CN106969928A - 一种机械故障检测诊断方法 - Google Patents

一种机械故障检测诊断方法 Download PDF

Info

Publication number
CN106969928A
CN106969928A CN201710193417.8A CN201710193417A CN106969928A CN 106969928 A CN106969928 A CN 106969928A CN 201710193417 A CN201710193417 A CN 201710193417A CN 106969928 A CN106969928 A CN 106969928A
Authority
CN
China
Prior art keywords
plant equipment
working signal
result
equipment
fault detection
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.)
Pending
Application number
CN201710193417.8A
Other languages
English (en)
Inventor
吕海珠
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Liaoning Mechatronics College
Original Assignee
Liaoning Mechatronics College
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Liaoning Mechatronics College filed Critical Liaoning Mechatronics College
Priority to CN201710193417.8A priority Critical patent/CN106969928A/zh
Publication of CN106969928A publication Critical patent/CN106969928A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01M99/00—Subject matter not provided for in other groups of this subclass
    • G01M99/008—Subject matter not provided for in other groups of this subclass by doing functionality tests

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Testing Of Devices, Machine Parts, Or Other Structures Thereof (AREA)
  • Measurement Of Mechanical Vibrations Or Ultrasonic Waves (AREA)

Abstract

本发明公开了一种机械故障检测诊断方法，包括以下步骤：多次采集机械设备的正常工作信号；根据采集的正常工作信号，设定机械设备的工作信号标准值；继续采集机械设备的工作信号，将采集的工作信号经滤波处理后与设定的工作信号标准值进行匹配；根据匹配分析结果判断机械设备是否出现故障，反推出现故障的机械设备工作信号对故障部位进行定位，利用无损探伤技术对故障部位进行复验，计算得出最终故障检测结果。本发明实现了对机械设备实时监测、机械故障定位和故障结果诊断，具有智能化程度高，诊断及时性好、诊断结果准确性高，有效的保证了设备的稳定运行，避免了因机械故障造成的产品质量受损、生产停滞及其他不良后果，值得推广。

Description

一种机械故障检测诊断方法
技术领域
本发明涉及机械故障检测诊断技术领域，尤其涉及一种机械故障检测诊断方法。
背景技术
机械故障是指机械功能的失常。具体地说，机械故障是指机械的各项指标技术偏离了正常状态，如：机械零件损坏，丧失工作能力；发动机功率降低，传统系统失去平衡，噪音增大；工作机构工作机械能力降低，燃料、润滑油消耗增加等统称为机械故障。现代工业的飞速发张，快速推动了机械制造业的发展速度，机械设备在工业领域中的应用越来越多。然而，由于机械设备自身的原因和一些外在因素的影响，使机械经常会出现各种各样的故障。现代生产中所用机械设备结构复杂，自动化程度高，各部分联系紧密，因而即使是局部的机械小故障都会造成整个机械设备停转，造成生产滞后，给企业造成严重的经济损失。因此，为了确保设备的安全、可靠、稳定运行，就需要对设备故障进行检测诊断，并根据相关诊断结果采取有效的措施加以解决。基于上述陈述，本发明提出了一种机械故障检测诊断方法。
发明内容
本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种机械故障检测诊断方法。
一种机械故障检测诊断方法，包括以下步骤：
S1、根据所需检测机械设备的实际情况，在机械设备上分布安装振动传感器和至少1个声发射探头；
S2、启动所需检测的机械设备，在保证机械设备正常运转的情况下，多次利用振动传感器和声发射探头采集机械设备的正常工作信号，并保存多次采集结果；
S3、根据步骤S2中所得的采集结果，设定机械设备的工作信号标准值；
S4、在后期的机械设备运转过程中，继续利用振动传感器和声发射探头采集机械设备的工作信号，将采集的工作信号经滤波处理后与步骤S3中设定的工作信号标准值进行匹配，得出匹配分析结果；
S5、根据步骤S4所得匹配分析结果判断机械设备是否出现故障，反推出现故障的机械设备工作信号对故障部位进行定位，利用无损探伤技术对故障部位进行复验，综合分析采集结果和复验结果，计算得出最终故障检测结果。
优选的，所述步骤S3中的工作信号标准值为步骤S2中所得的多次采集结果经滤波处理后取平均值，然后将平均值加上理论误差值所得的区间值。
优选的，所述步骤S4中的匹配分析结果包括：步骤S4中采集的工作信号在步骤S3中设定的工作信号标准值区间内，即机械设备正常；或步骤S4中采集的工作信号不在步骤S3中设定的工作信号标准值区间内，即机械设备出现故障。
优选的，所述步骤S5中的无损探伤技术为超声波探伤、渗透探伤或涡流探伤中的一种。
优选的，所述步骤S5中最终故障检测结果的计算方法为贝叶斯统计法。
优选的，所述检测诊断方法还包括在机械设备的运转过程中，采用红外摄像仪对其进行实时监测。
本发明提出的一种机械故障检测诊断方法，利用振动传感器和声发射探头实现对机械设备的实时检测，利用正常状态下采集的工作信号设定工作信号标准值，用于后期采集工作信号的自动匹配，实现了对机械设备的实时监测和初步检测，利用无损探伤技术，对初步检测出的机械故障进行复验，利用贝叶斯统计法计算得出最终故障检测结果，本发明还采用红外摄像仪对运转设备的温度进行实时监测，本发明实现了对机械设备实时监测、机械故障定位和故障结果诊断，具有智能化程度高，诊断及时性好、诊断结果准确性高，有效的保证了设备的稳定运行，避免了因机械故障造成的产品质量受损、生产停滞及其他不良后果，从而加快了生产效率，保证了产品质量，降低了生产成本，值得推广。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明作进一步解说。
实施例
本发明提出的一种机械故障检测诊断方法，包括以下步骤：
S1、根据所需检测机械设备的实际情况，在机械设备上分布安装振动传感器和至少1个声发射探头；
S2、启动所需检测的机械设备，在保证机械设备正常运转的情况下，多次利用振动传感器和声发射探头采集机械设备的正常工作信号，并保存多次采集结果；
S3、将步骤S2中所得的多次采集结果经滤波处理后取平均值，然后将所得平均值加上理论误差值设定机械设备的工作信号标准值；
S4、在后期的机械设备运转过程中，继续利用振动传感器和声发射探头采集机械设备的工作信号，将采集的工作信号经滤波处理后与步骤S3中设定的工作信号标准值进行匹配，当采集的工作信号在步骤S3中设定的工作信号标准值区间内，即机械设备正常；当采集的工作信号不在步骤S3中设定的工作信号标准值区间内，即机械设备出现故障；
S5、根据步骤S4所得匹配分析结果判断机械设备是否出现故障，反推出现故障的机械设备工作信号对故障部位进行定位，利用超声波探伤、渗透探伤或涡流探伤技术对故障部位进行复验，综合分析采集结果和复验结果，利用贝叶斯统计法计算得出最终故障检测结果。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，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，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种机械故障检测诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、根据所需检测机械设备的实际情况，在机械设备上分布安装振动传感器和至少1个声发射探头；
S2、启动所需检测的机械设备，在保证机械设备正常运转的情况下，多次利用振动传感器和声发射探头采集机械设备的正常工作信号，并保存多次采集结果；
S3、根据步骤S2中所得的采集结果，设定机械设备的工作信号标准值；
S4、在后期的机械设备运转过程中，继续利用振动传感器和声发射探头采集机械设备的工作信号，将采集的工作信号经滤波处理后与步骤S3中设定的工作信号标准值进行匹配，得出匹配分析结果；
S5、根据步骤S4所得匹配分析结果判断机械设备是否出现故障，反推出现故障的机械设备工作信号对故障部位进行定位，利用无损探伤技术对故障部位进行复验，综合分析采集结果和复验结果，计算得出最终故障检测结果。
2.根据权利要求1所述的一种机械故障检测诊断方法，其特征在于，所述步骤S3中的工作信号标准值为步骤S2中所得的多次采集结果经滤波处理后取平均值，然后将平均值加上理论误差值所得的区间值。
3.根据权利要求1所述的一种机械故障检测诊断方法，其特征在于，所述步骤S4中的匹配分析结果包括：步骤S4中采集的工作信号在步骤S3中设定的工作信号标准值区间内，即机械设备正常；或步骤S4中采集的工作信号不在步骤S3中设定的工作信号标准值区间内，即机械设备出现故障。
4.根据权利要求1所述的一种机械故障检测诊断方法，其特征在于，所述步骤S5中的无损探伤技术为超声波探伤、渗透探伤或涡流探伤中的一种。
5.根据权利要求1所述的一种机械故障检测诊断方法，其特征在于，所述步骤S5中最终故障检测结果的计算方法为贝叶斯统计法。
6.根据权利要求1所述的一种机械故障检测诊断方法，其特征在于，所述检测诊断方法还包括在机械设备的运转过程中，采用红外摄像仪对其进行实时监测。
CN201710193417.8A 2017-03-28 2017-03-28 一种机械故障检测诊断方法 Pending CN106969928A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710193417.8A CN106969928A (zh) 2017-03-28 2017-03-28 一种机械故障检测诊断方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710193417.8A CN106969928A (zh) 2017-03-28 2017-03-28 一种机械故障检测诊断方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN106969928A true CN106969928A (zh) 2017-07-21

Family

ID=59336182

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201710193417.8A Pending CN106969928A (zh) 2017-03-28 2017-03-28 一种机械故障检测诊断方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN106969928A (zh)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110553840A (zh) * 2019-09-30 2019-12-10 中北大学 一种无损在线式航空传动故障诊断的监测方法
CN112034813A (zh) * 2020-07-09 2020-12-04 西安方元明科技股份有限公司 一种随动系统跟踪功能故障排查方法
CN114046968A (zh) * 2021-10-04 2022-02-15 北京化工大学 一种基于声学信号的过程装备两步故障定位方法
TWI789645B (zh) * 2020-11-18 2023-01-11 財團法人資訊工業策進會 沖壓品質檢測系統及沖壓品質檢測方法

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20120330495A1 (en) * 2011-06-23 2012-12-27 United Technologies Corporation Mfcc and celp to detect turbine engine faults
CN103376291A (zh) * 2012-04-18 2013-10-30 松下电器产业株式会社 异常检查方法及异常检查装置
CN103743477A (zh) * 2013-12-27 2014-04-23 柳州职业技术学院 一种机械故障检测诊断方法及其设备
JP2015042867A (ja) * 2013-07-22 2015-03-05 Ntn株式会社 風力発電装置の異常診断装置および異常診断方法
CN205370863U (zh) * 2016-02-29 2016-07-06 莆田学院 一种风力发电机声振联合监测装置
CN106124175A (zh) * 2016-06-14 2016-11-16 电子科技大学 一种基于贝叶斯网络的压缩机气阀故障诊断方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20120330495A1 (en) * 2011-06-23 2012-12-27 United Technologies Corporation Mfcc and celp to detect turbine engine faults
CN103376291A (zh) * 2012-04-18 2013-10-30 松下电器产业株式会社 异常检查方法及异常检查装置
JP2015042867A (ja) * 2013-07-22 2015-03-05 Ntn株式会社 風力発電装置の異常診断装置および異常診断方法
CN103743477A (zh) * 2013-12-27 2014-04-23 柳州职业技术学院 一种机械故障检测诊断方法及其设备
CN205370863U (zh) * 2016-02-29 2016-07-06 莆田学院 一种风力发电机声振联合监测装置
CN106124175A (zh) * 2016-06-14 2016-11-16 电子科技大学 一种基于贝叶斯网络的压缩机气阀故障诊断方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
兰芳: "齿轮典型故障诊断研究", 《四川冶金》 *

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110553840A (zh) * 2019-09-30 2019-12-10 中北大学 一种无损在线式航空传动故障诊断的监测方法
CN112034813A (zh) * 2020-07-09 2020-12-04 西安方元明科技股份有限公司 一种随动系统跟踪功能故障排查方法
TWI789645B (zh) * 2020-11-18 2023-01-11 財團法人資訊工業策進會 沖壓品質檢測系統及沖壓品質檢測方法
CN114046968A (zh) * 2021-10-04 2022-02-15 北京化工大学 一种基于声学信号的过程装备两步故障定位方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN106969928A (zh) 一种机械故障检测诊断方法
WO2018050008A1 (zh) 轴承剩余寿命的监测方法及监测装置
US20170074250A1 (en) Wind turbine condition monitoring method and system
TWI504478B (zh) Monitoring System of Ball Screw Pre - pressure and Its Monitoring Method
US11892828B2 (en) Fault diagnosis device, fault diagnosis method and machine to which fault diagnosis device is applied
US20200234558A1 (en) Mechanical failure detection system and method
US8720275B2 (en) Detecting rotor anomalies
CN109469896B (zh) 一种基于时间序列分析工业锅炉故障的诊断方法及系统
CN111811820B (zh) 一种基于多参数对比的汽轮机主机振动状态评估方法
CN103792087A (zh) 并联试车故障监测与诊断方法
CN109823941B (zh) 一种应用于主动安全电梯上的钢丝绳监测装置
JP2017032520A (ja) 状態監視装置及び状態監視方法
WO2022147684A1 (zh) 用于识别机械装置或机械部件中的异常的方法及装置
CN116142913A (zh) 一种基于大数据的设备健康状态分析方法及系统
US9719366B2 (en) Methods and systems for blade health monitoring
Shi et al. Purification and feature extraction of shaft orbits for diagnosing large rotating machinery
CN117851956B (zh) 基于数据分析的机电设备故障诊断方法、系统及终端
Mendel et al. Rolling element bearing fault diagnosis in rotating machines of oil extraction rigs
JP2009025096A (ja) 検査対象製品の運転による動作データに基づく製品検査装置および検査対象製品の検査方法
Lim et al. Improved blade fault diagnosis using discrete Blade Passing Energy Packet and rotor dynamics wavelet analysis
KR102303406B1 (ko) 산업설비의 이상유무 진단장치 및 방법
CN109488473B (zh) 发动机的在线预判系统和在线预判方法
JP3568939B2 (ja) 回転機械の軸振動解析による状態診断方法及び装置
KR20180042897A (ko) 압축센싱 기반 구조물 상태진단 시스템 및 그 방법
DE202015005578U1 (de) Vorrichtung zur Detektion ungewöhnlichen Geräusches für eine Hochdruck-Brennstoffpumpe eines Fahrzeugmotors

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20170721

RJ01 Rejection of invention patent application after publication