CN102175439A - 针对旋转机械的阶次分析实现方法 - Google Patents
针对旋转机械的阶次分析实现方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN102175439A CN102175439A CN 201110026078 CN201110026078A CN102175439A CN 102175439 A CN102175439 A CN 102175439A CN 201110026078 CN201110026078 CN 201110026078 CN 201110026078 A CN201110026078 A CN 201110026078A CN 102175439 A CN102175439 A CN 102175439A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- pulse
- order analysis
- signal
- rotating machinery
- speed shaft
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Images
Landscapes
- Testing Of Devices, Machine Parts, Or Other Structures Thereof (AREA)
- Measurement Of Mechanical Vibrations Or Ultrasonic Waves (AREA)
Abstract
一种信号处理技术领域的针对旋转机械的阶次分析实现方法,通过采用振动加速度传感器提取设备的振动信号和转速信号,经抗混叠滤波器抗混叠滤波后,通过数据采集卡生成数字信号,利用传动比参数生成模拟脉冲并对振动信号进行等角度重采样,最后通过频谱变换实现阶次分析。本发明有效克服了企业现场需要额外安装转速传感器实现阶次分析的弊端,对企业已有设备的技术改造具有重大意义。
Description
技术领域
本发明涉及的是一种信号处理技术领域的方法,具体是一种针对旋转机械的阶次分析实现方法。
背景技术
在钢铁、石化等领域中高速、高强度大型旋转机械是企业的关键设备,倘若这类关键设备发生意外或突发故障,不仅会影响企业生产效率、造成经济损失,而且会大大增加企业的维护成本,严重时甚至会造成人员伤亡。因此,对此类设备进行状态监测和故障诊断显得尤为重要。
随着科技的不断进步,设备跟新也是日新月异,对于大型旋转机械,出现了越来越多的变频设备,其工作运转频率将会随着工况的变化而不断变化。由于工作转速的不断变化,传统的基于时间序列的频谱分析很难准确的对设备进行监测与分析,必须使用阶次分析技术来跟踪设备的工作频率。而实现阶次分析的前提则必须将传统的等时间采集振动信号转变为等角度振动信号,目前应用最广泛的实现方法是通过安装倍频器来控制数据采集卡实现信号的等角度采样。但是,对于工业现场来说,倍频器法的不足在于:由于设备现场一般运行环境都比较恶劣,额外安装倍频器将大大降低系统的可靠性;安装倍频器需要对工业现场进行施工,难度比较大;对于倍频器的投入也是不小的成本开支。同时,很多旋转设备都具有高速轴和低速轴两部分,一般只对其中一个转速传感器,而如要实现阶次分析则必须要有转速信号,按传统方法则必须改造设备,安装传感器,这样有大大增加了系统安装难度。
经过对现有技术的检索发现,如文献《基于阶次倒双谱分析的滚动轴承故障诊断方法》,中北大学学报(自然科学版),2008年10月15日发表,此文献中利用计算阶次跟踪法实现了滚动轴承的故障诊断,但是,其实现还是需要转速脉冲作为参考,当遇到有高速轴和低速轴两种,且其中一轴不含有转速传感器时,就无法利用此阶次分析重采样方法实现故障诊断。
发明内容
本发明针对现有技术存在的上述不足,提供一种针对旋转机械的阶次分析实现方法,有效克服了企业现场需要额外安装转速传感器实现阶次分析的弊端,对企业已有设备的技术改造具有重大意义。
本发明是通过以下技术方案实现的,本发明通过采用振动加速度传感器提取设备的振动信号和转速信号,经抗混叠滤波器抗混叠滤波后,通过数据采集卡生成数字信号,利用传动比参数生成模拟脉冲并对振动信号进行等角度重采样,最后通过频谱变换实现阶次分析。
所述的利用传动比参数生成模拟脉冲并对振动信号进行等角度重采样是指:
1)将传动比m取整得到脉冲数n,并选取当前高速轴上的n个转速脉冲,计算n个转速脉冲之间的时间间隔ΔT1、ΔT2、…、ΔTn;
所述的取整是指仅保留整数部分的向下取整。
3)根据更新频率的低俗轴脉冲以及当前高速轴上的转速脉冲分别对采集卡输出信号进行等角度重采样,得到等角度信号;
所述的重采样的插值方式为线性插值。
4)对等角度信号进行傅立叶变换得到频域特征向量,然后计算阶次分辨率信息,实现变频设备的阶次分析。
本发明的优势在于:
1)相对于传统的倍频器硬件实现,本发明采用关键技术实现方法,降低了生产成本。
2)模拟脉冲方法的提出,使得在传动轴一端没有转速脉冲信号的前提下仍然可通过传动比模拟生成,降低了成本和安装难度。
3)对于传统使用倍频器实现的方案,本发明实现方法大大提高了系统运行的可靠性。
附图说明
图1是阶次分析的过程框图。
图2是模拟脉冲生成方法示意图。
图3是阶次分析实现流程示意图
具体实施方式
下面对本发明的实施例作详细说明,本实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施,给出了详细的实施方式和具体的操作过程,但本发明的保护范围不限于下述的实施例。
实施例1
如图1所示,本实施例包括以下步骤:
1)将传动比m(一不为整数,如3.24)取整得到n。
2)获取现有的高速轴上的n个脉冲数。
3)计算n个脉冲数之间的时间间隔(ΔT1ΔT2。。。ΔTn).
4)根据如下公式计算低速轴的脉冲间隔ΔT,
5)根据上述计算所得的ΔT生成新的低速轴脉冲。
6)根据得到的模拟脉冲和现有的高速轴转速脉冲,分别对采集卡输出信号进行等角度重采样,插值方式使用线性插值。对后对所得到的等角度信号进行傅立叶变换得到频域特征向量,然后计算阶次分析所需要的阶次分辨率信息,即可实现变频设备的阶次分析。
本实施例应用于某钢铁集团煤焦化厂重大设备鼓风机的在线监测系统中,并取得了良好的监测及诊断效果。现场共有两台鼓风机机组,在正常工作状态下是一开一备,风机轴上装有转速脉冲传感器,而电机端则没有转速传感器,双方传动比为3.43,此鼓风机是节能变频系统,其工作转速随时间不断变化,利用本发明技术计算得到m为3.43,n为3,通过阶次分析后得到的阶次谱很好地反映了设备的运转状态。
实施例2
本方法应用于唐山某钢铁厂高线精轧机的现场工作设备,现场的传动齿轮箱分为3级,传动比分别为5.16和2.54,由于只有在电机轴端安装了转速传感器,在齿轮箱另外两个输出轴端没有安装转速传感器,利用本发明提出的阶次分析技术得到的n,m分别为5.16,2.54和5,2.若没有本发明提供的技术,则只能对齿轮箱进行加工重新安装传感器,大大增加了成本,本发明的应用在不进行改造的基础上仍然完成了阶次分析的任务。
实施例3
抚顺某锻钢厂一精锻车间的减速齿轮箱对其进行状态监测,根据本发明提供的阶次分析新技术,只需在电机端安装转速传感器,齿轮箱传动比为4.56,得出n,m分别为4.56和4,根据此参数和电机端的转速脉冲可生成输出端模拟脉冲,最后实现齿轮箱的阶次分析。
本发明针对传统阶次分析实现过程中过于依赖转速脉冲的缺点,提出了基于模拟脉冲的阶次分析技术,此技术不仅可以很好地对设备进行阶次分析,而且不需要在传动系统的两端都安装转速传感器,降低了成本。
Claims (4)
1.一种针对旋转机械的阶次分析实现方法,其特征在于,通过采用振动加速度传感器提取设备的振动信号和转速信号,经抗混叠滤波器抗混叠滤波后,通过数据采集卡生成数字信号,利用传动比参数生成模拟脉冲并对振动信号进行等角度重采样,最后通过频谱变换实现阶次分析。
3.根据权利要求1所述的针对旋转机械的阶次分析实现方法,其特征是,所述的取整是指仅保留整数部分的向下取整。
4.根据权利要求1或2所述的针对旋转机械的阶次分析实现方法,其特征是,所述的重采样的插值方式为线性插值。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN2011100260787A CN102175439B (zh) | 2011-01-25 | 2011-01-25 | 针对旋转机械的阶次分析实现方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN2011100260787A CN102175439B (zh) | 2011-01-25 | 2011-01-25 | 针对旋转机械的阶次分析实现方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN102175439A true CN102175439A (zh) | 2011-09-07 |
CN102175439B CN102175439B (zh) | 2012-06-27 |
Family
ID=44518648
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN2011100260787A Expired - Fee Related CN102175439B (zh) | 2011-01-25 | 2011-01-25 | 针对旋转机械的阶次分析实现方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN102175439B (zh) |
Cited By (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103308152A (zh) * | 2013-06-06 | 2013-09-18 | 沈阳大学 | 基于瞬时频率估计的旋转机械振动信号角域重采样方法 |
CN104266747A (zh) * | 2014-06-09 | 2015-01-07 | 中能电力科技开发有限公司 | 一种基于振动信号阶次分析的故障诊断方法 |
CN104407291A (zh) * | 2014-11-12 | 2015-03-11 | 南方电网科学研究院有限责任公司 | 一种风电机组故障诊断系统与方法 |
CN107192550A (zh) * | 2016-03-14 | 2017-09-22 | 易宝股份有限公司 | 阶次分析系统 |
CN107560724A (zh) * | 2017-09-27 | 2018-01-09 | 朗坤智慧科技股份有限公司 | 一种振动信号分析方法 |
CN107798298A (zh) * | 2017-09-30 | 2018-03-13 | 安徽容知日新科技股份有限公司 | 一种信号处理方法、装置和计算设备 |
CN110686892A (zh) * | 2019-10-23 | 2020-01-14 | 中船动力有限公司 | 在线柴油机弹性传动齿轮状态检测方法 |
CN111611943A (zh) * | 2020-05-24 | 2020-09-01 | 哈尔滨理工大学 | 一种基于声音分析的齿轮分类方法 |
CN112484998A (zh) * | 2020-11-16 | 2021-03-12 | 苏州大学文正学院 | 一种基于同步模态谱的风电机组轴承故障诊断方法 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6351714B1 (en) * | 1998-03-03 | 2002-02-26 | Entek Ird International Corporation | Order tracking signal sampling process |
US6999884B2 (en) * | 2003-01-10 | 2006-02-14 | Oxford Biosignals Limited | Bearing anomaly detection and location |
CN101293529A (zh) * | 2007-04-29 | 2008-10-29 | 余亚莉 | 车载式轨道交通客流运能及运行安全智能监控和预警系统 |
EP2226621A1 (en) * | 2009-03-05 | 2010-09-08 | Tetra Laval Holdings & Finance SA | Predictive rolling bearing maintenance |
CN101871846A (zh) * | 2010-06-11 | 2010-10-27 | 清华大学 | 一种汽车动力传动系统扭转振动信号的在线检测方法 |
-
2011
- 2011-01-25 CN CN2011100260787A patent/CN102175439B/zh not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6351714B1 (en) * | 1998-03-03 | 2002-02-26 | Entek Ird International Corporation | Order tracking signal sampling process |
US6999884B2 (en) * | 2003-01-10 | 2006-02-14 | Oxford Biosignals Limited | Bearing anomaly detection and location |
CN101293529A (zh) * | 2007-04-29 | 2008-10-29 | 余亚莉 | 车载式轨道交通客流运能及运行安全智能监控和预警系统 |
EP2226621A1 (en) * | 2009-03-05 | 2010-09-08 | Tetra Laval Holdings & Finance SA | Predictive rolling bearing maintenance |
CN101871846A (zh) * | 2010-06-11 | 2010-10-27 | 清华大学 | 一种汽车动力传动系统扭转振动信号的在线检测方法 |
Cited By (15)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103308152B (zh) * | 2013-06-06 | 2015-10-21 | 沈阳大学 | 基于瞬时频率估计的旋转机械振动信号角域重采样方法 |
CN103308152A (zh) * | 2013-06-06 | 2013-09-18 | 沈阳大学 | 基于瞬时频率估计的旋转机械振动信号角域重采样方法 |
CN104266747A (zh) * | 2014-06-09 | 2015-01-07 | 中能电力科技开发有限公司 | 一种基于振动信号阶次分析的故障诊断方法 |
CN104407291A (zh) * | 2014-11-12 | 2015-03-11 | 南方电网科学研究院有限责任公司 | 一种风电机组故障诊断系统与方法 |
CN104407291B (zh) * | 2014-11-12 | 2017-05-03 | 南方电网科学研究院有限责任公司 | 一种风电机组故障诊断系统与方法 |
CN107192550B (zh) * | 2016-03-14 | 2019-04-23 | 易宝股份有限公司 | 阶次分析系统 |
CN107192550A (zh) * | 2016-03-14 | 2017-09-22 | 易宝股份有限公司 | 阶次分析系统 |
CN107560724A (zh) * | 2017-09-27 | 2018-01-09 | 朗坤智慧科技股份有限公司 | 一种振动信号分析方法 |
CN107798298A (zh) * | 2017-09-30 | 2018-03-13 | 安徽容知日新科技股份有限公司 | 一种信号处理方法、装置和计算设备 |
CN107798298B (zh) * | 2017-09-30 | 2020-06-05 | 安徽容知日新科技股份有限公司 | 一种信号处理方法、装置和计算设备 |
CN110686892A (zh) * | 2019-10-23 | 2020-01-14 | 中船动力有限公司 | 在线柴油机弹性传动齿轮状态检测方法 |
CN110686892B (zh) * | 2019-10-23 | 2021-07-13 | 中船动力有限公司 | 在线柴油机弹性传动齿轮状态检测方法 |
CN111611943A (zh) * | 2020-05-24 | 2020-09-01 | 哈尔滨理工大学 | 一种基于声音分析的齿轮分类方法 |
CN112484998A (zh) * | 2020-11-16 | 2021-03-12 | 苏州大学文正学院 | 一种基于同步模态谱的风电机组轴承故障诊断方法 |
CN112484998B (zh) * | 2020-11-16 | 2022-12-27 | 苏州大学文正学院 | 一种基于同步模态谱的风电机组轴承故障诊断方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN102175439B (zh) | 2012-06-27 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN102175439B (zh) | 针对旋转机械的阶次分析实现方法 | |
Liu et al. | A review of failure modes, condition monitoring and fault diagnosis methods for large-scale wind turbine bearings | |
Li et al. | A new noise-controlled second-order enhanced stochastic resonance method with its application in wind turbine drivetrain fault diagnosis | |
Li et al. | Detection of gear cracks in a complex gearbox of wind turbines using supervised bounded component analysis of vibration signals collected from multi-channel sensors | |
CN103323274B (zh) | 旋转机械状态监测与故障诊断系统及方法 | |
Yoon et al. | On the use of a single piezoelectric strain sensor for wind turbine planetary gearbox fault diagnosis | |
CN104865400B (zh) | 一种风电机组转速的检测识别方法及系统 | |
CN103499437B (zh) | 可调品质因子双树复小波变换的旋转机械故障检测方法 | |
CN102937522B (zh) | 一种齿轮箱复合故障诊断方法及系统 | |
CN105784366A (zh) | 一种变转速下的风电机组轴承故障诊断方法 | |
CN102441579B (zh) | 热连轧轧机运行状态的在线监测方法 | |
CN104634571A (zh) | 一种基于lcd-mf的滚动轴承故障诊断方法 | |
CN108844733B (zh) | 一种基于kl散度与均方根值的齿轮状态监测指标提取方法 | |
CN105806613A (zh) | 一种基于阶比复杂度的行星齿轮箱故障诊断方法 | |
CN103048135A (zh) | 一种柔性转子滚动轴承基础系统多故障耦合实验器及故障辨识方法 | |
CN105092243A (zh) | 一种齿轮故障定位系统及方法 | |
CN103940611A (zh) | 一种风电机组变工况下滚动轴承自适应异常检测方法 | |
CN103308152A (zh) | 基于瞬时频率估计的旋转机械振动信号角域重采样方法 | |
CN105548595A (zh) | 一种提取风电齿轮箱各级轴转速检测方法 | |
Liu et al. | Asymmetric penalty sparse model based cepstrum analysis for bearing fault detections | |
CN102175762A (zh) | 滑动轴承油膜刚度、油膜厚度监测装置 | |
CN102798413B (zh) | 一种铁道动态检测系统 | |
Wang et al. | Tacholess order-tracking approach for wind turbine gearbox fault detection | |
CN103559392A (zh) | 一种基于多传感信息融合的机组状态评估方法 | |
CN109484937A (zh) | 一种矿井提升机状态检测的增强同步提取变换方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
C14 | Grant of patent or utility model | ||
GR01 | Patent grant | ||
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |
Granted publication date: 20120627 Termination date: 20150125 |
|
EXPY | Termination of patent right or utility model |