CN102901627A - 基于模糊逻辑的系统监测系统和方法 - Google Patents

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Abstract

一种轴承监测系统（26）包括至少一个传感器，和操作上连接到所述至少一个传感器的模糊逻辑使能设备（60）。所述模糊逻辑使能设备（60）包括配置并布置成基于来自所述至少一个传感器的输入确定元件条件的模糊逻辑规则集合。

Description

基于模糊逻辑的系统监测系统和方法
技术领域
本文公开的主题涉及系统监测的技术，并且更具体而言，涉及用于监测系统的基于模糊逻辑的系统。
背景技术
许多工业设施采用需要监测的各种系统。例如，马达系统包括促进内部旋转轴相对无摩擦旋转的轴承。大工业马达将时常包括两个或更多的大轴承。一个、另一个或两个轴承的失效导致代价大的故障时间。因此，许多工业马达包括设置成监测轴承的传感器。上述传感器可监测振动、热和可指示潜在问题的其它因素。目前，轴承健康监测系统采用基于阈值或两态的标准以确定轴承健康。更明确地，目前的系统提供轴承是否是好的或轴承是否已变坏的指示。机械的和电的其它系统采用暴露于随着时间推移导致元件退化和失效的操作条件的各种元件。
发明内容
根据示例性实施例的一个方面，监测系统包括至少一个传感器，和操作上连接到所述至少一个传感器的模糊逻辑使能设备。所述模糊逻辑使能设备包括配置并布置成基于来自所述至少一个传感器的输入来确定元件的条件的模糊逻辑规则集合。
根据示例性实施例的另一方面，使用模糊逻辑规则集合监测元件的条件的方法包括用传感器来检测元件的至少一个参数、将所述元件的所述至少一个参数传送到模糊逻辑使能设备、将所述模糊逻辑规则集合应用于所述元件的所述至少一个参数、和基于所述至少一个轴承参数来确定所述元件的条件。
根据示例性实施例的又一方面，马达系统包括：旋转轴，所述旋转轴具有第一端部，其经过中间部分延伸到第二端部；安排在所述轴的所述第一端部处的第一轴承；和安排在所述轴的所述第二端部处的第二轴承；和操作上耦合到所述第一和第二轴承的其中一个的轴承监测系统。所述轴承监测系统包括至少一个传感器、和操作上连接到所述至少一个传感器的模糊逻辑使能设备。所述模糊逻辑使能设备包括配置并布置成基于来自所述至少一个传感器的输入来确定所述第一和第二轴承中的至少一个的条件的模糊逻辑规则集合。
从结合附图所作出的以下的描述，这些及其它的优点和特征将变得更加清楚。
附图说明
在说明书结尾处的权利要求书中具体指出并明确要求被视为本发明的主题。从结合附图所作出的以下的详细描述，本发明上述的和其它的特征及优点是清楚的，在附图中：
图1是依据示例性实施例的包括操作上连接到轴承监测系统的第一和第二轴承的马达的横截面视图；及
图2是示出依据示例性实施例的用于使用模糊逻辑规则集合来监测轴承的方法的流程图。
详细描述参照附图通过例子解释本发明的实施例及优点和特征。
附图中标记表示如下：
2 马达
4 壳体
7 定子
9 转子
12 轴
14 第一端
16 第二端
20 第一轴承
22 第二轴承
26 轴承监测系统
30 第一多个传感器（与第一轴承相关联）
31 第一多个传感器（与第一轴承相关联）
32 第一多个传感器（与第一轴承相关联）
36 第二多个传感器（与第二轴承相关联）
37 第二多个传感器（与第二轴承相关联）
38 第二多个传感器（与第二轴承相关联）
50 传感器系统
60 模糊逻辑使能设备（FLED）
61 无线发送器/接收器
62 线缆
64 控制器
66 存储器
68 无线接收器/发送器
70 显示器。
具体实施方式
参照图1，以2一般性地表示电马达形式示出的旋转机器。马达2包括壳体4，定子7安装到壳体4。转子9响应电动势而相对于定子7旋转。转子9由相对于壳体4可旋转地安装的轴12支持。轴12包括第一端14，其延伸到第二端16。第一端14由第一轴承20可旋转地支持，而第二端16由第二轴承22可旋转地支持。如下将更充分地详述的那样，由采用模糊逻辑规则集合以确定潜在失效的可能性的轴承监测系统26来监测第一和第二轴承20和22。还能监测第一和第二轴承以建立相对于旋转机器中的其它轴承来评价轴承条件的等级。
依据一示例性实施例，轴承监测系统26包括设置成检测与第一轴承20相关联的参数的第一多个传感器30-32。传感器30-32可包括温度传感器、振动传感器和过载传感器。设置第二多个传感器36-38来检测与第二轴承22相关联的参数。以与上面所描述类似的方式，第二多个传感器36-38可包括温度传感器、振动传感器和过载传感器。在这点上，应该理解，传感器的数量、类型和每种类型的数量可不同。第一和第二多个传感器30-32及36-38耦合到在所示示例性实施例中安装到壳体4的传感器系统50。如下将更充分地讨论的那样，传感器系统50收集来自第一和第二多个传感器30-32及36-38的轴承参数数据。传感器系统50也将该轴承参数数据传送到模糊逻辑使能设备（FLED）60。数据可经过安排在传感器系统50中的无线发送器/接收器61来无线地发送或诸如经过线缆62的经过直接链路（direct link）来发送。
进一步依据示例性实施例，FLED 60包括控制器64和存储器66。存储器66存储应用于从传感器系统50接收的轴承参数数据的模糊逻辑规则集合。FLED 60还包括配置成经过无线发送器61与传感器系统50通信的无线接收器/发送器68和配置成显示轴承健康数据的显示器70。如下将更充分地讨论的那样，FLED 60接收来自传感器30-32和36-38的数据。模糊逻辑规则的集合所述数据应用于所述数据以确定每个轴承20和22的预计健康。
现将参照图2，描述依据一示例性实施例的使用模糊逻辑规则集合来监测轴承健康的方法。最初，如框100中所指示，由传感器30-32和/或36-38来检测诸如温度、振动和过载的一个或更多轴承参数。如框102中所指示，将一个或更多轴承参数传输到FLED 60。在框104中，FLED 60执行数据质量检查、规格化来自传感器的数据、和将模糊逻辑规则集合应用于一个或更多轴承参数。在这点上，在框106中，FLED 60确定对轴承20和/或轴承22的潜在失效的可能性，诸如以下表1所示。潜在的轴承失效的可能性和/或轴承20和22相对于彼此和/或旋转机器2或其它类似机器中的其它轴承（未示出）的相对等级。如框108中所指示，潜在的轴承失效的可能性和或等级传输到并呈现在显示器70上。
表1
Figure 2012102590837100002DEST_PATH_IMAGE001
在这点上，应该理解，示例性实施例提供用于使用模糊逻辑规则的集合来确定或预测系统元件的潜在失效的系统和方法。与简单提供替换的立即需要、润滑需要、或目前元件条件的指示的现有系统形成对照，使用模糊逻辑规则集合的示例性实施例预测潜在的元件失效的可能和/或相对于该系统或类似系统中的其它元件来评价元件。如此，人员能计划预防性轴承替换以避免代价大的非计划的停机时间或与轴承失效相关联的损坏。还应该理解，按照监测轴承来描述系统，能对输入参数作出调节以便能采用该系统来监测广泛的系统。例如，在润滑系统中，能采用模糊逻辑规则以监测润滑剂条件，或监测元件条件，其中采用温度参数、目前流参数等。本发明的技术效果通过提供能接收不同应用或系统特定输入的灵活的模糊逻辑规则集合来监测系统元件的全面条件而实现对监测系统技术上的贡献。该模糊逻辑规则的灵活性通过提供工业或系统特定输入来实现能易于适合多个工业的监测系统。与现有专用的监测系统不同，模糊逻辑规则通过提供作为输入的系统相关变量到模糊逻辑使能设备而易于适合广泛的系统。
虽然仅结合有限数量的实施例详细地描述了本发明，但是应该容易地理解，本发明不限于这样的公开实施例。相反，能修改本发明以结合前面未描述的任意数量的变型、变更、替换或等效安排，但是它们与本发明的精神和范围相当。另外，虽然描述了本发明的各种实施例，但是要理解，本发明的某方面可仅包括所描述的实施例中的某些。因此，本发明不视为受前面描述限制，而仅由所附权利要求的范围来限制。

Claims (10)

1.一种监测系统（26）包括：
至少一个传感器；和
操作上连接到所述至少一个传感器的模糊逻辑使能设备（60），所述模糊逻辑使能设备（60）包括配置并布置成基于来自所述至少一个传感器的输入来确定元件条件的模糊逻辑规则集合。
2.根据权利要求1所述的监测系统（26），其中，所述至少一个传感器包括温度传感器、振动传感器和过载传感器中的一个。
3.根据权利要求1所述的监测系统（26），其中，所述至少一个传感器包括温度传感器、振动传感器和过载传感器中的两个。
4.根据权利要求1所述的监测系统（26），其中，所述至少一个传感器包括温度传感器、振动传感器和过载传感器中的每一个。
5.根据权利要求1所述的监测系统（26），其中，所述传感器构件包括直接耦合到所述模糊逻辑使能设备（60）的通信链路。
6.根据权利要求1所述的监测系统（26），还包括：操作上耦合到所述至少一个传感器的传感器系统（50），所述传感器系统（50）包括操作上连接到所述至少一个传感器的无线发送器（61）。
7.根据权利要求6所述的监测系统（26），其中，所述模糊逻辑使能设备（60）包括配置并布置成接收经所述无线发送器（61）来自所述至少一个传感器的信号的无线接收器（68）。
8.根据权利要求7所述的监测系统（26），其中，所述模糊逻辑使能设备（60）包括web使能设备。
9.根据权利要求8所述的监测系统（26），其中，所述web使能设备包括智能电话。
10.根据权利要求1所述的监测系统（26），其中，相对于轴承来安装所述至少一个传感器。
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KARL M. REICHARD, MIKE VAN DYKE, KEN MAYNARD: "Application of sensor fusion and signal classification techniques in a distributed machinery condition monitoring system", 《PROCEEDINGS OF SPIE - THE INTERNATIONAL SOCIETY FOR OPTICAL ENGINEERING》, 28 April 2000 (2000-04-28), pages 329 - 336, XP055063161, DOI: doi:10.1117/12.381646 *
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