CN109324599A - 确定机械故障和机械故障补偿的方法、装置、设备及介质 - Google Patents
确定机械故障和机械故障补偿的方法、装置、设备及介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN109324599A CN109324599A CN201811134068.3A CN201811134068A CN109324599A CN 109324599 A CN109324599 A CN 109324599A CN 201811134068 A CN201811134068 A CN 201811134068A CN 109324599 A CN109324599 A CN 109324599A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- real time
- mechanical
- time data
- data
- bearing end
- 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
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
- G05B23/02—Electric testing or monitoring
- G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
- G05B23/0259—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterized by the response to fault detection
- G05B23/0262—Confirmation of fault detection, e.g. extra checks to confirm that a failure has indeed occurred
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G01M13/00—Testing of machine parts
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G01M13/00—Testing of machine parts
- G01M13/04—Bearings
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G01M15/00—Testing of engines
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B2219/00—Program-control systems
- G05B2219/20—Pc systems
- G05B2219/24—Pc safety
- G05B2219/24065—Real time diagnostics
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Testing Of Devices, Machine Parts, Or Other Structures Thereof (AREA)
- Control Of Electric Motors In General (AREA)
Abstract
本发明涉及一种确定机械故障和机械故障补偿的方法、装置、设备及介质。其中，该确定机械故障的方法包括：获取机械部件运动参数的实时数据和历史正常数据，以及实时数据的频域数据；分别基于实时数据、历史正常数据和频域数据，确定机械部件的机械故障信息；基于机械故障信息，确定机械故障。本发明通过采取该技术方案，解决了如何在换电过程中确定机械故障的技术问题，能够提前预评估机械部件的性能状况，可精确定位故障点，即精确定位将要损伤或已损伤的机械部件，从而实现了在换电过程中确定机械故障的技术效果，可以预判维修方式，有利于完善设备维修制度，可在换电闲余期间通知或调度维护人员进行维修保养，减少了维护排查时间。
Description
技术领域
本发明涉及充换电技术领域，特别是涉及一种确定机械故障和机械故障补偿的方法、装置、设备及介质。
背景技术
目前，由于电动车比传统的燃油汽车更加节能和环保；所以，电动汽车呈现了井喷式发展。
换电方式作为给电动车加电的一种极速、方便、安全的方法，得到了大力的发展。在换电方式中，一般通过换电站对电动车进行换电。换电站通常包括停车平台、取换电池小车、电池仓存储充电架、电池仓升降机等机械运动、旋转部件。如果这些机械部件在换电期间发生机械故障，则会造成换电中断，由此会延长电动车的加电时间，降低了车主的用电体验。
因此，如何在换电过程中预测机械故障是亟需解决的技术问题。
发明内容
本发明解决的技术问题是提供一种确定机械故障和机械故障补偿的方法、装置、设备及介质，以解决如何在换电过程中确定机械故障的技术问题。
为了实现上述目的，根据本发明的第一方面，提供以下技术方案：
一种确定机械故障的方法，其包括：
获取机械部件运动参数的实时数据和历史正常数据，以及所述实时数据的频域数据；
分别基于所述实时数据、所述历史正常数据和所述频域数据，确定所述机械部件的机械故障信息；
基于所述机械故障信息，确定所述机械故障。
优选地，所述机械部件运动参数包括以下一种或多种：位置、速度、振动、扭矩、执行端温度；
分别基于所述实时数据、所述历史正常数据和所述频域数据，确定所述机械部件的机械故障信息的步骤，具体包括：
根据所述实时数据与设定值的比较结果，确定第一故障信息；
根据所述频域数据是否在预定范围内接近所述机械部件的固有频率，来确定第二故障信息；
根据所述实时数据与历史正常数据的匹配情况，来确定第三故障信息；
融合所述第一故障信息、所述第二故障信息和所述第三故障信息，来确定所述机械部件的所述机械故障信息。
优选地，根据所述实时数据与设定值的比较结果，确定第一故障信息的步骤，具体包括：
当所述实时数据大于设定值时，确定所述第一故障信息；和/或，
根据所述频域数据是否在预定范围内接近所述机械部件的固有频率，来确定第二故障信息的步骤，具体包括：
当所述频域数据在预定范围内接近所述机械部件的固有频率时，确定所述第二故障信息；和/或，
根据所述实时数据与历史正常数据的匹配情况，来确定第三故障信息的步骤，具体包括：
当所述实时数据与历史正常数据不匹配时，确定所述第三故障信息。
优选地，所述实时数据为以下中的一种或几种：轴承端温度的实时数据、电机扭矩的实时数据、轴承端振动加速度的实时数据；
当所述实时数据大于设定值时，确定所述第一故障信息的步骤，具体包括：
当所述轴承端温度的实时数据大于所述轴承端温度的设定值时，确定表示机械部件安装不顺滑的第一故障信息；和/或，
当所述电机扭矩的实时数据大于所述电机扭矩的设定值时，确定表示干涉或传动部件变形的第一故障信息；和/或，
当所述轴承端振动加速度的实时数据大于所述轴承端振动加速度的设定值时，确定表示径向跳动和/或轴向攒动的第一故障信息。
优选地，所述频域数据为以下中的一种或几种：电机额定转速、轴承端加速度；
当所述频域数据在预定范围内接近所述机械部件的固有频率时，确定所述第二故障信息的步骤，具体包括：
当所述轴承端加速度的频域数据在预定范围内接近所述机械部件的固有频率时，确定表示电机机械振动的第二故障信息；和/或，
当所述电机额定转速的频域数据在预定范围内接近所述机械部件的固有频率时，确定表示轴不平衡或轴不对中或部件损坏的第二故障信息。
优选地，所述实时数据包括以下中的一种或多种：轴承端温度的实时数据、轴承端振动加速度的实时数据、电机旋转位置的实时数据、电机扭矩的实时数据；所述历史正常数据为以下中的一种或多种：轴承端温度历史正常数据、轴承端振动加速度历史正常数据、电机旋转位置历史正常数据、电机扭矩历史正常数据；
当所述实时数据与历史正常数据不匹配时，确定所述第三故障信息的步骤，具体包括：
当所述轴承端温度的实时数据与所述轴承端温度历史正常数据不匹配时，确定表示轴承磨损的第三故障信息；和/或，
当所述轴承端振动加速度的实时数据与所述轴承端振动加速度历史正常数据不匹配时，确定表示轴承端所受冲击变大的第三故障信息；和/或，
当实时数组与历史数组不匹配时，确定表示机械传动部件与电机输出扭矩不匹配的第三故障信息；其中，所述实时数组包括电机旋转位置的实时数据和电机扭矩的实时数据；所述历史数组包括电机旋转位置历史正常数据和电机扭矩历史正常数据。
优选地，基于所述机械故障信息，确定所述机械故障的步骤，具体包括：
基于所述表示机械部件安装不顺滑的第一故障信息，确定丝杆铜套或减速机齿轮存在所述机械故障；和/或，
基于所述表示干涉或传动部件变形的第一故障信息，确定支撑轴或传动部件存在所述机械故障；和/或，
基于所述表示径向跳动和/或轴向攒动的第一故障信息，确定安装轴或电机轴承存在所述机械故障。
优选地，基于所述机械故障信息，确定所述机械故障的步骤，具体包括：
基于所述表示机械振动的第二故障信息，确定电机存在所述机械故障；和/或，
基于所述表示轴不平衡或轴不对中或部件损坏的第二故障信息，确定减速机或联轴器或电机轴承存在所述机械故障。
优选地，基于所述机械故障信息，确定所述机械故障的步骤，具体包括：
基于所述表示轴承磨损的第三故障信息，确定支撑轴、电机转轴或安装轴存在所述机械故障；和/或，
基于所述表示轴承端所受冲击变大的第三故障信息，确定支架存在所述机械故障；和/或，
基于所述表示机械传动部件与电机输出扭矩不匹配的第三故障信息，确定所述机械部件和/或其端面存在所述机械故障。
为了实现上述目的，根据本发明的第二方面，还提供了以下技术方案：
一种机械故障补偿方法，其包括如本发明第一方面所述的确定机械故障的方法。
为了实现上述目的，根据本发明的第三方面，还提供了以下技术方案：
一种确定机械故障的装置，其包括：
获取模块，用于获取机械部件运动参数的实时数据和历史正常数据，以及所述实时数据的频域数据；
第一确定模块，用于分别基于所述实时数据、所述历史正常数据和所述频域数据，确定所述机械部件的机械故障信息；
第二确定模块，用于基于所述机械故障信息，确定所述机械故障。
优选地，所述机械部件运动参数包括以下一种或多种：位置、速度、振动、扭矩、执行端温度；
所述第一确定模块具体用于：
根据所述实时数据与设定值的比较结果，确定第一故障信息；
根据所述频域数据是否在预定范围内接近所述机械部件的固有频率，来确定第二故障信息；
根据所述实时数据与历史正常数据的匹配情况，来确定第三故障信息；
融合所述第一故障信息、所述第二故障信息和所述第三故障信息，来确定所述机械部件的所述机械故障信息。
优选地，所述第一确定模块具体用于：
当所述实时数据大于设定值时，确定所述第一故障信息；和/或，
当所述频域数据在预定范围内接近所述机械部件的固有频率时，确定所述第二故障信息；和/或，
当所述实时数据与历史正常数据不匹配时，确定所述第三故障信息。
优选地，所述实时数据为以下中的一种或几种：轴承端温度的实时数据、电机扭矩的实时数据、轴承端振动加速度的实时数据；
所述第一确定模块具体用于：
当所述轴承端温度的实时数据大于所述轴承端温度的设定值时，确定表示机械部件安装不顺滑的第一故障信息；和/或，
当所述电机扭矩的实时数据大于所述电机扭矩的设定值时，确定表示干涉或传动部件变形的第一故障信息；和/或，
当所述轴承端振动加速度的实时数据大于所述轴承端振动加速度的设定值时，确定表示径向跳动和/或轴向攒动的第一故障信息。
优选地，所述频域数据为以下中的一种或几种：电机额定转速、轴承端加速度；
所述第一确定模块具体用于：
当所述轴承端加速度的频域数据在预定范围内接近所述机械部件的固有频率时，确定表示电机机械振动的第二故障信息；和/或，
当所述电机额定转速的频域数据在预定范围内接近所述机械部件的固有频率时，确定表示轴不平衡或轴不对中或部件损坏的第二故障信息。
优选地，所述实时数据包括以下中的一种或多种：轴承端温度的实时数据、轴承端振动加速度的实时数据、电机旋转位置的实时数据、电机扭矩的实时数据；所述历史正常数据为以下中的一种或多种：轴承端温度历史正常数据、轴承端振动加速度历史正常数据、电机旋转位置历史正常数据、电机扭矩历史正常数据；
所述第一确定模块具体用于：
当所述轴承端温度的实时数据与所述轴承端温度历史正常数据不匹配时，确定表示轴承磨损的第三故障信息；和/或，
当所述轴承端振动加速度的实时数据与所述轴承端振动加速度历史正常数据不匹配时，确定表示轴承端所受冲击变大的第三故障信息；和/或，
当实时数组与历史数组不匹配时，确定表示机械传动部件与电机输出扭矩不匹配的第三故障信息；其中，所述实时数组包括电机旋转位置的实时数据和电机扭矩的实时数据；所述历史数组包括电机旋转位置历史正常数据和电机扭矩历史正常数据。
优选地，所述第二确定模块具体用于：
基于所述表示机械部件安装不顺滑的第一故障信息，确定丝杆铜套或减速机齿轮存在所述机械故障；和/或，
基于所述表示干涉或传动部件变形的第一故障信息，确定支撑轴或传动部件存在所述机械故障；和/或，
基于所述表示径向跳动和/或轴向攒动的第一故障信息，确定安装轴或电机轴承存在所述机械故障。
优选地，所述第二确定模块还具体用于：
基于所述表示机械振动的第二故障信息，确定电机存在所述机械故障；和/或，
基于所述表示轴不平衡或轴不对中或部件损坏的第二故障信息，确定减速机或联轴器或电机轴承存在所述机械故障。
优选地，所述第二确定模块还具体用于：
基于所述表示轴承磨损的第三故障信息，确定支撑轴、电机转轴或安装轴存在所述机械故障；和/或，
基于所述表示轴承端所受冲击变大的第三故障信息，确定支架存在所述机械故障；和/或，
基于所述表示机械传动部件与电机输出扭矩不匹配的第三故障信息，确定所述机械部件和/或其端面存在所述机械故障。
为了实现上述目的，根据本发明的第四方面，还提供了以下技术方案：
一种机械故障补偿装置，其包括如本发明第三方面所述的确定机械故障的装置。
为了实现上述目的，根据本发明的第五方面，还提供了以下技术方案：
一种电子设备，其包括存储器和处理器；
其中，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，能够实现如本发明第一方面所述确定机械故障的方法的步骤。
为了实现上述目的，根据本发明的第六方面，还提供了以下技术方案：
一种电子设备，其包括存储器和处理器；
其中，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，能够实现如本发明第二方面所述机械故障补偿方法的步骤。
为了实现上述目的，根据本发明的第七方面，还提供了以下技术方案：
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序；所述程序被处理器执行时，能够实现如本发明第一方面所述确定机械故障的方法的步骤。
为了实现上述目的，根据本发明的第八方面，还提供了以下技术方案：
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序；所述程序被处理器执行时，能够实现如本发明第二方面所述机械故障补偿方法的步骤。
本发明实施例提供一种确定机械故障和机械故障补偿的方法、装置、设备及介质。其中，该确定机械故障的方法包括：获取机械部件运动参数的实时数据和历史正常数据，以及实时数据的频域数据；分别基于实时数据、历史正常数据和频域数据，确定机械部件的机械故障信息；基于机械故障信息，确定机械故障。现有技术是将采集到的数据与设定值进行比较，然后，根据比较结果来判断故障情况。与现有技术不同，本发明实施例提供的确定机械故障的方法，分别基于实时数据、历史正常数据和频域数据，多维度地确定机械部件的机械故障信息，再据此确定换电过程中的机械故障；由此能够提前预评估机械部件的性能状况，可精确定位故障点，即精确定位将要损伤或已损伤的机械部件，从而实现了在换电过程中确定机械故障的技术效果，可以避免诸如停机(宕机)、机械损坏等机械故障，可避免机械部件进一步的损坏，可以预判维修方式，有利于完善设备维修制度，可在换电闲余期间通知或调度维护人员进行维修保养，减少了维护排查时间，降低了设备损坏率，在保证设备安全运行的情况下，减少设备和人员的损伤，提高可利用率，减少库存备件，能够让机器在生命周期内创造最大的价值，提供了工作效率，通过基于设备状况进行有效的合理调度，使得换电站得到高效维护，可以更加满意地服务电动车客户，提高了客户体验。
上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为让本发明的上述和其他目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举较佳实施例,并配合附图，详细说明如下。
附图说明
图1为根据本发明一个实施例的确定机械故障的方法的流程示意图；
图2为根据本发明一个实施例的伺服电机转矩的波形示意图；
图3为根据本发明一个实施例的、图2所示波形的频域波形示意图；
图4为根据本发明一个实施例的确定机械故障的装置的结构示意图；
图5为根据本发明一个实施例的机械故障补偿装置的结构示意图。
具体实施方式
以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。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。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作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。
还需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，图式中仅显示与本发明中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。
另外，在以下描述中，提供具体细节是为了便于透彻理解实施例。然而，所属领域的技术人员将理解，可在没有这些特定细节的情况下实践所述方面。
为了解决如何在换电过程中确定机械故障的技术问题，本发明实施例提供一种确定机械故障的方法。图1示例性地示出了确定机械故障的方法的流程示意图。该方法可以应用于换电站。如图1所示，该确定机械故障的方法主要包括：
S100：获取机械部件运动参数的实时数据和历史数据，以及该实时数据的频域数据。
在本步骤中，机械部件包括但不限于电机、减速机、联轴器、轴承以及其它运动部件等。
其中，运动参数包括但不限于位置(例如，旋转电机的转动位置、伺服电机轴承的旋转位置、齿轮的运动位置、齿条的运动位置等)、速度(例如，电机额定转速、旋转电机的转速)、振动(例如，执行部件的振动频率、执行部件的振动加速度等)、扭矩(例如，旋转电机的扭矩)和执行端温度(例如，轴承端温度)等。
以换电站为例，换电站应用了大量的运动、旋转部件。例如，机械能量链传递系统。该系统包括电机、减速机、联轴器、轴承以及其它运动部件等。这些运动、旋转部件通过伺服电机带动。通过传感器来检测伺服电机的轴承等，可以获取这些运动、旋转部件的旋转位置、转速等运动参数。
机械部件运动参数的实时数据可以通过伺服电机的轴承传送过来的旋转位置、转速等数据，以及传感器采集到的数据等来获得。
上述实时数据的频域数据可以通过对运动参数的实时数据进行频域变换(例如，快速傅立叶变换)而得到。
运动参数的历史数据可以通过传感器在预定的历史时间(例如，30个月、5年等)内采集得到。
S110：分别基于该实时数据、该历史正常数据和该频域数据，确定机械部件的机械故障信息。
作为一个可选的实施方式，机械部件运动参数包括以下一种或多种：位置、速度、振动、扭矩、执行端温度；本步骤具体可以包括以下步骤S111至步骤S114。其中：
S111：根据该实时数据与设定值的比较结果，确定第一故障信息。
其中，设定值可以为预先设定的值，其包括但不限于阈值、跳变信号值、虚假信号值等。例如，该设定值包括但不限于轴承端温度的设定值、电机扭矩的设定值、轴承端振动加速度的设定值等。
在本步骤中，将机械部件运动参数的实时数据作为特征值，与设定值进行比较；然后，根据比较结果来确定第一故障信息。
举例来说，将轴端温度的实时数据与轴端温度设定值进行比较；然后，根据比较结果来确定第一故障信息。再比如，将电机扭矩的实时数据与电机扭矩设定值进行比较；然后，根据比较结果来确定第一故障信息。
在一个优选的实施例中，本步骤具体可以包括：当实时数据大于设定值时，确定第一故障信息。
在进一步优选的实施例中，实时数据为以下中的一种或几种：轴承端温度的实时数据、电机扭矩的实时数据、轴承端振动加速度的实时数据。当实时数据大于设定值时，确定第一故障信息的步骤具体可以包括：
Sa1：当轴承端温度的实时数据大于轴承端温度的设定值时，确定表示机械部件安装不顺滑的第一故障信息；和/或，
Sa2：当电机扭矩的实时数据大于电机扭矩的设定值时，确定表示干涉或传动部件变形的第一故障信息；和/或，
Sa3：当轴承端振动加速度的实时数据大于轴承端振动加速度的设定值时，确定表示径向跳动和/或轴向攒动的第一故障信息。
在步骤Sa1中，轴承端温度的实时数据大于轴承端温度的设定值，说明存在多余的阻力。该多余的阻力例如可以是由运动部件安装得不顺滑而造成干涉、受力不均、短路、接触不良等引起的。该多余的阻力所做的功造成了轴承端温度的上升。
在步骤Sa2中，电机扭矩的实时数据大于电机扭矩的设定值，这说明出现了阻力过载。该过载的阻力可能是由干涉或传动部件的变形所引起的。
举例而言，当停车平台上的多个举升电机出现扭矩不一致的状况时，说明电机抬升受力不平衡，由此会引发阻力过载，从而导致干涉或传动部件变形的第一故障信息。
在步骤Sa3中，轴承端振动加速度的实时数据可以有三个方向上的数据(例如，笛卡尔坐标系中的X轴方向、Y轴方向、Z轴方向)。当该三个方向上的数据大于轴承端振动加速度的设定值时，确定表示径向跳动和/或轴向攒动的第一故障信息。
S112：根据频域数据是否在预定范围内接近机械部件的固有频率，来确定第二故障信息。
每个机械部件都具有其固有频率。当频率在一定范围内接近该固有频率时，该机械部件会发生共振。该共振会对机械部件造成物理性伤害。
根据上述原理，本步骤根据机械部件运动参数实时数据的频率数据是否处在接近该机械部件固有频率的预定范围内，来确定第二故障信息。也就是说，根据该频域数据是否使得该机械部件发生共振来确定第二故障信息。
在一个优选的实施例中，本步骤具体可以包括：当频域数据在预定范围内接近机械部件的固有频率时，确定第二故障信息。
在进一步优选的实施例中，频域数据可以为以下中的一种或几种：电机额定转速、轴承端加速度；
当频域数据在预定范围内接近机械部件的固有频率时，确定第二故障信息的步骤具体可以包括：
Sb1：当轴承端加速度的频域数据在预定范围内接近机械部件的固有频率时，确定表示电机机械振动的第二故障信息；和/或，
Sb2：当电机额定转速的频域数据在预定范围内接近机械部件的固有频率时，确定表示轴不平衡或轴不对中或部件损坏的第二故障信息。
在步骤Sb1中，当轴承端加速度的频域数据在预定范围内接近机械部件的固有频率时，该频域数据可以使得能量冲击达到最大，从而会导致电机的机械振动。
本步骤通过确定出电机机械振动的第二故障信息，可以为机械故障的解决提供方案。例如，可以通过增加缓冲或配重，以更改机械部件的固有频率来防止共振的发生。
在步骤Sb2中，当电机额定转速的频域数据在预定范围内接近机械部件的固有频率时，可能会导致轴不平衡、轴不对中(即轴与轴之间相连不对中)或机械部件损坏。其中，对于轴不平衡的情况，轴不平衡会引起径向跳动，还会产生周期性的冲击，冲击幅度会随着电机额定转速的增大而增大。对于轴不对中的情况，轴不对中会产生周期性冲击，轴向振动变大，且冲击幅度会随着电机额定转速的增大而增大。对于部件损坏的情况，其包括但不限于减速机内部行星齿轮的损坏、电机轴承损坏等。以减速机为例，当有多个能量冲击通过轴承传递出来时，这说明减速机内部行星齿轮出现了咬合问题。再以电机扭矩为例，电机扭矩的突然变大，会导致电机轴承弯曲，从而造成该电机轴承的损坏。
本实施例利用机械部件自身的固有属性来确定第二故障信息，从而可以准确地进行机械故障的判断。
S113：根据实时数据与历史正常数据的匹配情况，来确定第三故障信息。
例如，当采集到的机械部件运转固有频率与机械部件运转固有频率的历史正常数据不匹配时，表明可能因老化磨损而使得机械部件的固有特征发生变化，由此可以确定第三故障信息。
在一个优选的实施例中，本步骤具体可以包括：当实时数据与历史正常数据不匹配时，确定第三故障信息。
在进一步优选的实施例中，实时数据包括以下中的一种或多种：轴承端温度的实时数据、轴承端振动加速度的实时数据、电机旋转位置的实时数据、电机扭矩的实时数据；历史正常数据为以下中的一种或多种：轴承端温度历史正常数据、轴承端振动加速度历史正常数据、电机旋转位置历史正常数据、电机扭矩历史正常数据；当实时数据与历史正常数据不匹配时，确定第三故障信息的步骤具体可以包括：
Sc1：当轴承端温度的实时数据与轴承端温度历史正常数据不匹配时，确定表示轴承磨损的第三故障信息；和/或，
Sc2：当轴承端振动加速度的实时数据与轴承端振动加速度历史正常数据不匹配时，确定表示轴承端所受冲击变大的第三故障信息；和/或，
Sc3：当实时数组与历史数组不匹配时，确定表示机械传动部件与电机输出扭矩不匹配的第三故障信息；其中，实时数组包括电机旋转位置的实时数据和电机扭矩的实时数据；历史数组包括电机旋转位置历史正常数据和电机扭矩历史正常数据。
在步骤Sc1中，轴承端温度历史正常数据可以通过以下方式得到：
Sc11：采集预定时间段内轴承端的温度；
Sc12：采集该轴承端的环境温度；
Sc13：计算所采集到的轴承端的温度与该轴承端的环境温度之差；
Sc13：评估换电站换电的工作频次；
Sc14：基于所采集到的轴承端的温度与该轴承端的环境温度之差，以及该工作频次，得到轴承端温度历史正常数据。
将轴承端温度的实时数据与轴承端温度历史正常数据进行匹配时，考虑在相同工作频次和相同环境温度下轴承端温度的变化趋势。当轴承端温度的实时数据与轴承端温度历史正常数据不匹配时，说明轴承上存在多余的功所导致的摩擦，从而可以确定表示轴承磨损的第三故障信息。
在步骤Sc2中，轴承端振动加速度历史正常数据可以通过以下方式得到：
Sc21：采集预定时间段内的轴承端振动加速度数据；
Sc22：对采集到的数据进行傅里叶变换；
Sc23：基于傅里叶变换的结果，获取能量的尖峰值；
Sc24：将该能量的尖峰值，确定为轴承端振动加速度历史正常数据。
其中，能量的尖峰值可以形成包络曲线。当轴承端振动加速度的实时数据与轴承端振动加速度历史正常数据不匹配时，例如，轴承端振动加速度的实时数据偏离包络曲线(例如，随着包络曲线上升)，从而可以确定表示轴承端所受冲击变大的第三故障信息。
在步骤Sc3中，为了更准确地确定机械故障，本实施例将电机旋转位置和电机扭矩综合进行考虑。将电机旋转位置的实时数据和电机扭矩的实时数据作为实时数组；将电机旋转位置历史正常数据和电机扭矩历史正常数据作为历史数组。
该历史数组可以作为预处理数据。实时数组与历史数组的匹配通过以下方式进行：
Sd1：根据运动部件的运行规律，确定决策属性；
Sd2：基于历史数组，根据该决策属性生成历史数组的初始训练样本；
Sd3：利用数据挖掘方法，将历史数组的初始训练样本分别与自身历史累计数据、与当前换电站不同的另一换电站的运动部件，以及设定阈值进行比较；
Sd4：根据比较结果，通过打标签的方式进行分类；
Sd5：基于分类结果，进行剃度筛选；
Sd6：基于筛选结果，进行归纳和拟合；
Sd7：基于拟合的结果，进行回归矫正；
Sd8：基于回归矫正的结果，得到历史数组的训练样本；
Sd9：将该历史数组的训练样本与实时数组进行比较；
Sd10：根据比较结果，确定实时数组与历史数组是否匹配。
在具体实施过程中，诸如滚珠丝杆、梯形丝杠、齿轮、齿条等的运动位置与电机输出扭矩是强耦合的。如果实时数组与历史数组不匹配，则确定出表示机械传动部件与电机输出扭矩不匹配的第三故障信息。
S114：融合第一故障信息、第二故障信息和第三故障信息，来确定该机械部件的机械故障信息。
本步骤综合考虑第一故障信息、第二故障信息和第三故障信息，综合考虑多方面的信息，进行相互交织；然后，根据综合结果来确定出机械部件的机械故障信息。
S120：基于机械故障信息，确定机械故障。
其中，机械故障包括但不限于支撑轴断裂、支架疲劳变形、丝杠铜套磨损、减速机齿轮异常等。
该机械故障包括但不限于机械部件已损坏的情况、机械部件运行不良的情况(也称亚健康状况)等。
确定机械故障的方式包括但不限于以文字方式进行提示、语音提示、动画、视频播放等。
在一个优选的实施例中，步骤S120具体可以包括：
S121：基于表示机械部件安装不顺滑的第一故障信息，确定丝杆铜套或减速机齿轮存在机械故障；和/或，
S122：基于表示干涉或传动部件变形的第一故障信息，确定支撑轴或传动部件存在机械故障；和/或，
S123：基于表示径向跳动和/或轴向攒动的第一故障信息，确定安装轴或电机轴承存在机械故障。
在一个优选的实施例中，步骤S120具体还可以包括：
S124：基于表示机械振动的第二故障信息，确定电机存在机械故障；和/或，
S125：基于表示轴不平衡或轴不对中或部件损坏的第二故障信息，确定减速机或联轴器或电机轴承存在机械故障。
在一个优选的实施例中，步骤S120具体还可以包括：
S126：基于表示轴承磨损的第三故障信息，确定支撑轴、电机转轴或安装轴存在机械故障；和/或，
S127：基于表示轴承端所受冲击变大的第三故障信息，确定支架存在机械故障；和/或，
S128：基于表示机械传动部件与电机输出扭矩不匹配的第三故障信息，确定机械部件和/或其端面存在机械故障。
其中，支撑轴、电机转轴或安装轴存在机械故障可以表现为轴不对中等。
综上所述，与现有技术中将单一的实时数据与设定值进行对比的方式不同，本发明实施例通过综合性的方法，将实时数据、历史正常数据和频域数据等多方面信息相互交织，进行机械故障的确定。与现有技术中仅仅将故障定义为好与坏不同，本发明实施例通过模糊统计，以及对比分析等方法，可以提前预知运行不良的亚健康状况，甚至是得到经过疲劳机械往复运动后的趋势，由此能够更加智能地调度维护人员在闲时进行维护，提高了工作效率，减少了机械更为严重的损害。与现有技术中单一地进行特征值对机械部件的预诊断不同，本发明实施例多方面地对换电站机械部件进行综合评估，具有对比历史数据、实时数据、多特征值等进行多维度地综合处理，从而能够提前预评估机械部件的性能状况，可精确定位故障点，即精确定位将要损伤或已损伤的机械部件，实现了在换电过程中预测机械故障的技术效果，可以避免诸如停机(宕机)、机械损坏等机械故障，可避免机械部件进一步的损坏，可以预判维修方式，有利于完善设备维修制度，可在换电闲余期间通知或调度维护人员进行维修保养，减少了维护排查时间，降低了设备损坏率，在保证设备安全运行的情况下，减少设备和人员的损伤，提高可利用率，减少库存备件，能够让机器在生命周期内创造最大的价值，提供了工作效率，通过基于设备状况进行有效的合理调度，使得换电站得到高效维护，可以更加满意地服务电动车客户，提高了客户体验。
基于与上述实施例相同的技术构思，本发明实施例还提供一种机械故障补偿方法。该方法包括上述确定机械故障的方法实施例所述的步骤。
图2示例性地示出了伺服电机转矩的波形图。其中横轴表示时间(单位为毫秒)；纵轴表示幅值(单位可以为分贝，db)。
图3示例性地示出了图2所示波形的频域波形图。该图3中的波形可以通过对图2中所示波形进行诸如傅里叶变换而得到。如图3所示，在共振范围270赫兹的邻域内出现了14分贝的能量冲击。该能量冲击可以根据确定机械故障的方法实施例确定出来。然后，利用本发明实施例提供的机械故障补偿方法，通过诸如转动频率或者反向脉冲进行共振区的快速穿越来抑制该能量冲击。
下面为本发明装置实施例，本发明装置实施例用于执行本发明方法实施例实现的步骤，为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分，具体技术细节未揭示的，请参照本发明方法实施例。
本发明实施例提供一种确定机械故障的装置。如图4所示，该装置主要包括：获取模块41、第一确定模块42和第二确定模块43。其中，获取模块41用于获取机械部件运动参数的实时数据和历史正常数据，以及实时数据的频域数据。第一确定模块42用于分别基于实时数据、历史正常数据和频域数据，确定机械部件的机械故障信息。第二确定模块43用于基于机械故障信息，确定机械故障。
在一个优选的实施例中，机械部件运动参数包括以下一种或多种：位置、速度、振动、扭矩、执行端温度；第一确定模块42具体用于：根据实时数据与设定值的比较结果，确定第一故障信息；根据频域数据是否在预定范围内接近机械部件的固有频率，来确定第二故障信息；根据实时数据与历史正常数据的匹配情况，来确定第三故障信息；融合第一故障信息、第二故障信息和第三故障信息，来确定机械部件的机械故障信息。
在一个优选的实施例中，第一确定模块42具体用于：当实时数据大于设定值时，确定第一故障信息；和/或，当频域数据在预定范围内接近机械部件的固有频率时，确定第二故障信息；和/或，当实时数据与历史正常数据不匹配时，确定第三故障信息。
在一个优选的实施例中，实时数据为以下中的一种或几种：轴承端温度的实时数据、电机扭矩的实时数据、轴承端振动加速度的实时数据；第一确定模块42具体用于：当轴承端温度的实时数据大于轴承端温度的设定值时，确定表示机械部件安装不顺滑的第一故障信息；和/或，当电机扭矩的实时数据大于电机扭矩的设定值时，确定表示干涉或传动部件变形的第一故障信息；和/或，当轴承端振动加速度的实时数据大于轴承端振动加速度的设定值时，确定表示径向跳动和/或轴向攒动的第一故障信息。
在一个优选的实施例中，频域数据为以下中的一种或几种：电机额定转速、轴承端加速度；第一确定模块42具体用于：当轴承端加速度的频域数据在预定范围内接近机械部件的固有频率时，确定表示电机机械振动的第二故障信息；和/或，当电机额定转速的频域数据在预定范围内接近机械部件的固有频率时，确定表示轴不平衡或轴不对中或部件损坏的第二故障信息。
在一个优选的实施例中，实时数据包括以下中的一种或多种：轴承端温度的实时数据、轴承端振动加速度的实时数据、电机旋转位置的实时数据、电机扭矩的实时数据；历史正常数据为以下中的一种或多种：轴承端温度历史正常数据、轴承端振动加速度历史正常数据、电机旋转位置历史正常数据、电机扭矩历史正常数据；第一确定模块42具体用于：当轴承端温度的实时数据与轴承端温度历史正常数据不匹配时，确定表示轴承磨损的第三故障信息；和/或，当轴承端振动加速度的实时数据与轴承端振动加速度历史正常数据不匹配时，确定表示轴承端所受冲击变大的第三故障信息；和/或，当实时数组与历史数组不匹配时，确定表示机械传动部件与电机输出扭矩不匹配的第三故障信息；其中，实时数组包括电机旋转位置的实时数据和电机扭矩的实时数据；历史数组包括电机旋转位置历史正常数据和电机扭矩历史正常数据。
在一个优选的实施例中，第二确定模块43具体用于：基于表示机械部件安装不顺滑的第一故障信息，确定丝杆铜套或减速机齿轮存在机械故障；和/或，基于表示干涉或传动部件变形的第一故障信息，确定支撑轴或传动部件存在机械故障；和/或，基于表示径向跳动和/或轴向攒动的第一故障信息，确定安装轴或电机轴承存在机械故障。
在一个优选的实施例中，第二确定模块43还具体用于：基于表示机械振动的第二故障信息，确定电机存在机械故障；和/或，基于表示轴不平衡或轴不对中或部件损坏的第二故障信息，确定减速机或联轴器或电机轴承存在机械故障。
在一个优选的实施例中，第二确定模块43还具体用于：基于表示轴承磨损的第三故障信息，确定支撑轴、电机转轴或安装轴存在机械故障；和/或，基于表示轴承端所受冲击变大的第三故障信息，确定支架存在机械故障；和/或，基于表示机械传动部件与电机输出扭矩不匹配的第三故障信息，确定机械部件和/或其端面存在机械故障。
有关上述各个确定机械故障的装置实施例的工作原理、所解决的技术问题以及取得的技术效果，可以参考确定机械故障的方法实施例中的相关说明，在此不再赘述。
综上所述，与现有技术中将单一的实时数据与设定值进行对比的方式不同，本发明实施例利用获取模块41、第一确定模块42和第二确定模块43，将多方面信息相互交织，进行机械故障的确定。与现有技术中仅仅将故障定义为好与坏不同，本发明实施例对实时数据、历史正常数据和频域数据等进行多维度地综合处理来确定机械故障，由此能够更加智能地调度维护人员在闲时进行维护，提高了工作效率，减少了机械更为严重的损害。与现有技术中单一地进行特征值对机械部件的预诊断不同，本发明实施例从实时数据、历史正常数据和频域数据等多方面地对换电站机械部件进行综合评估，从而能够提前预评估机械部件的性能状况，可精确定位故障点，即精确定位将要损伤或已损伤的机械部件，实现了在换电过程中预测机械故障的技术效果，可以避免诸如停机(宕机)、机械损坏等机械故障，可避免机械部件进一步的损坏，可以预判维修方式，有利于完善设备维修制度，可在换电闲余期间通知或调度维护人员进行维修保养，减少了维护排查时间，降低了设备损坏率，在保证设备安全运行的情况下，减少设备和人员的损伤，提高可利用率，减少库存备件，能够让机器在生命周期内创造最大的价值，提供了工作效率，从而能够基于机械设备的状况进行有效的合理调度，使得换电站得到高效维护，可以更加满意地服务电动车客户，提高了客户体验。
基于与上述确定机械故障的装置实施例相同的技术构思，本发明实施例还提供一种机械故障补偿装置。如图5所示，该机械故障补偿装置50可以包括上述确定机械故障的装置51。
有关本实施例的说明可以参见前述实施例中的相关说明，在此不再赘述。
基于与上述确定机械故障的方法实施例相同的技术构思，本发明实施例还提供一种电子设备，其包括存储器和处理器；其中，存储器存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，能够实现上述确定机械故障的方法的步骤。
在本实施例中，当存储器中的计算机程序被处理器执行时，分别基于实时数据、历史正常数据和频域数据，多维度地确定机械部件的机械故障信息，再据此确定换电过程中的机械故障；由此能够提前预评估机械部件的性能状况，可精确定位故障点，即精确定位将要损伤或已损伤的机械部件，从而实现了在换电过程中确定机械故障的技术效果，可以避免诸如停机(宕机)、机械损坏等机械故障，可避免机械部件进一步的损坏，可以预判维修方式，有利于完善设备维修制度，可在换电闲余期间通知或调度维护人员进行维修保养，减少了维护排查时间，降低了设备损坏率，在保证设备安全运行的情况下，减少设备和人员的损伤，提高可利用率，减少库存备件，能够让机器在生命周期内创造最大的价值，提供了工作效率，通过基于设备状况进行有效的合理调度，使得换电站得到高效维护，可以更加满意地服务电动车客户，提高了客户体验。
此外，本发明实施例还提供一种电子设备，其包括存储器和处理器；其中，存储器存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，能够实现上述机械故障补偿方法的步骤。
上述存储器可以包括随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)，也可以包括非易失性存储器(non-volatile memory，NVM)，例如至少一个磁盘存储器。可选的，存储器还可以是至少一个位于远离前述处理器的存储装置。
上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，简称CPU)、网络处理器(Network Processor，NP)等；还可以是数字信号处理器(DigitalSignal Processing，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
有关本实施例的说明可以参见前述实施例中的相关说明，在此不再赘述。
基于与上述确定机械故障的方法实施例相同的技术构思，本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序；其中，程序被处理器执行时，能够实现确定机械故障的方法实施例所述的步骤。
上述计算机可读存储介质可以包括但不限于随机存取存储器(RAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、只读存储器(ROM)、可编程只读存储器(PROM)、可擦写可编程只读存储器(EPROM)、电可擦写可编程只读存储器(EEPROM)、闪存(例如，NOR型闪存或NAND型闪存)、内容可寻址存储器(CAM)、聚合物存储器(例如，铁电聚合物存储器)、相变存储器、双向开关半导体存储器、硅-氧化物-氮化硅-氧化硅-硅(Silicon-Oxide-Nitride-Oxide-Silicon，SONOS)存储器、磁卡或者光卡，亦或是其他任意适当类型的计算机可读存储介质。
有关本实施例的说明可以参见前述实施例中的相关说明，在此不再赘述。
在本实施例中，程序被处理器执行时，分别基于实时数据、历史正常数据和频域数据，多维度地确定机械部件的机械故障信息，再据此确定换电过程中的机械故障；由此能够提前预评估机械部件的性能状况，可精确定位故障点，即精确定位将要损伤或已损伤的机械部件，从而实现了在换电过程中确定机械故障的技术效果，可以避免诸如停机(宕机)、机械损坏等机械故障，可避免机械部件进一步的损坏，可以预判维修方式，有利于完善设备维修制度，可在换电闲余期间通知或调度维护人员进行维修保养，减少了维护排查时间，降低了设备损坏率，在保证设备安全运行的情况下，减少设备和人员的损伤，提高可利用率，减少库存备件，能够让机器在生命周期内创造最大的价值，提供了工作效率，通过基于设备状况进行有效的合理调度，使得换电站得到高效维护，可以更加满意地服务电动车客户，提高了客户体验。
此外，本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序；其中，程序被处理器执行时，能够实现机械故障补偿方法实施例所述的步骤。
有关本实施例的说明可以参见前述实施例中的相关说明，在此不再赘述。
另外，在本发明各个装置实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
上述以软件功能单元的形式实现的单元，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能单元存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机装置(可以是个人计算机，服务器，或者网络装置等)或处理器(Processor)执行本发明各个实施例所述方法的部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-OnlyMemory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其他任何变体旨在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的商品或者系统不仅包括哪些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种商品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的商品或者系统中还存在另外的相同要素。
需要说明的是，出于简要的考虑，本文通过相关的方式描述了实施例。在上述各个实施例中，省略了相同的内容，而详细描述了各个实施例间相区别的内容。本领域技术人员应能理解，上述各个实施例之间可以相互借鉴。
在说明书中描述的特征和优点并非囊括，并且具体而言，许多附加特征和优点将鉴于附图、说明书和权利要求而为本领域普通技术人员所清楚。另外应当注意，在说明书中使用的语言已经主要出于可读性和指导的目的而加以选择，并且可以未被选择用于界定或者限定发明主题内容。
以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明做任何形式上的限制，虽然本发明已以较佳实施例揭露如上，然而并非用以限定本发明，任何熟悉本专业的技术人员，在不脱离本发明技术方案范围内，当可利用上述揭示的技术内容做出些许更动或修饰为等同变化的等效实施例，但凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化与修饰，均仍属于本发明技术方案的范围内。
Claims (21)
1.一种确定机械故障的方法，其特征在于，包括：
获取机械部件运动参数的实时数据和历史正常数据，以及所述实时数据的频域数据；
分别基于所述实时数据、所述历史正常数据和所述频域数据，确定所述机械部件的机械故障信息；
基于所述机械故障信息，确定所述机械故障。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述机械部件运动参数包括以下一种或多种：位置、速度、振动、扭矩、执行端温度；
分别基于所述实时数据、所述历史正常数据和所述频域数据，确定所述机械部件的机械故障信息的步骤，具体包括：
根据所述实时数据与设定值的比较结果，确定第一故障信息；
根据所述频域数据是否在预定范围内接近所述机械部件的固有频率，来确定第二故障信息；
根据所述实时数据与历史正常数据的匹配情况，来确定第三故障信息；
融合所述第一故障信息、所述第二故障信息和所述第三故障信息，来确定所述机械部件的所述机械故障信息。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于：
根据所述实时数据与设定值的比较结果，确定第一故障信息的步骤，具体包括：
当所述实时数据大于设定值时，确定所述第一故障信息；和/或，
根据所述频域数据是否在预定范围内接近所述机械部件的固有频率，来确定第二故障信息的步骤，具体包括：
当所述频域数据在预定范围内接近所述机械部件的固有频率时，确定所述第二故障信息；和/或，
根据所述实时数据与历史正常数据的匹配情况，来确定第三故障信息的步骤，具体包括：
当所述实时数据与历史正常数据不匹配时，确定所述第三故障信息。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述实时数据为以下中的一种或几种：轴承端温度的实时数据、电机扭矩的实时数据、轴承端振动加速度的实时数据；
当所述实时数据大于设定值时，确定所述第一故障信息的步骤，具体包括：
当所述轴承端温度的实时数据大于所述轴承端温度的设定值时，确定表示机械部件安装不顺滑的第一故障信息；和/或，
当所述电机扭矩的实时数据大于所述电机扭矩的设定值时，确定表示干涉或传动部件变形的第一故障信息；和/或，
当所述轴承端振动加速度的实时数据大于所述轴承端振动加速度的设定值时，确定表示径向跳动和/或轴向攒动的第一故障信息。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述频域数据为以下中的一种或几种：电机额定转速、轴承端加速度；
当所述频域数据在预定范围内接近所述机械部件的固有频率时，确定所述第二故障信息的步骤，具体包括：
当所述轴承端加速度的频域数据在预定范围内接近所述机械部件的固有频率时，确定表示电机机械振动的第二故障信息；和/或，
当所述电机额定转速的频域数据在预定范围内接近所述机械部件的固有频率时，确定表示轴不平衡或轴不对中或部件损坏的第二故障信息。
6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述实时数据包括以下中的一种或多种：轴承端温度的实时数据、轴承端振动加速度的实时数据、电机旋转位置的实时数据、电机扭矩的实时数据；所述历史正常数据为以下中的一种或多种：轴承端温度历史正常数据、轴承端振动加速度历史正常数据、电机旋转位置历史正常数据、电机扭矩历史正常数据；
当所述实时数据与历史正常数据不匹配时，确定所述第三故障信息的步骤，具体包括：
当所述轴承端温度的实时数据与所述轴承端温度历史正常数据不匹配时，确定表示轴承磨损的第三故障信息；和/或，
当所述轴承端振动加速度的实时数据与所述轴承端振动加速度历史正常数据不匹配时，确定表示轴承端所受冲击变大的第三故障信息；和/或，
当实时数组与历史数组不匹配时，确定表示机械传动部件与电机输出扭矩不匹配的第三故障信息；其中，所述实时数组包括电机旋转位置的实时数据和电机扭矩的实时数据；所述历史数组包括电机旋转位置历史正常数据和电机扭矩历史正常数据。
7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，基于所述机械故障信息，确定所述机械故障的步骤，具体包括：
基于所述表示机械部件安装不顺滑的第一故障信息，确定丝杆铜套或减速机齿轮存在所述机械故障；和/或，
基于所述表示干涉或传动部件变形的第一故障信息，确定支撑轴或传动部件存在所述机械故障；和/或，
基于所述表示径向跳动和/或轴向攒动的第一故障信息，确定安装轴或电机轴承存在所述机械故障。
8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，基于所述机械故障信息，确定所述机械故障的步骤，具体包括：
基于所述表示机械振动的第二故障信息，确定电机存在所述机械故障；和/或，
基于所述表示轴不平衡或轴不对中或部件损坏的第二故障信息，确定减速机或联轴器或电机轴承存在所述机械故障。
9.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，基于所述机械故障信息，确定所述机械故障的步骤，具体包括：
基于所述表示轴承磨损的第三故障信息，确定支撑轴、电机转轴或安装轴存在所述机械故障；和/或，
基于所述表示轴承端所受冲击变大的第三故障信息，确定支架存在所述机械故障；和/或，
基于所述表示机械传动部件与电机输出扭矩不匹配的第三故障信息，确定所述机械部件和/或其端面存在所述机械故障。
10.一种机械故障补偿方法，其特征在于，包括如权利要求1-9中任一所述的确定机械故障的方法。
11.一种确定机械故障的装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取机械部件运动参数的实时数据和历史正常数据，以及所述实时数据的频域数据；
第一确定模块，用于分别基于所述实时数据、所述历史正常数据和所述频域数据，确定所述机械部件的机械故障信息；
第二确定模块，用于基于所述机械故障信息，确定所述机械故障。
12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述机械部件运动参数包括以下一种或多种：位置、速度、振动、扭矩、执行端温度；
所述第一确定模块具体用于：
根据所述实时数据与设定值的比较结果，确定第一故障信息；
根据所述频域数据是否在预定范围内接近所述机械部件的固有频率，来确定第二故障信息；
根据所述实时数据与历史正常数据的匹配情况，来确定第三故障信息；
融合所述第一故障信息、所述第二故障信息和所述第三故障信息，来确定所述机械部件的所述机械故障信息。
13.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述第一确定模块具体用于：
当所述实时数据大于设定值时，确定所述第一故障信息；和/或，
当所述频域数据在预定范围内接近所述机械部件的固有频率时，确定所述第二故障信息；和/或，
当所述实时数据与历史正常数据不匹配时，确定所述第三故障信息。
14.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，所述实时数据为以下中的一种或几种：轴承端温度的实时数据、电机扭矩的实时数据、轴承端振动加速度的实时数据；
所述第一确定模块具体用于：
当所述轴承端温度的实时数据大于所述轴承端温度的设定值时，确定表示机械部件安装不顺滑的第一故障信息；和/或，
当所述电机扭矩的实时数据大于所述电机扭矩的设定值时，确定表示干涉或传动部件变形的第一故障信息；和/或，
当所述轴承端振动加速度的实时数据大于所述轴承端振动加速度的设定值时，确定表示径向跳动和/或轴向攒动的第一故障信息。
15.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，所述频域数据为以下中的一种或几种：电机额定转速、轴承端加速度；
所述第一确定模块具体用于：
当所述轴承端加速度的频域数据在预定范围内接近所述机械部件的固有频率时，确定表示电机机械振动的第二故障信息；和/或，
当所述电机额定转速的频域数据在预定范围内接近所述机械部件的固有频率时，确定表示轴不平衡或轴不对中或部件损坏的第二故障信息。
16.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，所述实时数据包括以下中的一种或多种：轴承端温度的实时数据、轴承端振动加速度的实时数据、电机旋转位置的实时数据、电机扭矩的实时数据；所述历史正常数据为以下中的一种或多种：轴承端温度历史正常数据、轴承端振动加速度历史正常数据、电机旋转位置历史正常数据、电机扭矩历史正常数据；
所述第一确定模块具体用于：
当所述轴承端温度的实时数据与所述轴承端温度历史正常数据不匹配时，确定表示轴承磨损的第三故障信息；和/或，
当所述轴承端振动加速度的实时数据与所述轴承端振动加速度历史正常数据不匹配时，确定表示轴承端所受冲击变大的第三故障信息；和/或，
当实时数组与历史数组不匹配时，确定表示机械传动部件与电机输出扭矩不匹配的第三故障信息；其中，所述实时数组包括电机旋转位置的实时数据和电机扭矩的实时数据；所述历史数组包括电机旋转位置历史正常数据和电机扭矩历史正常数据。
17.根据权利要求14所述的装置，其特征在于，所述第二确定模块具体用于：
基于所述表示机械部件安装不顺滑的第一故障信息，确定丝杆铜套或减速机齿轮存在所述机械故障；和/或，
基于所述表示干涉或传动部件变形的第一故障信息，确定支撑轴或传动部件存在所述机械故障；和/或，
基于所述表示径向跳动和/或轴向攒动的第一故障信息，确定安装轴或电机轴承存在所述机械故障。
18.根据权利要求15所述的装置，其特征在于，所述第二确定模块还具体用于：
基于所述表示机械振动的第二故障信息，确定电机存在所述机械故障；和/或，
基于所述表示轴不平衡或轴不对中或部件损坏的第二故障信息，确定减速机或联轴器或电机轴承存在所述机械故障。
19.根据权利要求16所述的装置，其特征在于，所述第二确定模块还具体用于：
基于所述表示轴承磨损的第三故障信息，确定支撑轴、电机转轴或安装轴存在所述机械故障；和/或，
基于所述表示轴承端所受冲击变大的第三故障信息，确定支架存在所述机械故障；和/或，
基于所述表示机械传动部件与电机输出扭矩不匹配的第三故障信息，确定所述机械部件和/或其端面存在所述机械故障。
20.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器；
其中，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，能够实现如权利要求1-9中任一项所述确定机械故障的方法的步骤。
21.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序；其特征在于，所述程序被处理器执行时，能够实现如权利要求1-9中任一项所述确定机械故障的方法的步骤。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201811134068.3A CN109324599B (zh) | 2018-09-27 | 2018-09-27 | 确定机械故障和机械故障补偿的方法、装置、设备及介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201811134068.3A CN109324599B (zh) | 2018-09-27 | 2018-09-27 | 确定机械故障和机械故障补偿的方法、装置、设备及介质 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN109324599A true CN109324599A (zh) | 2019-02-12 |
| CN109324599B CN109324599B (zh) | 2021-04-02 |
Family
ID=65266399
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201811134068.3A Active CN109324599B (zh) | 2018-09-27 | 2018-09-27 | 确定机械故障和机械故障补偿的方法、装置、设备及介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN109324599B (zh) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109900484A (zh) * | 2019-03-28 | 2019-06-18 | 中车大连机车车辆有限公司 | 气门横臂的检测方法、装置、设备以及存储介质 |
| CN111532689A (zh) * | 2020-05-08 | 2020-08-14 | 芜湖市爱德运输机械有限公司 | 一种吊轴承及其状态检测方法、系统 |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP4253934A1 (en) * | 2022-03-30 | 2023-10-04 | Siemens Aktiengesellschaft | System, apparatus and method for misalignment-based remaining useful life estimation of a bearing |
Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2001101235A (ja) * | 1999-09-28 | 2001-04-13 | Tokyo Gas Co Ltd | 設備劣化診断方法及び設備劣化診断システム |
| CN104061208A (zh) * | 2014-07-02 | 2014-09-24 | 北京机械设备研究所 | 一种液压系统在线故障诊断方法 |
| CN105003453A (zh) * | 2014-07-18 | 2015-10-28 | 河北联合大学 | 一种矿井风机在线监测与故障诊断系统 |
| CN106586796A (zh) * | 2016-11-15 | 2017-04-26 | 王蕊 | 一种自动扶梯状态监测系统及方法 |
| CN107013473A (zh) * | 2017-04-19 | 2017-08-04 | 武汉惜源科技有限公司 | 一种泵站实时在线监测与能效管理方法及系统 |
| CN107082253A (zh) * | 2017-05-27 | 2017-08-22 | 秦皇岛港股份有限公司 | 皮带机运行监测系统及其方法 |
| CN107324214A (zh) * | 2017-06-29 | 2017-11-07 | 天津大学 | 海洋平台起重机智能状态监测方法 |
| CN107621306A (zh) * | 2017-08-30 | 2018-01-23 | 江苏方天电力技术有限公司 | 分布式调相机振动采集装置、振动检测与故障诊断系统 |
-
2018
- 2018-09-27 CN CN201811134068.3A patent/CN109324599B/zh active Active
Patent Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2001101235A (ja) * | 1999-09-28 | 2001-04-13 | Tokyo Gas Co Ltd | 設備劣化診断方法及び設備劣化診断システム |
| CN104061208A (zh) * | 2014-07-02 | 2014-09-24 | 北京机械设备研究所 | 一种液压系统在线故障诊断方法 |
| CN105003453A (zh) * | 2014-07-18 | 2015-10-28 | 河北联合大学 | 一种矿井风机在线监测与故障诊断系统 |
| CN106586796A (zh) * | 2016-11-15 | 2017-04-26 | 王蕊 | 一种自动扶梯状态监测系统及方法 |
| CN107013473A (zh) * | 2017-04-19 | 2017-08-04 | 武汉惜源科技有限公司 | 一种泵站实时在线监测与能效管理方法及系统 |
| CN107082253A (zh) * | 2017-05-27 | 2017-08-22 | 秦皇岛港股份有限公司 | 皮带机运行监测系统及其方法 |
| CN107324214A (zh) * | 2017-06-29 | 2017-11-07 | 天津大学 | 海洋平台起重机智能状态监测方法 |
| CN107621306A (zh) * | 2017-08-30 | 2018-01-23 | 江苏方天电力技术有限公司 | 分布式调相机振动采集装置、振动检测与故障诊断系统 |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109900484A (zh) * | 2019-03-28 | 2019-06-18 | 中车大连机车车辆有限公司 | 气门横臂的检测方法、装置、设备以及存储介质 |
| CN109900484B (zh) * | 2019-03-28 | 2021-06-29 | 中车大连机车车辆有限公司 | 气门横臂的检测方法、装置、设备以及存储介质 |
| CN111532689A (zh) * | 2020-05-08 | 2020-08-14 | 芜湖市爱德运输机械有限公司 | 一种吊轴承及其状态检测方法、系统 |
| CN111532689B (zh) * | 2020-05-08 | 2021-07-20 | 芜湖市爱德运输机械有限公司 | 一种吊轴承及其状态检测方法、系统 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN109324599B (zh) | 2021-04-02 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN109324599A (zh) | 确定机械故障和机械故障补偿的方法、装置、设备及介质 | |
| Artigao et al. | In-service wind turbine DFIG diagnosis using current signature analysis | |
| KR101567756B1 (ko) | 진동 특성을 이용한 설비의 결함 진단 방법 | |
| CN112861389B (zh) | 风电齿轮箱振动监测位置优化方法、系统、介质及设备 | |
| JP2009506261A (ja) | タービンの回転軸の動的挙動を監視するための方法と装置 | |
| CN105738056A (zh) | 一种旋转机械振动故障模拟系统 | |
| CN203037288U (zh) | 一种振动筛故障诊断装置 | |
| EP4043699A1 (en) | System and method for automated failure mode detection of rotating machinery | |
| CN109238689B (zh) | 转子扭转振动激振器 | |
| Botsaris et al. | A preliminary estimation of analysis methods of vibration signals at fault diagnosis in ball bearings | |
| CAstillA-Gutiérrez et al. | Analysis, evaluation and monitoring of the characteristic frequencies of pneumatic drive unit and its bearing through their corresponding frequency spectra and spectral density | |
| CN101382168A (zh) | 磁悬浮轴承金属橡胶环组合支承高速旋转系统装置 | |
| Prasad et al. | Spectrum prediction indicating bearing state in induction motor by forced vibration analysis and fuzzy logic technique | |
| Ali et al. | Towards machine learning based real-time fault identification and classification in high power induction motors | |
| Nozhenko et al. | Revealing the impact of electromechanical complex mechanical vibrations on electrical instantaneous power | |
| Putz et al. | Sensorless fault detection in linear axes with dynamic load profiles | |
| Sinha et al. | Vibration of a steam turbo-generator (TG) set during shutdown period | |
| Sinha et al. | Vibration-based diagnosis for ageing management of rotating machinery: a summary of cases | |
| Elfeky et al. | Fault signature production for rolling element bearings in induction motor | |
| US11598694B2 (en) | Abnormality diagnosis system for rotary electric machine | |
| Bishnu et al. | Detection of induction motor faults: Through fuzzy logic and frequency analysis | |
| Wang et al. | A Practical Method to Detect a Transverse Cracked Rotor Using Transient Response. | |
| Tan et al. | Wind turbine monitoring warning device | |
| Gulati et al. | Predictive maintenance of bearing machinery using matlab | |
| Yarchevsky et al. | APPLICATION OF VIBRATION DIAGNOSTIC METHODS FOR CHECKING THE TECHNICAL CONDITION OF THE MOTOR |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| TA01 | Transfer of patent application right |
Effective date of registration: 20200727 Address after: Susong Road West and Shenzhen Road North, Hefei Economic and Technological Development Zone, Anhui Province Applicant after: Weilai (Anhui) Holding Co., Ltd Address before: China Hong Kong Applicant before: NIO NEXTEV Ltd. |
|
| TA01 | Transfer of patent application right | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |