CN104215395B - 一种转子不平衡故障的检测方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种转子不平衡故障的检测方法及装置。所述包括：采集转子振动信号；根据转子振动信号，提取转子的特征参数并分析每个特征参数对于不平衡量的敏感度，提取出N个敏感的特征参数，作为N个不平衡特征参数；采用最佳拟合方法，对N个不平衡特征参数进行拟合，得到转子的N个不平衡特征参数的N个拟合函数模型；将N个转子不平衡特征参数的数值代入相应的拟合函数模型，计算对应的N个不平衡率；对N个不平衡率取平均值，生成最终的转子不平衡率；将转子不平衡率乘以转子质量，生成转子不平衡量。本发明使得转子在不停机的情况下即可获知转子的不平衡量，可有效减少停机检测带来的经济损失，同时减少因维护、校正不及时带来的安全隐患。

Description

一种转子不平衡故障的检测方法及装置

技术领域

本发明涉及机械的检测领域，尤其涉及一种对转子的不平衡故障进行检测的方法及装置，具体的讲是一种在不停机的状态下对转子的不平衡故障进行检测的方法及装置。

背景技术

在石油和化工企业中，旋转机械的转子出现不平衡故障的几率非常高，约占旋转机械故障的30％以上。转子出现不平衡故障时，将引起整个机器的振动，并产生噪声，加速轴承的磨损，降低机器的寿命，甚至使机器控制失灵，发生严重事故。引起转子不平衡的原因是多方面的，例如转子的结构设计不合理、机械加工质量偏差、装配误差、材质不均匀、动平衡精度差；运行中联轴器相对位置的改变；转子部件缺损等等。

为了确知转子是否存在不平衡故障，通常解决方法是将设备停机，用专用检测仪器对转子系统进行不平衡测量。如果不平衡量超标，则需要对其进行维修或校正。但是对设备停机，会使生产中断，严重影响经济效益，因此通常在不平衡故障很严重时才被迫停下来检测，这时就往往错过了最佳的维修和校正时机，增加了维修费用，也给设备安全运行带来了严重的隐患。

发明内容

本发明的目的是提供一种转子不平衡故障的检测方法及装置，用以在不停机的情况下定量评估转子不平衡量。

为了达到上述目的，本发明实施例提供一种转子不平衡故障的检测方法，包括：采集转子振动信号；根据所述转子振动信号，提取转子的特征参数并分析每个所述特征参数对于不平衡量的敏感度，提取出N个敏感的特征参数，作为转子的N个不平衡特征参数；采用最佳拟合方法，对所述N个不平衡特征参数进行拟合，得到所述转子的N个不平衡特征参数的N个拟合函数模型；将所述N个转子不平衡特征参数的数值代入相应的拟合函数模型，计算对应的N个不平衡率；对所述N个不平衡率取平均值，生成最终的转子不平衡率；对所述转子不平衡率，乘以转子质量，即得到转子不平衡量。

为了达到上述目的，本发明实施例还提供一种转子不平衡故障的检测装置，包括：转子振动信号采集单元，用于采集转子振动信号；不平衡特征参数提取单元，用于根据所述转子振动信号，提取转子的特征参数并分析每个所述特征参数对于不平衡量的敏感度，提取出N个敏感的特征参数，作为转子的N个不平衡特征参数；拟合单元，用于采用最佳拟合方法，对所述N个不平衡特征参数进行拟合，得到所述转子的N个不平衡特征参数的N个拟合函数模型；不平衡率计算单元，用于将所述N个转子不平衡特征参数的数值代入相应的拟合函数模型，计算对应的N个不平衡率，并对所述N个不平衡率取平均值，生成最终的转子不平衡率；不平衡量计算单元，用于对所述转子不平衡率，乘以转子质量，生成转子不平衡量。

本发明实施例的转子不平衡故障的检测方法及装置的有益效果是：通过转子的不停机检测，确定转子不平衡的定量估算模型，从而使得转子在不停机的情况下即可获知转子的不平衡量。该方法可以及时地获得转子的平衡状态，为转子的维护、保养和校正提供依据。可以有效地减少停机检测带来的经济损失，同时减少因维护、校正不及时带来的安全隐患。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对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，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例的转子不平衡故障的检测方法的流程图；

图2为本发明实施例的转子不平衡故障的检测装置的结构示意图；

图3为本发明具体实施例的1倍频随配重的变化趋势图；

图4为本发明具体实施例的0.5倍频随配重的变化趋势图；

图5为本发明具体实施例的2倍频与3倍频随配重的变化趋势图；

图6为本发明具体实施例的峰峰值随配重的变化趋势图。

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，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。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前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明提供了一种在设备不停机情况下的对转子的不平衡故障进行检测的方法及装置，在设备正常运行中采集转子的振动信号，提取不平衡特征参数，然后用拟合方法挖掘特征参数与不平衡严重程度的函数关系和规律，从而定量估算转子的不平衡量。

图1为本发明实施例的转子不平衡故障的检测方法的流程图。如图1所示，所述检测方法包括：步骤S101，采集转子振动信号；步骤S102，根据所述转子振动信号，提取转子的特征参数并分析每个所述特征参数对于不平衡量的敏感度，提取出N个敏感的特征参数，作为转子的N个不平衡特征参数；步骤S103，采用最佳拟合方法，对所述N个不平衡特征参数进行拟合，得到所述转子的N个不平衡特征参数的N个拟合函数模型；步骤S104，将所述N个转子不平衡特征参数的数值代入相应的拟合函数模型，计算对应的N个不平衡率；步骤S105，对所述N个不平衡率取平均值，生成最终的转子不平衡率；步骤S106，计算不平衡量，不平衡量＝不平衡率×转子质量。

在本实施例的步骤S101中，可以通过振动加速度传感器以及MDES(MachineDiagnosis Expert System，机器诊断专家系统)-5数据采集器采集转子振动信号。所述提取的转子的特征参数包括振动信号的时域特征参数和频域特征参数，其中：所述时域特征参数包括绝对值、峰峰值、方差值、有效值、偏斜度和方根幅值；所述频域特征参数包括1倍频幅值、2倍频幅值、3倍频幅值以及半倍频幅值。

在本实施例的步骤S102中，分析所述每个特征参数对于不平衡量的敏感度，包括：根据每一特征参数随不平衡量变化的趋势，分析所述每个特征参数对于不平衡量的敏感度。敏感度定义为：指标变化量/不平衡变化量，比值越大，敏感度越高。它是基于实验得出的结果，因为不同特征参数对故障敏感度是不一样的，选择对故障敏感度高的参数会提高故障诊断的准确率，因此通过大量实验模拟最终获得对故障敏感的故障特征。

在本实施例的步骤S103中，采用最佳拟合方法对所述N个不平衡特征参数进行拟合，得到所述转子的N个不平衡特征参数的N个拟合函数模型。所谓最佳拟合就是拟合结果能够在实现最大相关的同时还能反映因变量随自变量改变的变化趋势。为使估算结果更加符合设备的实际情况，提出了“不平衡率λ”这一无量纲概念。其拟合步骤如下：

步骤1，确定自变量和因变量：将提取出来的不平衡特征参数作为拟合函数模型的自变量，将不平衡量质量与转子质量之比Δ作为拟合函数的因变量

步骤2，选定拟合函数模型：一般四阶函数表达式足以表达上述因变量与自变量之间的关系，所以选定λ＝a+b·x+c·x²+d·x³+e·x⁴为拟合结果的函数模型。式中因变量λ为不平衡率，它与Δ同为无量纲变量。

步骤3，拟合函数模型中系数的求解：用编程软件(1stOpt)编写曲线拟合程序代码；选定1stOpt软件中的共轭梯度法作为求取待定系数的方法；将Δ作为因变量、第1个特征参量为自变量代入程序代码中，获得系数a₁、b₁、c₁、d₁、e₁，再代入拟合函数模型中，得到λ₁＝a₁+b₁·x+c₁·x²+d₁·x³+e₁·x⁴；同理，将Δ作为因变量、第i个特征参量为自变量代入到程序代码中，得到λ_i＝a_i+b_i·x+c_i·x²+d_i·x³+e_i·x⁴。最终获得全部的拟合公式。本步骤用均方差、相关系数和决定系数3个指标判断拟合效果，均方差越小，相关系数和决定系数越大，表示拟合结果越好。

在本实施例的步骤S104和S105中，在额定转速(本实施例为8610rpm)下进行振动信号采集，提取的特征参数分别代入相应的拟合函数模型，即N个λ＝a+b·x+c·x²+d·x³+e·x⁴类型的多项式，其中N的个数取决于不平衡特征参数选取的个数，计算出对应的λ₁,λ₂,……,λ_N。并对所述N个不平衡率取平均值，生成最终的转子不平衡率λ＝(λ₁+λ₂+……+λ_N)/N。

根据对转子不平衡故障的定量研究，确定了转子振动信号和不平衡量之间的一一对应关系。同时，将理论公式和实际设备检测的特征参数结合，可得到实际设备转子不平衡量与特征参数之间的关系，进而通过检测振动信号计算出转子的不平衡量。同时，考虑到现场设备功率、结构、转速等因素也会对不平衡率λ的造成影响，因此，需要进一步验证并增添修正系数k，最终得到完整的不平衡率估算公式：

λ＝(λ₁+λ₂+……+λ_N)/N。

在本实施例的步骤S106中，计算不平衡量：不平衡量＝λ×转子质量。

图2为本发明实施例的转子不平衡故障的检测装置的结构示意图。如图所示，本发明的检测装置包括：

转子振动信号采集单元101，用于采集转子振动信号；不平衡特征参数提取单元102，用于根据所述转子振动信号，提取转子的特征参数并分析每个所述特征参数对于不平衡量的敏感度，提取出N个敏感的特征参数，作为转子的N个不平衡特征参数；拟合单元103，用于采用最佳拟合方法，对所述N个不平衡特征参数进行拟合，得到所述转子的N个不平衡特征参数的N个拟合函数模型；不平衡率计算单元104，用于将所述N个转子不平衡特征参数的数值代入相应的拟合函数模型，计算对应的N个不平衡率，并对所述N个不平衡率取平均值，生成最终的转子不平衡率；不平衡量计算单元105，用于对所述转子不平衡率，乘以转子质量，生成转子不平衡量。

在本实施例中，所述转子振动信号采集单元101通过振动加速度传感器以及MDES-5数据采集器进行采集。

在本实施例中，所述不平衡特征参数提取单元102提取的转子的特征参数包括振动信号的时域特征参数和频域特征参数，其中：所述时域特征参数包括绝对值、峰峰值、方差值、有效值、偏斜度和方根幅值；所述频域特征参数包括1倍频幅值、2倍频幅值、3倍频幅值以及半倍频幅值。

在本实施例中，所述不平衡特征参数提取单元102分析所述每个特征参数对于不平衡量的敏感度，包括：根据每一特征参数随不平衡量变化的趋势，分析所述每个特征参数对于不平衡量的敏感度。

在本实施例中，所述拟合单元103采用最佳拟合方法，对所述N个不平衡特征参数进行拟合，得到所述转子的N个不平衡特征参数的N个拟合函数模型，包括：

步骤1，确定自变量和因变量：将所述不平衡特征参数作为所述拟合函数模型的自变量，将不平衡量质量与转子质量之比Δ作为拟合函数的因变量

步骤2，选定拟合函数模型：一般四阶函数表达式足以表达所述因变量与自变量之间的关系，所以选定λ＝a+b·x+c·x²+d·x³+e·x⁴为拟合结果的函数模型，式中因变量λ为所述不平衡率，它与Δ同为无量纲变量；

步骤3，拟合函数模型中系数的求解：用编程软件1stOpt编写曲线拟合程序代码；选定1stOpt软件中的共轭梯度法作为求取待定系数的方法；将Δ作为因变量、将第1个特征参数作为自变量代入程序代码中，获得系数a₁、b₁、c₁、d₁、e₁，再代入拟合函数模型中，得到λ₁＝a₁+b₁·x+c₁·x²+d₁·x³+e₁·x⁴；同理，将Δ作为因变量、将第i个特征参数作为自变量代入到程序代码中，得到λ_i＝a_i+b_i·x+c_i·x²+d_i·x³+e_i·x⁴；最终获得全部的拟合函数模型。

在本实施例中，所述不平衡率计算单元104将所述N个转子不平衡特征参数的数值代入相应的拟合函数模型，计算对应的N个不平衡率，包括：将提取的特征参数分别代入相应的拟合函数式，计算出对应的λ₁,λ₂,……,λ_N，并对所述N个不平衡率取平均值，生成最终的转子不平衡率λ＝(λ₁+λ₂+……+λ_N)/N。

在本实施例中，所述不平衡量计算单元105对所述转子不平衡率，乘以转子质量，生成转子不平衡量：不平衡量＝λ×转子质量。

具体实施例：

首先建立转子实验台，对转子不平衡程度进行定量的模拟和测算，实验采用本特利RK4转子实验台。转子实验台硬件系统包括加速度传感器、MDES-5数据采集器、便携式计算机及连接电缆，转子质量为500g。

(1)数据采集

采用MDES-5数据采集器在转子不停机情况下进行振动信号的采集和处理。测点统一为靠近联轴器端轴承座的垂直方向，在每种不平衡量情况下转速由591rpm到8610rpm，转速间隔约为500rpm，共计18种转速。在每一种转速下，不平衡量从0.1g到1.1g每0.1g采集一组数据，共计11组。因此总共采集了18×11＝198组数据，如表1所示。

表1转子不平衡实验数据集

表1所示为所做实验保存的振动信号文件名。依照所选转速和不平衡量大小的不同进行采集。以i1g为例，表示转速为591rpm，不平衡量质量为0.1g情况下所采集的数据文件。

(2)特征提取

提取振动信号的特征值，包括0.5倍频幅值(简称0.5倍频)，1倍频幅值(简称1倍频)，2倍频幅值(简称2倍频)，3倍频幅值(简称3倍频)，峰峰值，有效值，方根幅值。首先分析每个特征参数对于不平衡量的敏感度，剔除不敏感的不平衡量。最终确定用于拟合的特征参数为：0.5倍频，1倍频，2倍频，3倍频，峰峰值。其相应幅值大小详细见表2，各参数随不平衡量变化趋势如图3至图6。

表2转速8610rpm下振动信号的5个拟合特征参数幅值

(3)拟合函数模型

用编程软件(1stOpt)编写曲线拟合程序代码；选定1stOpt软件中的共轭梯度法作为求取待定系数的方法；将表2中的Δ作为因变量、第1个特征参量(0.5倍频)作为自变量代入程序代码中，获得系数a₁、b₁、c₁、d₁、e₁，再代入拟合函数模型中，得到λ₁＝-0.00088+0.00172·x-0.00046·x²+4.84684·x³-1.70883·x⁴。表3为1倍频幅值拟合结果。

表3 8610rpm转速下1倍频幅值拟合结果(单位：m/s²)

从表中可以看出，均方差接近于0，相关系数和决定系数都接近于1，表示拟合结果较好。

均方差、相关系数和决定系数，这三个指标是表示实验中计算结果和实际值的相关程度，是判定拟合程度好坏的标准，均方差越小，相关系数和决定系数越大，表示拟合结果越好。

同理，得到全部的拟合函数模型，如下：

1倍频：λ₁＝-0.00088+0.00172·x-0.00046·x²+4.84684·x³-1.70883·x⁴；

2倍频：λ₂＝0.00348-0.03462·x+0.14944·x²-0.2501·x³+0.14420·x⁴；

3倍频：λ₃＝0.00022+0.00638·x-0.00843·x²+0.00442·x³-0.00082·x⁴；

0.5倍频：λ₄＝0.00365-0.28217·x+9.13921·x²-115.73749·x³+522.04335·x⁴；

峰峰值：λ₅＝-0.00634+0.00089·x-3.5996·x²+5.858·x³-3.2734·x⁴；

(4)计算不平衡率

最终得到实验室转子不平衡率λ的估算表达式为：

λ＝(λ₁+λ₂+λ₃+λ₄+λ₅)/5。

为了验证上述公式的有效性，对不同不平衡量下转子实验台数据进行验证。如不平衡量为1.0g时，1倍频幅值为12.231m/s²，2倍频幅值为0.085m/s²，3倍频幅值为0.396m/s²，0.5倍频幅值为0.079m/s²，峰峰值为60.768m/s²，分别代入相应的拟合函数模型，得到λ₁＝0.0019，λ₂＝0.0015，λ₃＝0.0017，λ₄＝0.0017，λ₅＝0.0019，经计算得λ＝0.00174，与实际不平衡量Δ相比误差为13％(Δ＝1/500＝0.002)。同理，对其他实验数据进行验证，结果如表4，整体实验误差为8.819％，误差都没有超过20％，与实际吻合较好。

表4转速8610rpm下振动信号的5个特征参数值的不平衡率

(5)计算不平衡量

不平衡量＝λ×转子质量＝0.00174×500＝0.87g。

根据对转子不平衡故障的定量研究，确定了特征参数和不平衡量之间的一一对应关系。从表4中，可以看到随着不平衡率增大，设备振动也在逐渐增大，符合不平衡的故障机理，也证明了在不停机情况下利用定量评估的方法判断转子不平衡量的正确性。将理论公式和实际设备检测的特征参数结合，可得到实际设备转子不平衡量与特征参数之间的关系，进而通过检测振动信号估算出转子的不平衡量，为转子维护和校正提供依据。

本发明实施例的转子不平衡故障的检测方法及装置，通过转子的不停机检测，确定转子不平衡的定量估算模型，从而使得转子在不停机的情况下即可获知转子的不平衡量。该方法可以及时地获得转子的平衡状态，为转子的维护、保养和校正提供依据。可以有效地减少停机检测带来的经济损失，同时减少因维护、校正不及时带来的安全隐患。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

本发明中应用了具体实施例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (14)

1.一种转子不平衡故障的检测方法，其特征在于，所述检测方法包括：

采集转子振动信号；

根据所述转子振动信号，提取转子的特征参数并分析每个所述特征参数对于不平衡量的敏感度，提取出N个敏感的特征参数，作为转子的N个不平衡特征参数；

采用最佳拟合方法，对所述N个不平衡特征参数进行拟合，得到所述转子的N个不平衡特征参数的N个拟合函数模型；

将所述N个转子不平衡特征参数的数值代入相应的拟合函数模型，计算对应的N个不平衡率；

对所述N个不平衡率取平均值，生成最终的转子不平衡率；

对所述转子不平衡率，乘以转子质量，生成转子不平衡量。

2.根据权利要求1所述的转子不平衡故障的检测方法，其特征在于，所述采集转子振动信号通过振动加速度传感器以及MDES-5数据采集器进行采集。

3.根据权利要求1所述的转子不平衡故障的检测方法，其特征在于，所述提取的转子的特征参数包括振动信号的时域特征参数和频域特征参数，其中：

所述时域特征参数包括绝对值、峰峰值、方差值、有效值、偏斜度和方根幅值；

所述频域特征参数包括1倍频幅值、2倍频幅值、3倍频幅值以及半倍频幅值。

4.根据权利要求1所述的转子不平衡故障的检测方法，其特征在于，分析所述每个特征参数对于不平衡量的敏感度，包括：

根据每一特征参数随不平衡量变化的趋势，分析所述每个特征参数对于不平衡量的敏感度。

5.根据权利要求1所述的转子不平衡故障的检测方法，其特征在于，采用最佳拟合方法，对所述N个不平衡特征参数进行拟合，得到所述转子的N个不平衡特征参数的N个拟合函数模型，包括：

步骤1，确定自变量和因变量：将所述不平衡特征参数作为所述拟合函数模型的自变量，将不平衡量质量与转子质量之比Δ作为拟合函数的因变量

步骤2，选定拟合函数模型：一般四阶函数表达式足以表达所述因变量与自变量之间的关系，所以选定λ＝a＋b·x＋c·x²＋d·x³＋e·x⁴为拟合结果的函数模型，式中因变量λ为所述不平衡率，它与Δ同为无量纲变量；

步骤3，拟合函数模型中系数的求解：用编程软件1stOpt编写曲线拟合程序代码；选定1stOpt软件中的共轭梯度法作为求取待定系数的方法；将Δ作为因变量、将第1个特征参数作为自变量代入程序代码中，获得系数a₁、b₁、c₁、d₁、e₁，再代入拟合函数模型中，得到λ₁＝a₁+b₁·x＋c₁·x²＋d₁·x³＋e₁·x⁴；同理，将Δ作为因变量、将第i个特征参数作为自变量代入到程序代码中，得到λ_i＝a_i＋b_i·x＋c_i·x²＋d_i·x³＋e_i·x⁴；最终获得全部的拟合函数模型。

6.根据权利要求5所述的转子不平衡故障的检测方法，其特征在于，将所述N个转子不平衡特征参数的数值代入相应的拟合函数模型，计算对应的N个不平衡率，包括：

将提取的特征参数分别代入相应的拟合函数式，计算出对应的λ₁,λ₂,……,λ_N，并对所述N个不平衡率取平均值，生成最终的转子不平衡率λ＝(λ₁＋λ₂＋……+λ_N)/N。

7.根据权利要求6所述的转子不平衡故障的检测方法，其特征在于，对所述转子不平衡率，乘以转子质量，生成转子不平衡量：不平衡量＝λ×转子质量。

8.一种转子不平衡故障的检测装置，其特征在于，所述检测装置包括：

转子振动信号采集单元，用于采集转子振动信号；

不平衡特征参数提取单元，用于根据所述转子振动信号，提取转子的特征参数并分析每个所述特征参数对于不平衡量的敏感度，提取出N个敏感的特征参数，作为转子的N个不平衡特征参数；

拟合单元，用于采用最佳拟合方法，对所述N个不平衡特征参数进行拟合，得到所述转子的N个不平衡特征参数的N个拟合函数模型；

不平衡率计算单元，用于将所述N个转子不平衡特征参数的数值代入相应的拟合函数模型，计算对应的N个不平衡率，并对所述N个不平衡率取平均值，生成最终的转子不平衡率；

不平衡量计算单元，用于对所述转子不平衡率，乘以转子质量，生成转子不平衡量。

9.根据权利要求8所述的转子不平衡故障的检测装置，其特征在于，所述转子振动信号采集单元通过振动加速度传感器以及MDES-5数据采集器进行采集。

10.根据权利要求8所述的转子不平衡故障的检测装置，其特征在于，所述不平衡特征参数提取单元提取的转子的特征参数包括振动信号的时域特征参数和频域特征参数，其中：

所述时域特征参数包括绝对值、峰峰值、方差值、有效值、偏斜度和方根幅值；

所述频域特征参数包括1倍频幅值、2倍频幅值、3倍频幅值以及半倍频幅值。

11.根据权利要求8所述的转子不平衡故障的检测装置，其特征在于，所述不平衡特征参数提取单元分析所述每个特征参数对于不平衡量的敏感度，包括：

根据每一特征参数随不平衡量变化的趋势，分析所述每个特征参数对于不平衡量的敏感度。

12.根据权利要求8所述的转子不平衡故障的检测装置，其特征在于，所述拟合单元采用最佳拟合方法，对所述N个不平衡特征参数进行拟合，得到所述转子的N个不平衡特征参数的N个拟合函数模型，包括：

步骤1，确定自变量和因变量：将所述不平衡特征参数作为所述拟合函数模型的自变量，将不平衡量质量与转子质量之比Δ作为拟合函数的因变量

步骤2，选定拟合函数模型：一般四阶函数表达式足以表达所述因变量与自变量之间的关系，所以选定λ＝a＋b·x＋c·x²＋d·x³＋e·x⁴为拟合结果的函数模型，式中因变量λ为所述不平衡率，它与Δ同为无量纲变量；

步骤3，拟合函数模型中系数的求解：用编程软件1stOpt编写曲线拟合程序代码；选定1stOpt软件中的共轭梯度法作为求取待定系数的方法；将Δ作为因变量、将第1个特征参数作为自变量代入程序代码中，获得系数a₁、b₁、c₁、d₁、e₁，再代入拟合函数模型中，得到λ₁＝a₁+b₁·x+c₁·x²＋d₁·x³＋e₁·x⁴；同理，将Δ作为因变量、将第i个特征参数作为自变量代入到程序代码中，得到λ_i＝a_i＋b_i·x+c_i·x²+d_i·x³+e_i·x⁴；最终获得全部的拟合函数模型。

13.根据权利要求8所述的转子不平衡故障的检测装置，其特征在于，所述不平衡率计算单元将所述N个转子不平衡特征参数的数值代入相应的拟合函数模型，计算对应的N个不平衡率，包括：

将提取的特征参数分别代入相应的拟合函数式，计算出对应的λ₁,λ₂,……,λ_N，并对所述N个不平衡率取平均值，生成最终的转子不平衡率λ＝(λ₁+λ₂+……+λ_N)/N。

14.根据权利要求12所述的转子不平衡故障的检测装置，其特征在于，所述不平衡量计算单元对所述转子不平衡率，乘以转子质量，生成转子不平衡量：不平衡量＝λ×转子质量。