)的幅值序列利用拉格朗日插值算法，求取對 應(yīng)的重采樣時刻原信號的幅值序列A(t)，最終獲得振動信號在角域內(nèi)的重采樣信號R(t)。 該方法不需要額外的轉(zhuǎn)速計(jì)來提取轉(zhuǎn)速信息，直接從振動信號中獲取轉(zhuǎn)軸的轉(zhuǎn)速信息，本 方法分析精度高，硬件成本低，不受環(huán)境限制，特別是對企業(yè)現(xiàn)有設(shè)備的技術(shù)改造具有意 義。
[0004] 但是在仔細(xì)分析后可W發(fā)現(xiàn)，對比文件目的是在沒有轉(zhuǎn)速計(jì)的情況下，估算設(shè)備 的運(yùn)轉(zhuǎn)速度，并利用估算的信息來重新采樣信號，從而獲得更好的和轉(zhuǎn)速相關(guān)的信息。但是 運(yùn)樣的方案在快速變化轉(zhuǎn)速的設(shè)備效果上值得商権，尤其是對于信號相位的計(jì)算沒有提 及，運(yùn)是旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷比較重要的方面。由此可見計(jì)算的精確度難W令人滿意。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明的目的在于提供一種基于振動信號的通用旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷與檢測的方 法，主要用于周期信號和沖擊及噪聲信號的分離。
[0006] 為了實(shí)現(xiàn)所述目的，本發(fā)明一種基于振動信號的通用旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷與檢測的 方法，包括如下步驟:記錄系統(tǒng)初始時刻振動信號用來作為參考信號，記錄系統(tǒng)i時刻振動 信號作為對比信號；將系統(tǒng)初始時刻振動信號和系統(tǒng)i時刻振動信號分別進(jìn)行時域同步平 均(TSA)后進(jìn)行統(tǒng)一相位;此時分別得到處理后知識庫信號和處理后未知信號，將兩信號相 減得到殘差信號，提取殘差信號的統(tǒng)計(jì)學(xué)數(shù)值作為特征值，對特征值進(jìn)行分析即可得到系 統(tǒng)振動特征是否變化；即如果i時刻系統(tǒng)振動特征和系統(tǒng)初始時刻振動特征相似，那么殘差 信號為白噪聲信號，如果i時刻系統(tǒng)振動特征變化那么殘差信號將不再是白噪聲。
[0007] 優(yōu)選的，所述系統(tǒng)振動信號通過由自適應(yīng)濾波算法將其分成周期信號和脈沖信號 加噪聲信號，對于脈沖信號加噪聲信號部分，通過時域同步平均(TSA)進(jìn)一步分離噪聲信 號W進(jìn)一步提高脈沖信號的信噪比。
[0008] 優(yōu)選的，所述自適應(yīng)濾波算法采用的是LMS自適應(yīng)濾波算法或者化S自適應(yīng)濾波算 法。運(yùn)兩種算法簡單便捷，適合本發(fā)明。
[0009] 優(yōu)選的，所述量化殘差信號特征值的方法為Kudosis算法，即
[00川其中k為kurtoS i S值，即待計(jì)算的特征值，Xi為第i時刻信號值，f為Xi的均值，n為 第n個采樣。通過運(yùn)樣的算法可W更精確的獲得量化殘差信號的特征值。
[0012] 通過運(yùn)樣的設(shè)置，本發(fā)明一種基于振動信號的通用旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷與檢測的方 法綜合運(yùn)用了數(shù)字信號處理和統(tǒng)計(jì)模型分析方法，通過對比機(jī)械振動信號的差別來判別系 統(tǒng)振動信號是否變化。采用Time-Synchronized Average(TSA)技術(shù)對原始的振動信號進(jìn)行 處理，W提高振動信號的信噪比。本方法可W靈敏地檢測旋轉(zhuǎn)機(jī)械系統(tǒng)振動信號的變化，而 且結(jié)果更為精準(zhǔn)。
【附圖說明】
[0013] 圖1是本發(fā)明一種基于振動信號的通用旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷與檢測的方法的系統(tǒng)原 理框圖。
[0014] 圖2是本發(fā)明一種基于振動信號的通用旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷與檢測的方法的模擬健 康機(jī)械系統(tǒng)振動信號圖。其中橫坐標(biāo)是采樣點(diǎn)數(shù)n，縱坐標(biāo)是幅值(電壓V)。
[0015] 圖3是本發(fā)明一種基于振動信號的通用旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷與檢測的方法的模擬故 障機(jī)械系統(tǒng)振動信號圖。其中橫坐標(biāo)是采樣點(diǎn)數(shù)n，縱坐標(biāo)是幅值(電壓V)。
【具體實(shí)施方式】
[0016] 如圖1所示，為本發(fā)明一種基于振動信號的通用旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷與檢測的方法， 包括如下步驟:記錄系統(tǒng)初始時刻振動信號用來作為參考信號，記錄系統(tǒng)i時刻振動信號作 為對比信號;將系統(tǒng)初始時刻振動信號和系統(tǒng)i時刻振動信號分別進(jìn)行時域同步平均(TSA) 后進(jìn)行統(tǒng)一相位;此時分別得到處理后知識庫信號和處理后未知信號，將兩信號相減得到 殘差信號，提取殘差信號的統(tǒng)計(jì)學(xué)數(shù)值作為特征值，對特征值進(jìn)行分析即可得到系統(tǒng)振動 特征是否變化；即如果i時刻系統(tǒng)振動特征和系統(tǒng)初始時刻振動特征相似，那么殘差信號為 白噪聲信號，如果i時刻系統(tǒng)振動特征變化那么殘差信號將不再是白噪聲。
[0017] 所述系統(tǒng)振動信號通過由自適應(yīng)濾波算法將其分成周期信號和脈沖信號加噪聲 信號，對于脈沖信號加噪聲信號部分，通過時域同步平均(TSA)進(jìn)一步分離噪聲信號W進(jìn)一 步提局脈沖f目號的f目噪比。
[0018] 所述自適應(yīng)濾波算法采用的是LMS自適應(yīng)濾波算法或者化S自適應(yīng)濾波算法。所述 量化殘差特征值的方法為Kudosis算法，即
[0020] 其中k為ketosis值，即待計(jì)算的特征值，Xi為第i時刻信號值，至為Xi的均值，n為 第n個采樣。其中n的最短長度應(yīng)該滿足n乘上采樣頻率不小于需要檢測旋轉(zhuǎn)部件旋轉(zhuǎn)一周 的時間。
[0021]本發(fā)明采用兩類仿真數(shù)據(jù)來加 W說明。第一類仿真信號由周期信號和噪聲信號組 成，用于模擬健康機(jī)械系統(tǒng)振動信號，如圖2所示。第二類仿真信號由周期信號，脈沖信號， 和噪聲組成，用于模擬故障機(jī)械系統(tǒng)振動信號，如圖3所示。圖2(a)外側(cè)細(xì)線為仿真參照信 號，中間粗黑線為經(jīng)過TSA處理降噪后的信號，圖2(b)外側(cè)細(xì)線為仿真信號，紅線為經(jīng)過TSA 處理降噪后的信號，圖2(c)為圖2(a)和(b)相減后的殘差信號。圖3(a)外側(cè)細(xì)線為仿真參照 信號，黑粗線為經(jīng)過TSA處理降噪后的信號，圖3(b)外側(cè)細(xì)線為仿真信號，黑粗線為經(jīng)過TSA 處理降噪后的信號，圖3(c)為圖3(a)和(b)相減后的殘差信號。對比圖2圖3結(jié)果，我們可W 清晰的看出算法有效地捕捉到了系統(tǒng)由于故障所引起的變化。
[0023]運(yùn)個原理是經(jīng)過均值運(yùn)算后，健康機(jī)械信號被提取出來，所W健康機(jī)械信號殘差 信號應(yīng)該為白噪聲信號，而故障機(jī)械信號經(jīng)過殘差運(yùn)算后不為白噪聲信號。因此，通過計(jì)算 根據(jù)最終殘差信號的特征值就可W判斷是否有故障存在。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種基于振動信號的通用旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷與檢測的方法，其特征在于:包括如下 步驟:記錄系統(tǒng)初始時刻振動信號用來作為參考信號，記錄系統(tǒng)i時刻振動信號作為對比信 號;將系統(tǒng)初始時刻振動信號和系統(tǒng)i時刻振動信號分別進(jìn)行時域同步平均(TSA)后進(jìn)行統(tǒng) 一相位;此時分別得到處理后知識庫信號和處理后未知信號，將兩信號相減得到殘差信號， 提取殘差信號的統(tǒng)計(jì)學(xué)數(shù)值作為特征值，對特征值進(jìn)行分析即可得到系統(tǒng)振動特征是否變 化；即如果i時刻系統(tǒng)振動特征和系統(tǒng)初始時刻振動特征相似，那么殘差信號為白噪聲信 號，如果i時刻系統(tǒng)振動特征變化那么殘差信號將不再是白噪聲。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述一種基于振動信號的通用旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷與檢測的方法，其 特征在于，所述系統(tǒng)振動信號通過由自適應(yīng)濾波算法將其分成周期信號和脈沖信號加噪聲 信號，對于脈沖信號加噪聲信號部分，通過時域同步平均(TSA)進(jìn)一步分離噪聲信號以進(jìn)一 步提高脈沖信號的信噪比。3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述一種基于振動信號的通用旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷與檢測的方法，其 特征在于，所述自適應(yīng)濾波算法采用的是LMS自適應(yīng)濾波算法或者RLS自適應(yīng)濾波算法。4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述一種基于振動信號的通用旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷與檢測的方法，其 特征在于，所述量化殘差特征值的方法為Kurtosis算法，即其中k為kurtosis值，即待計(jì)算的特征值，xi為第i時刻信號值，:奪為xi的均值，η為第η 個采樣。
【專利摘要】本發(fā)明的目的在于提供一種基于振動信號的通用旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷與檢測的方法，主要用于周期信號和沖擊及噪聲信號的分離。為了實(shí)現(xiàn)所述目的，本發(fā)明一種基于振動信號的通用旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷與檢測的方法，包括如下步驟：記錄系統(tǒng)初始時刻振動信號用來作為參考信號，記錄系統(tǒng)i時刻振動信號作為對比信號；將兩信號相減得到殘差信號，提取殘差信號的統(tǒng)計(jì)學(xué)數(shù)值作為特征值，對特征值進(jìn)行分析即可得到系統(tǒng)振動特征是否變化通過這樣的設(shè)置，本發(fā)明一種基于振動信號的通用旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷與檢測的方法綜合運(yùn)用了數(shù)字信號處理和統(tǒng)計(jì)模型分析方法，通過對比機(jī)械振動信號的差別來判別系統(tǒng)振動信號是否變化。
【IPC分類】G01M13/00
【公開號】CN105527077
【申請?zhí)枴緾N201510779653
【發(fā)明人】楊軍
【申請人】長興昇陽科技有限公司
【公開日】2016年4月27日
【申請日】2015年11月15日