CN109115498B - 机器轴承振动数据实时采集与分析系统 - Google Patents

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    • G01M13/04—Bearings
    • G01M13/045—Acoustic or vibration analysis

Abstract

本发明提供了机器轴承振动数据实时采集与分析系统，该系统包括被配置为采集机器轴承振动数据的数据采集子系统、被配置为存储机器轴承振动数据的存储设备和被配置为分析和显示所述机器轴承振动数据的数据分析设备；所述数据采集子系统、数据分析设备皆与所述存储设备连接；所述数据采集子系统包括汇聚节点和多个被配置为采集机器轴承振动数据的传感器节点，传感器节点采集的机器轴承振动数据发送至汇聚节点，汇聚节点将接收的机器轴承振动数据发送至存储设备；所述机器轴承振动数据包括待检测机器轴承在不同工作状态下垂直方向的振动加速度信号。

Description

机器轴承振动数据实时采集与分析系统
技术领域
本发明涉及设备监测技术领域，具体涉及机器轴承振动数据实时采集与分析系统。
背景技术
机器轴承作为旋转机器的关键零部件，其工作状态的好坏将直接影响到整台机器设备的工作状态。机器机器轴承故障是导致机器设备发生故障的主要原因之一，严重时甚至可能导致重大财产损失。因此，为了避免由机器轴承的机器故障，减少经济损失，对轴承进行状态监测从而保证其正常运行非常有必要。
发明内容
针对上述问题，本发明提供机器轴承振动数据实时采集与分析系统。
本发明的目的采用以下技术方案来实现：
提供了机器轴承振动数据实时采集与分析系统，该系统包括被配置为采集机器轴承振动数据的数据采集子系统、被配置为存储机器轴承振动数据的存储设备和被配置为分析和显示所述机器轴承振动数据的数据分析设备；所述数据采集子系统、数据分析设备皆与所述存储设备连接；所述数据采集子系统包括汇聚节点和多个被配置为采集机器轴承振动数据的传感器节点，传感器节点采集的机器轴承振动数据发送至汇聚节点，汇聚节点将接收的机器轴承振动数据发送至存储设备。
其中，所述机器轴承振动数据包括待检测机器轴承在不同工作状态下垂直方向的振动加速度信号。
优选地，所述传感器节点包括传感器和被配置为将传感器信号转换为对应的机器轴承振动数据的信号适配器，所述信号适配器与传感器连接；还包括被配置为控制采集频率的控制器，所述控制器与传感器连接。
其中，数据分析设备对存储设备中的机器轴承振动数据进行分析，包括：对所述机器轴承振动数据进行预处理，所述预处理包括去除数据异常点和数据归一化处理。
进一步地，数据分析设备对存储设备中的机器轴承振动数据进行分析，还包括：检测预处理后的机器轴承振动数据是否超出对应的预设阈值范围，并输出检测结果。
本发明的有益效果为：本发明能够智能实时获取机器轴承振动数据，并进行相应的数据分析，便于监测人员及时了解机器轴承振动信息，并进一步分析机器轴承状态，对可能发生故障的机器轴承及时进行检查，减少因机器轴承故障所造成的损失。
附图说明
利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。
图1是本发明一个示例性实施例的机器轴承振动数据实时采集与分析系统的结构示意框图；
图2是本发明一个示例性实施例的传感器节点的结构示意框图。
附图标记：
数据采集子系统1、存储设备2、数据分析设备3、传感器10、信号适配器20、控制器30。
具体实施方式
结合以下实施例对本发明作进一步描述。
参见图1，本发明实施例提供了机器轴承振动数据实时采集与分析系统，该系统包括被配置为采集机器轴承振动数据的数据采集子系统1、被配置为存储机器轴承振动数据的存储设备2和被配置为分析和显示所述机器轴承振动数据的数据分析设备3；所述数据采集子系统1、数据分析设备3皆与所述存储设备2连接。
其中，数据分析设备3对存储设备2中的机器轴承振动数据进行分析，包括：对所述机器轴承振动数据进行预处理，所述预处理包括去除数据异常点和数据归一化处理。
进一步地，数据分析设备3对存储设备2中的机器轴承振动数据进行分析，还包括：检测预处理后的机器轴承振动数据是否超出对应的预设阈值范围，并输出检测结果。
在一种能够实施的方式中，所述数据采集子系统1包括汇聚节点和多个被配置为采集机器轴承振动数据的传感器节点，传感器节点采集的机器轴承振动数据发送至汇聚节点，汇聚节点将接收的机器轴承振动数据发送至存储设备2。
其中，所述机器轴承振动数据包括待检测机器轴承在不同工作状态下垂直方向的振动加速度信号。
其中，如图2所示，所述传感器节点包括传感器10和被配置为将传感器10的信号转换为对应的机器轴承振动数据的信号适配器20，所述信号适配器20与传感器10连接；还包括被配置为控制采集频率的控制器30，所述控制器30与传感器10连接。
本发明上述实施例设置的机器轴承振动数据实时采集与分析系统，能够智能实时获取机器轴承振动数据，并进行相应的数据分析，便于监测人员及时了解机器轴承振动信息，并进一步分析机器轴承状态，对可能发生故障的机器轴承及时进行检查，减少因机器轴承故障所造成的损失。
在一种能够实现的方式中，按照实际需要在设定的监测区域部署传感器节点，部署的传感器节点满足：任意传感器节点的感知半径在[Lmin，Lmax]范围内，Lmax和Lmin分为传感器节点感知半径的上下限；设置任意相邻两个传感器节点之间的距离在[Lmax-Lmin，Lmax+Lmin]范围内；确定已部署的传感器节点数量F，计算传感器节点的理论数量F0，若F＜F0，在监测区域内继续部署至少F0-F个传感器节点；其中，计算传感器节点的理论数量F0，包括：
(1)设传感器节点的理论数量为F0，按照下列公式计算传感器节点的最大可能理论覆盖率W：
Figure BDA0001831543700000031
(2)为满足网络覆盖要求，设定W＝1，则
Figure BDA0001831543700000032
式中，S为待监测区域面积。
本实施例基于实际需要部署传感器节点后，按照网络覆盖率的需求计算传感器节点的理论数量，并将实际部署的传感器节点数量与传感器节点的理论数量进行比较，根据比较结果确定是否增加部署传感器节点。本实施例相对于随机抛洒传感器节点的方式，约束了传感器节点的数量，以节省机器轴承振动数据的采集成本，且有利于提高网络覆盖率。
在一个实施例中，在监测区域内继续部署至少F0-F个传感器节点，具体为：
(1)将设定的监测区域平均划分为n0个子区域，n0∈[6，8]，计算每个子区域的最大可能实际覆盖率：
Figure BDA0001831543700000033
式中，Wa为第a个子区域的最大可能实际覆盖率，
Figure BDA0001831543700000034
为所述第a个子区域中传感器节点的最小感知半径，
Figure BDA0001831543700000035
为所述第a个子区域中传感器节点的最大感知半径；
(2)设最大可能实际覆盖率小于1的子区域数目为n，n≤n0，若n＝0，按照最大可能实际覆盖率由小到大的顺序对各子区域进行排序，选取前3个子区域作为部署区域，在每个部署区域中增加int[(F0-F)/3]个传感器节点；
若n＝1，在最大可能实际覆盖率小于1的子区域中增加部署F0-F个传感器节点；
若n＞1，在第i个最大可能实际覆盖率小于1的子区域中增加部署Fi个传感器节点：
Figure BDA0001831543700000041
式中，Wi为所述第i个最大可能实际覆盖率小于1的子区域的最大可能实际覆盖率，Wj为第j个最大可能实际覆盖率小于1的子区域的最大可能实际覆盖率；int为取整函数。
本实施例在监测区域内继续部署传感器节点时，将设定的监测区域平均划分为多个子区域，并根据每个子区域的最大可能实际覆盖率情况，确定在某个子区域中增加合适数量的传感器节点。本实施例能够提高网络的实际覆盖率，并进一步均衡各子区域的网络覆盖程度，提升无线传感器网络的监测性能，提高机器轴承振动数据收集的全面性。
汇聚节点附近的传感器节点不仅传输自己采集的机器轴承振动数据，还要中继转发其他传感器节点的机器轴承振动数据，因此在汇聚节点附近的传感器节点相比远离汇聚节点的传感器节点要发送更多的机器轴承振动数据，所以无线传感器网络在汇聚节点附近容易产生能量空洞。基于此问题，在一个实施例中，所述汇聚节点可移动，设与汇聚节点的距离小于设定的距离阈值的传感器节点集合为Ω，汇聚节点定期对集合Ω中的传感器节点进行能量监测，按照下列公式计算传感器节点的能量势力：
Figure BDA0001831543700000042
式中，Gv为集合Ω中的传感器节点v的能量势力，Yv为传感器节点v的当前剩余能量，Yvr为传感器节点v通信范围内的第r个传感器节点的当前剩余能量，mv为传感器节点v通信范围内的传感器节点数量，uv为传感器节点v的通信半径，Yp为集合Ω中的第p个传感器节点的当前剩余能量，uO为汇聚节点的通信半径；
若集合Ω中存在能量势力大于0的传感器节点，汇聚节点在能量势力大于0的传感器节点中，选择最大能量势力的传感器节点作为目标节点，向目标节点方向移动设定的距离。
本实施例设置汇聚节点可移动，并创新性地定义了能量势力的计算公式，本实施例在汇聚节点的附近传感器节点的能量势力大于0时，使传感器节点向最大能量势力的传感器节点的方向移动设定的距离，从而促使汇聚节点离开能量较低的附近传感器节点，有益于平衡无线传感器网络中的能量，减少能量空洞现象，进而有效延长网络生存时间，提高机器轴承振动数据收集的稳定性。
本发明上述实施例设置的机器轴承振动数据实时采集与分析系统，通过无线传感器网络智能实时获取机器轴承振动数据，并输送到远程的数据分析设备3进行相应的数据分析，便于监测人员及时了解机器轴承振动信息，并进一步分析机器轴承状态，对可能发生故障的机器轴承及时进行检查，减少因机器轴承故障所造成的损失。
最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对本发明保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实质和范围。

Claims (5)

1.机器轴承振动数据实时采集与分析系统，其特征是，包括被配置为采集机器轴承振动数据的数据采集子系统、被配置为存储机器轴承振动数据的存储设备和被配置为分析和显示所述机器轴承振动数据的数据分析设备；所述数据采集子系统、数据分析设备皆与所述存储设备连接；所述数据采集子系统包括汇聚节点和多个被配置为采集机器轴承振动数据的传感器节点，传感器节点采集的机器轴承振动数据发送至汇聚节点，汇聚节点将接收的机器轴承振动数据发送至存储设备；所述机器轴承振动数据包括待检测机器轴承在不同工作状态下垂直方向的振动加速度信号；按照实际需要在设定的监测区域部署传感器节点，部署的传感器节点满足：任意传感器节点的感知半径在[Lmin,Lmax]范围内，Lmax和Lmin分为传感器节点感知半径的上下限；设置任意相邻两个传感器节点之间的距离在[Lmax-Lmin,Lmax+Lmin]范围内；确定已部署的传感器节点数量F，计算传感器节点的理论数量F0，若F<F0，在监测区域内继续部署至少F0-F个传感器节点；其中，计算传感器节点的理论数量F0，包括：
(1)设传感器节点的理论数量为F0，按照下列公式计算传感器节点的最大可能理论覆盖率W：
Figure FDA0002437661550000011
(2)为满足网络覆盖要求，设定W＝1，则
Figure FDA0002437661550000012
式中，S为待监测区域面积；
在监测区域内继续部署至少F0-F个传感器节点，具体为：
(1)将设定的监测区域平均划分为n0个子区域，n0∈[6,8]，计算每个子区域的最大可能实际覆盖率：
Figure FDA0002437661550000013
式中，Wa为第a个子区域的最大可能实际覆盖率，
Figure FDA0002437661550000014
为所述第a个子区域中传感器节点的最小感知半径，
Figure FDA0002437661550000015
为所述第a个子区域中传感器节点的最大感知半径；
(2)设最大可能实际覆盖率小于1的子区域数目为n，n≤n0，若n＝0，按照最大可能实际覆盖率由小到大的顺序对各子区域进行排序，选取前3个子区域作为部署区域，在每个部署区域中增加int[(F0-F)/3]个传感器节点；
若n＝1，在最大可能实际覆盖率小于1的子区域中增加部署F0-F个传感器节点；
若n>1，在第i个最大可能实际覆盖率小于1的子区域中增加部署Fi个传感器节点：
Figure FDA0002437661550000021
式中，Wi为所述第i个最大可能实际覆盖率小于1的子区域的最大可能实际覆盖率，Wj为第j个最大可能实际覆盖率小于1的子区域的最大可能实际覆盖率；int为取整函数。
2.根据权利要求1所述的机器轴承振动数据实时采集与分析系统，其特征是，所述传感器节点包括传感器和被配置为将传感器信号转换为对应的机器轴承振动数据的信号适配器，所述信号适配器与传感器连接。
3.根据权利要求2所述的机器轴承振动数据实时采集与分析系统，其特征是，所述传感器节点还包括被配置为控制采集频率的控制器，所述控制器与传感器连接。
4.根据权利要求1所述的机器轴承振动数据实时采集与分析系统，其特征是，数据分析设备对存储设备中的机器轴承振动数据进行分析，包括：对所述机器轴承振动数据进行预处理，所述预处理包括去除数据异常点和数据归一化处理。
5.根据权利要求4所述的机器轴承振动数据实时采集与分析系统，其特征是，数据分析设备对存储设备中的机器轴承振动数据进行分析，还包括：检测预处理后的机器轴承振动数据是否超出对应的预设阈值范围，并输出检测结果。
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