CN110017957A - 一种同步分析方法、装置及系统 - Google Patents

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CN110017957A CN201810021476.1A CN201810021476A CN110017957A CN 110017957 A CN110017957 A CN 110017957A CN 201810021476 A CN201810021476 A CN 201810021476A CN 110017957 A CN110017957 A CN 110017957A
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Abstract

本发明公开一种同步分析方法、装置及系统,其中所述方法包括:对目标振动信号进行采样,得到目标振动信号的时域离散信号,目标振动信号为包含有可旋转的轴的机械产生的振动信号,基于快速傅里叶变换,对时域离散信号进行滤波处理,得到轴运行的信号,基于轴运行的信号,对时域离散信号进行同步采样,得到同步采样离散数据,基于同步采样离散数据进行同步分析。通过本发明实施例,可以这样,基于快速傅里叶变换的带通滤波可以将轴速信息从包含轴相应的振动信号中提取出来。与传统的带通滤波方法相比,本发明具有频率选取灵活,滤波干净彻底,而且没有滤波器设计的发散问题。

Description

一种同步分析方法、装置及系统
技术领域
本发明涉及机械振动分析与故障诊断领域,尤其涉及一种同步分析方法、装置及系统。
背景技术
利用轴速信息分析包含有可旋转的轴的机械的振动信号是机械振动分析与故障诊断的重要手段,尤其是在变速运行的包含有可旋转的轴的机械中,轴速信息更为重要。然而在许多测量过程中,由于各种不同的原因,轴速信息与振动信息并不总是同时并同步获得的,且在大多测量过程中,包含有可旋转的轴的机械的振动响应往往包含轴的旋转信息以及高阶谐波。
由于轴速信息并不总是能与振动信号同时获取,当轴速信息没有与目标振动信号同时测量而又需要进行同步分析时,其中的方法之一是从目标振动信号中提取轴速信息,因为,包含有可旋转的轴的机械在运行过程中有许多响应信息或响应信号包含了轴速信息(包括如轴转速响应以及高阶谐波等)。从目标振动信号中提取轴振动信息的常用方法是用带通滤波将与轴运行相关的信号从时域通过卷积的方式孤立出来。
然而,当轴运行的信号较小时,必须采用高阶的滤波器,这样,会导致滤波器失稳发散,尤其在采样率较高而滤波器截止频率较低时更是如此,使得滤波不彻底。另外,上述滤波过程是一个卷积过程,在离散化的有限长度的信号中,端点的不准确性是难免的。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种同步分析方法、装置及系统,以解决现有技术中导致滤波器失稳发散,使得滤波不彻底的问题。
为了解决上述问题,根据本发明实施例提供一种同步分析方法,包括:
对目标振动信号进行采样,得到所述目标振动信号的时域离散信号,所述目标振动信号为包含有可旋转的轴的机械产生的振动信号;
基于快速傅里叶变换,对所述时域离散信号进行滤波处理,得到轴运行的信号;
基于所述轴运行的信号,对所述时域离散信号进行同步采样,得到同步采样离散数据;
基于所述同步采样离散数据进行同步分析。
可选地,所述基于快速傅里叶变换,对所述时域离散信号进行滤波处理,得到轴运行的信号,包括:
对所述时域离散信号进行快速傅里叶变换,得到相应的频域信号;
根据轴速信息对应的频率范围对所述频域信号进行修正,得到修正后的频域信号;
对所述修正后的频域信号进行快速傅里叶逆变换,得到轴响应信号;
基于所述轴响应信号,确定轴运行的信号。
可选地,所述基于所述轴响应信号,确定轴运行的信号,包括:
对所述轴响应信号进行希尔伯特变换,得到分析函数;
根据所述分析函数和轴速信息对应的频率范围,确定轴运行的信号。
可选地,所述根据所述分析函数和轴速信息对应的频率范围,确定轴运行的信号,包括:
根据轴速信息对应的频率范围,将所述分析函数的相位修正为轴运行的瞬时相位。
可选地,所述基于所述轴运行的信号,对所述时域离散信号进行同步采样,得到同步采样离散数据,包括:
根据所述轴运行的瞬时相位,对所述时域离散信号进行等轴相位同步采样,得到同步采样离散数据。
可选地,所述根据轴速信息对应的频率范围对所述频域信号进行修正,得到修正后的频域信号,包括:
将所述轴速信息对应的频率范围以外的信号设置为0。
根据本发明实施例还提供一种同步分析装置,包括:
采样模块,用于对目标振动信号进行采样,得到所述目标振动信号的时域离散信号,所述目标振动信号为包含有可旋转的轴的机械产生的振动信号;
滤波模块,用于基于快速傅里叶变换,对所述时域离散信号进行滤波处理,得到轴运行的信号;
同步采样模块,用于基于所述轴运行的信号,对所述时域离散信号进行同步采样,得到同步采样离散数据;
同步分析模块,用于基于所述同步采样离散数据进行同步分析。
可选地,所述滤波模块,包括:
第一变换单元,用于对所述时域离散信号进行快速傅里叶变换,得到相应的频域信号;
修正单元,用于根据轴速信息对应的频率范围对所述频域信号进行修正,得到修正后的频域信号;
第二变换单元,用于对所述修正后的频域信号进行快速傅里叶逆变换,得到轴响应信号;
信号确定单元,用于基于所述轴响应信号,确定轴运行的信号。
可选地,所述信号确定单元,用于对所述轴响应信号进行希尔伯特变换,得到分析函数;根据所述分析函数和轴速信息对应的频率范围,确定轴运行的信号。
可选地,所述信号确定单元,用于根据轴速信息对应的频率范围,将所述分析函数的相位修正为轴运行的瞬时相位。
可选地,所述同步采样模块,用于根据所述轴运行的瞬时相位,对所述时域离散信号进行等轴相位同步采样,得到同步采样离散数据。
可选地,所述修正单元,用于将所述轴速信息对应的频率范围以外的信号设置为0。
根据本发明实施例还提供一种同步分析系统,包括:
处理器;以及
被安排成存储计算机可执行指令的存储器,所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行以下操作:
对目标振动信号进行采样,得到所述目标振动信号的时域离散信号,所述目标振动信号为包含有可旋转的轴的机械产生的振动信号;
基于快速傅里叶变换,对所述时域离散信号进行滤波处理,得到轴运行的信号;
基于所述轴运行的信号,对所述时域离散信号进行同步采样,得到同步采样离散数据;
基于所述同步采样离散数据进行同步分析。
根据本发明的技术方案,通过对目标振动信号进行采样,得到目标振动信号的时域离散信号,目标振动信号为包含有可旋转的轴的机械产生的振动信号,基于快速傅里叶变换,对时域离散信号进行滤波处理,得到轴运行的信号,基于轴运行的信号,对时域离散信号进行同步采样,得到同步采样离散数据,基于同步采样离散数据进行同步分析,这样,基于快速傅里叶变换的带通滤波可以将轴速信息从包含轴相应的振动信号中提取出来。与传统的带通滤波方法相比,本技术方案具有频率选取灵活,滤波干净彻底,而且没有滤波器设计的发散问题,并为无法直接测得轴速信息的变频运行的旋转机械的振动分析和故障诊断提供了可实现方法。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解,构成本发明的一部分,本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明,并不构成对本发明的不当限定。在附图中:
图1是根据本发明实施例的一种同步分析方法的流程图;
图2是根据本发明实施例的一种周期性实函数的快速傅里叶变换谱的性质-N为偶数的情形示意图;
图3是根据本发明实施例的一种周期性实函数的快速傅里叶变换谱的性质-N为奇数的情形示意图;
图4是根据本发明实施例的另一实施例的同步分析方法的流程图;
图5A是根据本发明实施例的一种目标振动信号及其频谱示意图;
图5B是根据本发明实施例的一种实际轴速度变化示意图;
图5C是根据本发明实施例的一种快速傅里叶逆变换滤波后的实部与虚部示意图;
图5D是根据本发明实施例的一种快速傅里叶逆变换信号谱的示意图;
图5E是根据本发明实施例的一种轴响应信号的相位示意图;
图5F是根据本发明实施例的一种快速傅里叶逆变换计算轴速与实测轴速的比较示意图;
图6A是根据本发明实施例的一种风机加速度响应及轴速度响应示意图;
图6B是根据本发明实施例的一种轴速度响应信号的瞬时相位示意图;
图6C是根据本发明实施例的一种合成的轴键相响应示意图;
图6D是根据本发明实施例的一种同步平均响应示意图;
图6E是根据本发明实施例的一种同步平均阶次谱示意图;
图7是根据本发明实施例的一种同步分析装置的结构示意图;
图8是根据本发明实施例的一种同步分析系统的结构框图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本发明具体实施例及相应的附图对本发明技术方案进行清楚、完整地描述。显然,所描述的实施例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。
以下结合附图,详细说明本发明各实施例提供的技术方案。
实施例一
根据本发明实施例提供一种同步分析方法,该方法的执行主体可以是终端设备或服务器,该终端设备可以如个人计算机等设备,也可以如手机、平板电脑等移动终端设备,该终端设备可以为用户使用的终端设备,该服务器可以是独立的一个服务器,也可以是由多个服务器组成的服务器集群。该方法可以应用于对包含有可旋转的轴的机械产生的振动信号进行同步分析等处理中。本发明实施例中为了提高同步分析的处理效率,该方法的执行主体以服务器为例进行详细说明,对于终端设备的情况,可以参照下述服务器的具体处理执行,在此不再赘述。
图1是根据本发明一个实施例的同步分析方法的流程图,如图1所示,该方法包括:
步骤S102,对目标振动信号进行采样,得到该目标振动信号的时域离散信号,该目标振动信号为包含有可旋转的轴的机械产生的振动信号。
其中,包含有可旋转的轴的机械可以包括多种,例如电动机或风力发电机的叶片所在的机械设备等。目标振动信号可以是包含有可旋转的轴的机械,在其轴进行旋转时产生的一定时长的振动信号,或者,该机械在其轴进行旋转时产生的瞬时振动信号等。时域离散信号可以是在时域范围内,每隔预定时长采集到的瞬时信号的组合,例如,在0-100秒的时域范围内,每隔5秒钟采集一个瞬时信号,将采集到的瞬时信号进行组合,即相当于将多个点的坐标放置在一起,并通过多个点的坐标绘制得到相应的时域离散信号。
在实施中,利用轴速信息分析包含有可旋转的轴的机械的振动信号是包含有可旋转的轴的机械振动分析与故障诊断的重要手段,尤其是在变速运行的包含有可旋转的轴的机械中,轴速信息更为重要。可是在许多测量过程中,由于各种不同的原因,轴速信息与振动信息并不总是同时并同步获得的。但在大多测量过程中,包含有可旋转的轴的机械的振动响应往往包含轴的旋转信息以及高阶谐波。适当的信号处理便可以将轴速信息提取出来,为进一步分析服务。同步平均和同步分析是变速运行包含有可旋转的轴的机械的信号分析和故障诊断的重要手段。但这些同步分析的基础是以已知相应轴的轴速为前提。利用已知的轴速信息,先对等时离散的振动信号进行预处理,将等时的采集信号处理成轴的等圆周角离散信号,以消除对包含有可旋转的轴的机械变速运行造成的影响。
在实际应用中,包含有可旋转的轴的机械中可以安装或设置有进行振动信号采集的信号采集组件,该信号采集组件可以安装在该机械的轴附近,或者,可以安装在轴上。当该机械开始工作时,轴会进行旋转操作。随着轴的旋转,该信号采集组件可以采集该机械的产生的振动信号(即目标振动信号)。由于对该机械进行同步分析,不仅需要振动信号,还需用轴速信息,为了得到轴速信息,可以基于上述的到的目标振动信号确定相应的轴速信息,具体可以包括以下内容:
可以对上述得到的目标振动信号进行采样,其中,该采样过程可以由用户根据实际情况设定采样周期(或采样的时间间隔),可以根据设定的采样周期对目标振动信号进行采样。此外,该采样过程还可以是在终端设备或服务器出厂时由技术人员进行设置,设置相应的采样周期,这样,可以根据技术人员设置的采样周期对目标振动信号进行采样。经过上述的采样过程,可以对目标振动信号从信号起始位置采样到信号结束位置,得到多个采样点,可以基于得到的多个采样点组合成目标振动信号的时域离散信号。
需要说明的是,还可以为上述采样过程设置采样时长,具体地,考虑到目标振动信号可能是一个时间较长的振动信号,如果对整个目标振动信号进行采样,可能会消耗较长的时间,因此,可以设定采样时长,该采样时长可以根据进行同步分析所需要的最短时长来确定,该采样时长可以大于或等于该最短时长。此外,该采样时长还可以根据进行同步分析的相关经验,由用户或相关技术人员进行设定,本发明实施例对是否需要设定采样时长,以及采样时长的具体取值不做限定。
步骤S104,基于快速傅里叶变换,对上述时域离散信号进行滤波处理,得到轴运行的信号。
其中,快速傅里叶变换可以是是离散快速傅里叶变换的快速算法,它是根据离散快速傅里叶变换的奇、偶、虚、实等特性,对离散傅立叶变换的算法进行改进而获得。轴运行可以是上述机械的轴在转动,轴运行的信号可以是上述机械的轴在转动的过程中产生的信号。
在实施中,由于轴速信息并不总是能与振动信号同时获取,当轴速信息没有与目标振动信号同时测量而又需要进行同步分析时,其中的方法之一是从目标振动信号中提取轴速信息,因为,包含有可旋转的轴的机械在运行过程中有许多响应信息或响应信号包含了轴速信息(包括如轴转速响应以及高阶谐波等)。而对于连接有齿轮箱的轴,齿轮的啮合响应以及高阶谐波也可以用来提取轴速信息。从目标振动信号中提取轴振动信息的常用方法是用带通滤波将与轴运行相关的信号从时域通过卷积的方式孤立出来。而当轴转动信号较小时,必须采用高阶的滤波器,这样,会导致滤波器失稳发散,尤其在采样率较高而滤波器截止频率较低时更是如此。另外,上述滤波过程是一个卷积过程,在离散化的有限长度的信号中,端点的不准确性是难免的。而基于快速傅里叶变换的方法则可以消除上述问题。理论上基于快速傅里叶变换的方法可以实现绝对的滤波,即通频范围内的信号不受影响,而通频外的信号完全抑制,如图1所示。另外快速傅里叶变换的方法不受采样频率和滤波截止频率的影响。需要注意的是为保障快速傅里叶变换后的轴响应信号为实数信号,在抑制通频外的频率响应时,必须遵循实部为对称、虚部为反对称的原则。具体地,对于一个N离散点的实的周期性重复信号(虚部为零),其变换结果为复数,只有其中的一半是独立的,另一半其虚部为反对称分布,实部为对称分布。例如,当N为偶数时,如图2所示,只有前(N/2)+1个点是独立的,后(N/2)-1个点的虚部与实部分别与前(N/2)+1点中的(N/2)-1个点成反对称与对称关系。而当N为奇数时,如图3所示,只有前(N+1)/2个点是独立的,后(N-1)/2个点的虚部与实部分别与前(N+1)/2点中的(N-1)/2个点成反对称与对称关系。
通过上述快速傅里叶变换后,可以得到轴响应信号,可以基于轴响应信号,对该轴响应信号进行处理,得到轴运行的信号,具体如何将轴响应信号处理为轴运行信号,可以通过多种方式实现,例如根据实际应用经验,确定由轴响应信号转换为轴运行信号的经验公式或转换过程等。
步骤S106,基于上述轴运行的信号,对上述时域离散信号进行同步采样,得到同步采样离散数据。
在实施中,通过上述步骤S104的处理,得到轴运行的信号后,可以提取该轴运行的信号中的相位函数(即瞬时相位函数),可以通过瞬时相位函数能够很容易地实现对等时离散的目标振动信号进行等轴相位(或等轴圆周角)重采样,或同步采样,从而可以得到同步采样离散数据。
步骤S108,基于上述同步采样离散数据进行同步分析。
在实施中,可以通过多种同步分析技术上述同步采样离散数据进行同步分析。
本发明实施例提供的一种同步分析方法,通过对目标振动信号进行采样,得到目标振动信号的时域离散信号,目标振动信号为包含有可旋转的轴的机械产生的振动信号,基于快速傅里叶变换,对时域离散信号进行滤波处理,得到轴运行的信号,基于轴运行的信号,对时域离散信号进行同步采样,得到同步采样离散数据,基于同步采样离散数据进行同步分析,这样,基于快速傅里叶变换的带通滤波可以将轴速信息从包含轴相应的振动信号中提取出来。与传统的带通滤波方法相比,本技术方案具有频率选取灵活,滤波干净彻底,而且没有滤波器设计的发散问题,并为无法直接测得轴速信息的变频运行的旋转机械的振动分析和故障诊断提供了可实现方法。
实施例二
根据本发明实施例提供一种同步分析方法,该方法的执行主体可以是终端设备或服务器,该终端设备可以如个人计算机等设备,也可以如手机、平板电脑等移动终端设备,该终端设备可以为用户使用的终端设备,该服务器可以是独立的一个服务器,也可以是由多个服务器组成的服务器集群。该方法可以应用于对包含有可旋转的轴的机械产生的振动信号进行同步分析等处理中。本发明实施例中为了提高同步分析的处理效率,该方法的执行主体以服务器为例进行详细说明,对于终端设备的情况,可以参照下述服务器的具体处理执行,在此不再赘述。
图4是根据本发明一个实施例的同步分析方法的流程图,如图4所示,该方法包括:
步骤S402,对目标振动信号进行采样,得到目标振动信号的时域离散信号,目标振动信号为包含有可旋转的轴的机械产生的振动信号。
上述步骤S402的步骤内容与上述实施例一中步骤S102的步骤内容相同,步骤S402的处理过程可以参见上述步骤S102的相关内容,在此不再赘述。
需要说明的是,目标振动信号可以按照某种采样模式进行离散化,但轴速信息可能会由于某种原因而缺失。不过,所离散化的目标振动信号包含了轴的转动响应成分,比如由轴的旋转引起的振动响应或它的谐波等。对带有齿轮的轴,齿轮的啮合响应和谐波成分也可以用来提取轴速信息。
步骤S404,对上述时域离散信号进行快速傅里叶变换,得到相应的频域信号。
在实施中,通过上述步骤S402的处理,得到目标振动信号的时域离散信号,可以将上述时域离散信号输入到快速傅里叶变换的表达式中,然后,可以对输入到快速傅里叶变换的表达式中的时域离散信号进行计算,得到的计算结果即为目标振动信号的频域信号。
步骤S406,根据轴速信息对应的频率范围对上述频域信号进行修正,得到修正后的频域信号。
在实施中,通过上述步骤S404的处理可以得到目标振动信号的频域信号,可以从该频域信号中提取其频域响应Ai,其中,i=0,1….,N-1。此外,还可以获取轴运行的频率范围,并可以基于轴运行的平率范围修正频域响应,修正频域响应是实现后续滤波的关键。具体地,如果轴速信息包含在频率范围为[f1,f2],相应的离散频率为[n1Δf,n2Δf],其中,Δf为由采样参数决定的频率分辨率。为实现频率范围为[f1,f2]的带通滤波,需要保留快速傅里叶变化的频域响应中[f1,f2]范围内的频率成分,而其他的频率成分均设置为零(即将轴速信息对应的频率范围以外的信号设置为0)。为了使傅里叶逆变换后形成与轴振动信号相关的时域实函数相应,根据上述实施例一中步骤S104中的相关内容,可以对N为偶数或N为奇数的情形,分别进行以下处理:当N为偶数时,
Ak=0
其中,k=0,1,...,n1-1;k=n2+1,
k=N-n1+1,N-n1+2,...,N-1;
当N为奇数时,
Ak=0
其中,k=0,1,...,n1-1;k=n2+1,
k=N-n1+1,N-n1+2,...,N-1;
步骤S408,对修正后的频域信号进行快速傅里叶逆变换,得到轴响应信号。
在实施中,通过上述步骤S406的处理,可以对上述频域信号进行修正,得到修正后的频域信号后,可以对修正后的频域信号代入到快速傅里叶逆变换的表达式中进行计算,得到的计算结果即可以作为轴响应信号。
步骤S410,基于上述轴响应信号,确定轴运行的信号。
在实施中,轴响应信号和轴运行的信号之间存在一定的转换关系,而且两信号都是与轴有关的信号,因此,可以基于两者中的任一方计算得到另一个信号。
上述步骤S410的处理过程可以通过多种方式实现,以下提供一种可选的处理方式,具体可以包括以下步骤一和步骤二。
步骤一,对上述轴响应信号进行希尔伯特变换,得到分析函数。
在实施中,通过上述步骤S408的处理得到轴响应信号后,可以将轴响应信号代入到下述希尔伯特变换的表达式中,具体地,设实值函数x(t),其中t∈(-∞,+∞),则它的希尔伯特变换定义为
或,
如果分析函数为X(t),则
其中,i是虚数符号,i2=-1。公式(3)也可以写成
其中,A(t)称为希尔伯特变换的包络,称为瞬时相位函数。
希尔伯特变换包络A(t)可以定义为
相位可以定义为
瞬时频率可以定义为
通过将轴响应信号输入到上述公式(3)或公式(4)可以得到分析函数。其中,分析函数是一个复函数,分析函数的幅值代表轴响应信号的瞬时幅值,而分析函数的相位代表轴响应信号的瞬时相位。
步骤二,根据上述分析函数和轴速信息对应的频率范围,确定轴运行的信号。
在实施中,基于上述步骤S406的示例,根据轴速信息对应的频率范围[f1,f2],可以对上述分析函数的相位(即轴响应信号的瞬时相位)进行修正,可以将轴响应信号的瞬时相位修正成轴运行的信号的瞬时相位。
上述处理,在实际应用中,如果[f1,f2]对应的是轴速信息的频率范围,则两者是一样的。如果[f1,f2]对应的是轴速信息的频率范围的某个倍频,则轴响应信号的瞬时相位也是轴运行的信号的瞬时相位的同一倍数,例如,[f1,f2]对应的是轴速信息的频率范围的5个倍频,则轴响应信号的瞬时相位也是轴运行的信号的瞬时相位的5倍。
步骤S412,根据上述轴运行的瞬时相位,对上述时域离散信号进行等轴相位同步采样,得到同步采样离散数据。
上述步骤S412的步骤内容与上述实施例一中步骤S106的步骤内容相同,步骤S412的处理过程可以参见上述步骤S106的相关内容,在此不再赘述。
步骤S414,基于上述同步采样离散数据进行同步分析。
上述步骤S414的步骤内容与上述实施例一中步骤S108的步骤内容相同,步骤S414的处理过程可以参见上述步骤S108的相关内容,在此不再赘述。
为了更好的说明本发明实施例提供的同步分析方法的效果,以下通过两个具体的应用实例对上述同步分析方法进行说明。
实例一:针对一个装有加速度传感器和光电测速器的旋转机械系统
该旋转机械装置的旋转速度是可变的。某一时段的加速度轴速信息可如图5A和图5B所示。其中,图5A是记录的加速度响应及其所对应的快速傅里叶变换的变换谱,图5B是该时段内的轴速度变化。根据图5B,选择[f1,f2]=[33Hz,35Hz],并实施上述步骤,得到快速傅里叶逆变换滤波后的轴响应信号,如图5C的实部所示(图5C中,虚部为零,与前述分析的结果一致)。图5D显示了快速傅里叶逆变换滤波后的轴响应信号的频率成分与目标振动信号的频率成分的比较,证实了快速傅里叶逆变换的滤波效果良好。将从快速傅里叶逆变换滤波得到的轴响应信号进行希尔伯特变换,得到轴运行的信号的相对相位角如图5E,由此转换得到的轴速度如图5F所示。在图5F中,快速傅里叶逆变换滤波得到的轴速度与实测得到的轴速度进行了对比,两者十分接近。
引入下述误差计算
其中,‖·‖2为2-范数或欧几里得范数。按此定义得到的误差约为0.1%。所以上述方法具有很高的精确度。误差来源在于起点与终点,主要是由于快速傅里叶变换和快速傅里叶逆变换的端点效应引起的。在快速傅里叶变换中,时域函数假定是周期的并无限重复,而实测的信号并不能保证周期性,即,信号的最后一点与第一点不具有连续性,也就是说,为了满足周期性,信号的起始点和最后点等价于引入了一个脉冲函数。因而在快速傅里叶变换和快速傅里叶逆变换中会有端点效应。
实例二:针对风机的故障检测
在数据采集过程中,由于轴速信息没有与目标振动信息同步记录下来,对目标振动信号进行初步分析发现轴速在目标振动信号中位于30Hz附近,如图6A所示。按照前述步骤对30Hz附近的谱做基于快速傅里叶逆变换的滤波,得到相应的瞬时相位如图6B。从瞬时相位便可以很容易地合成轴键相响应信号,比如,轴没旋转一周生成一个脉冲响应,如图6C所示。
将键相响应与目标振动信号联合便可实施数字域的同步采样,并可进行诸如同步平均(图6D)和同步分析(图6E)等分析方法。
本发明实施例提供的一种同步分析方法,通过对目标振动信号进行采样,得到目标振动信号的时域离散信号,目标振动信号为包含有可旋转的轴的机械产生的振动信号,基于快速傅里叶变换,对时域离散信号进行滤波处理,得到轴运行的信号,基于轴运行的信号,对时域离散信号进行同步采样,得到同步采样离散数据,基于同步采样离散数据进行同步分析,这样,基于快速傅里叶变换的带通滤波可以将轴速信息从包含轴相应的振动信号中提取出来。与传统的带通滤波方法相比,本技术方案具有频率选取灵活,滤波干净彻底,而且没有滤波器设计的发散问题,并为无法直接测得轴速信息的变频运行的旋转机械的振动分析和故障诊断提供了可实现方法。
实施例三
以上为本发明实施例提供的同步分析方法,基于同样的思路,本发明实施例还提供一种同步分析装置,如图7所示。
所述同步分析装置包括:采样模块701、滤波模块702、同步采样模块703和同步分析模块704,其中:
采样模块701,用于对目标振动信号进行采样,得到所述目标振动信号的时域离散信号,所述目标振动信号为包含有可旋转的轴的机械产生的振动信号;
滤波模块702,用于基于快速傅里叶变换,对所述时域离散信号进行滤波处理,得到轴运行的信号;
同步采样模块703,用于基于所述轴运行的信号,对所述时域离散信号进行同步采样,得到同步采样离散数据;
同步分析模块704,用于基于所述同步采样离散数据进行同步分析。
本发明实施例中,所述滤波模块702,包括:
第一变换单元,用于对所述时域离散信号进行快速傅里叶变换,得到相应的频域信号;
修正单元,用于根据轴速信息对应的频率范围对所述频域信号进行修正,得到修正后的频域信号;
第二变换单元,用于对所述修正后的频域信号进行快速傅里叶逆变换,得到轴响应信号;
信号确定单元,用于基于所述轴响应信号,确定轴运行的信号。
本发明实施例中,所述信号确定单元,用于对所述轴响应信号进行希尔伯特变换,得到分析函数;根据所述分析函数和轴速信息对应的频率范围,确定轴运行的信号。
本发明实施例中,所述信号确定单元,用于根据轴速信息对应的频率范围,将所述分析函数的相位修正为轴运行的瞬时相位。
本发明实施例中,所述同步采样模块703,用于根据所述轴运行的瞬时相位,对所述时域离散信号进行等轴相位同步采样,得到同步采样离散数据。
本发明实施例中,所述修正单元,用于将所述轴速信息对应的频率范围以外的信号设置为0。
本发明实施例提供的一种同步分析装置,通过对目标振动信号进行采样,得到目标振动信号的时域离散信号,目标振动信号为包含有可旋转的轴的机械产生的振动信号,基于快速傅里叶变换,对时域离散信号进行滤波处理,得到轴运行的信号,基于轴运行的信号,对时域离散信号进行同步采样,得到同步采样离散数据,基于同步采样离散数据进行同步分析,这样,基于快速傅里叶变换的带通滤波可以将轴速信息从包含轴相应的振动信号中提取出来。与传统的带通滤波方法相比,本技术方案具有频率选取灵活,滤波干净彻底,而且没有滤波器设计的发散问题,并为无法直接测得轴速信息的变频运行的旋转机械的振动分析和故障诊断提供了可实现方法。
实施例四
基于同样的思路,本发明实施例还提供一种同步分析系统,如图8所示。
该同步分析系统可以为上述实施例提供的服务器或终端设备等。
同步分析系统可因配置或性能不同而产生比较大的差异,可以包括一个或一个以上的处理器801和存储器802,存储器802中可以存储有一个或一个以上存储应用程序或数据。其中,存储器802可以是短暂存储或持久存储。存储在存储器802的应用程序可以包括一个或一个以上模块(图示未示出),每个模块可以包括对同步分析系统中的一系列计算机可执行指令。更进一步地,处理器801可以设置为与存储器802通信,在同步分析系统上执行存储器802中的一系列计算机可执行指令。同步分析系统还可以包括一个或一个以上电源803,一个或一个以上有线或无线网络接口804,一个或一个以上输入输出接口805,一个或一个以上键盘806。
具体在本实施例中,同步分析系统包括有存储器,以及一个或一个以上的程序,其中一个或者一个以上程序存储于存储器中,且一个或者一个以上程序可以包括一个或一个以上模块,且每个模块可以包括对同步分析系统中的一系列计算机可执行指令,且经配置以由一个或者一个以上处理器执行该一个或者一个以上程序包含用于进行以下计算机可执行指令:
对目标振动信号进行采样,得到所述目标振动信号的时域离散信号,所述目标振动信号为包含有可旋转的轴的机械产生的振动信号;
基于快速傅里叶变换,对所述时域离散信号进行滤波处理,得到轴运行的信号;
基于所述轴运行的信号,对所述时域离散信号进行同步采样,得到同步采样离散数据;
基于所述同步采样离散数据进行同步分析。
可选地,所述可执行指令在被执行时,还可以使所述处理器:
所述基于快速傅里叶变换,对所述时域离散信号进行滤波处理,得到轴运行的信号,包括:
对所述时域离散信号进行快速傅里叶变换,得到相应的频域信号;
根据轴速信息对应的频率范围对所述频域信号进行修正,得到修正后的频域信号;
对所述修正后的频域信号进行快速傅里叶逆变换,得到轴响应信号;
基于所述轴响应信号,确定轴运行的信号。
可选地,所述可执行指令在被执行时,还可以使所述处理器:
所述基于所述轴响应信号,确定轴运行的信号,包括:
对所述轴响应信号进行希尔伯特变换,得到分析函数;
根据所述分析函数和轴速信息对应的频率范围,确定轴运行的信号。
可选地,所述可执行指令在被执行时,还可以使所述处理器:
所述根据所述分析函数和轴速信息对应的频率范围,确定轴运行的信号,包括:
根据轴速信息对应的频率范围,将所述分析函数的相位修正为轴运行的瞬时相位。
可选地,所述可执行指令在被执行时,还可以使所述处理器:
所述基于所述轴运行的信号,对所述时域离散信号进行同步采样,得到同步采样离散数据,包括:
根据所述轴运行的瞬时相位,对所述时域离散信号进行等轴相位同步采样,得到同步采样离散数据。
可选地,所述可执行指令在被执行时,还可以使所述处理器:
所述根据轴速信息对应的频率范围对所述频域信号进行修正,得到修正后的频域信号,包括:
将所述轴速信息对应的频率范围以外的信号设置为0。
本发明的方法的操作步骤与系统的结构特征对应,可以相互参照,不再一一赘述。
本发明实施例提供的一种同步分析系统,通过对目标振动信号进行采样,得到目标振动信号的时域离散信号,目标振动信号为包含有可旋转的轴的机械产生的振动信号,基于快速傅里叶变换,对时域离散信号进行滤波处理,得到轴运行的信号,基于轴运行的信号,对时域离散信号进行同步采样,得到同步采样离散数据,基于同步采样离散数据进行同步分析,这样,基于快速傅里叶变换的带通滤波可以将轴速信息从包含轴相应的振动信号中提取出来。与传统的带通滤波方法相比,本技术方案具有频率选取灵活,滤波干净彻底,而且没有滤波器设计的发散问题,并为无法直接测得轴速信息的变频运行的旋转机械的振动分析和故障诊断提供了可实现方法。
还需要说明的是,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素,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过程、方法、商品或者设备所固有的要素。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过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
本领域技术人员应明白,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。
以上所述仅为本发明的实施例而已,并不用于限制本发明。对于本领域技术人员来说,本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的权利要求范围之内。

Claims (13)

1.一种同步分析方法,其特征在于,包括:
对目标振动信号进行采样,得到所述目标振动信号的时域离散信号,所述目标振动信号为包含有可旋转的轴的机械产生的振动信号;
基于快速傅里叶变换,对所述时域离散信号进行滤波处理,得到轴运行的信号;
基于所述轴运行的信号,对所述时域离散信号进行同步采样,得到同步采样离散数据;
基于所述同步采样离散数据进行同步分析。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于快速傅里叶变换,对所述时域离散信号进行滤波处理,得到轴运行的信号,包括:
对所述时域离散信号进行快速傅里叶变换,得到相应的频域信号;
根据轴速信息对应的频率范围对所述频域信号进行修正,得到修正后的频域信号;
对所述修正后的频域信号进行快速傅里叶逆变换,得到轴响应信号;
基于所述轴响应信号,确定轴运行的信号。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述基于所述轴响应信号,确定轴运行的信号,包括:
对所述轴响应信号进行希尔伯特变换,得到分析函数;
根据所述分析函数和轴速信息对应的频率范围,确定轴运行的信号。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述根据所述分析函数和轴速信息对应的频率范围,确定轴运行的信号,包括:
根据轴速信息对应的频率范围,将所述分析函数的相位修正为轴运行的瞬时相位。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述基于所述轴运行的信号,对所述时域离散信号进行同步采样,得到同步采样离散数据,包括:
根据所述轴运行的瞬时相位,对所述时域离散信号进行等轴相位同步采样,得到同步采样离散数据。
6.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据轴速信息对应的频率范围对所述频域信号进行修正,得到修正后的频域信号,包括:
将所述轴速信息对应的频率范围以外的信号设置为0。
7.一种同步分析装置,其特征在于,包括:
采样模块,用于对目标振动信号进行采样,得到所述目标振动信号的时域离散信号,所述目标振动信号为包含有可旋转的轴的机械产生的振动信号;
滤波模块,用于基于快速傅里叶变换,对所述时域离散信号进行滤波处理,得到轴运行的信号;
同步采样模块,用于基于所述轴运行的信号,对所述时域离散信号进行同步采样,得到同步采样离散数据;
同步分析模块,用于基于所述同步采样离散数据进行同步分析。
8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述滤波模块,包括:
第一变换单元,用于对所述时域离散信号进行快速傅里叶变换,得到相应的频域信号;
修正单元,用于根据轴速信息对应的频率范围对所述频域信号进行修正,得到修正后的频域信号;
第二变换单元,用于对所述修正后的频域信号进行快速傅里叶逆变换,得到轴响应信号;
信号确定单元,用于基于所述轴响应信号,确定轴运行的信号。
9.根据权利要求8所述的装置,其特征在于,所述信号确定单元,用于对所述轴响应信号进行希尔伯特变换,得到分析函数;根据所述分析函数和轴速信息对应的频率范围,确定轴运行的信号。
10.根据权利要求9所述的装置,其特征在于,所述信号确定单元,用于根据轴速信息对应的频率范围,将所述分析函数的相位修正为轴运行的瞬时相位。
11.根据权利要求10所述的装置,其特征在于,所述同步采样模块,用于根据所述轴运行的瞬时相位,对所述时域离散信号进行等轴相位同步采样,得到同步采样离散数据。
12.根据权利要求8所述的装置,其特征在于,所述修正单元,用于将所述轴速信息对应的频率范围以外的信号设置为0。
13.一种同步分析系统,其特征在于,包括:
处理器;以及
被安排成存储计算机可执行指令的存储器,所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行以下操作:
对目标振动信号进行采样,得到所述目标振动信号的时域离散信号,所述目标振动信号为包含有可旋转的轴的机械产生的振动信号;
基于快速傅里叶变换,对所述时域离散信号进行滤波处理,得到轴运行的信号;
基于所述轴运行的信号,对所述时域离散信号进行同步采样,得到同步采样离散数据;
基于所述同步采样离散数据进行同步分析。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113029553A (zh) * 2019-12-24 2021-06-25 国家能源投资集团有限责任公司 齿轮箱轴转速信息提取方法、系统、装置及存储介质
CN114624023A (zh) * 2022-03-15 2022-06-14 重庆师范大学 一种无转速测量的风机传动链故障检测方法及装置

Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6351714B1 (en) * 1998-03-03 2002-02-26 Entek Ird International Corporation Order tracking signal sampling process
WO2011054867A1 (fr) * 2009-11-04 2011-05-12 Snecma Procédé de détection d'un endommagement d'au moins un roulement de palier d'un moteur
CN102288286A (zh) * 2011-06-16 2011-12-21 中国科学院沈阳自动化研究所 一种振动加速度传感器齿轮箱测点精度分析与评价方法
CN102342069A (zh) * 2008-12-29 2012-02-01 Nxp股份有限公司 在频域中的分数频率和采样速率改变
US20120029838A1 (en) * 2010-07-30 2012-02-02 General Electric Company System and method for monitoring a wind turbine gearbox
CN102636347A (zh) * 2012-04-24 2012-08-15 西安交通大学 一种用于变转速齿轮箱的振动信号时域同步平均方法
CN103234627A (zh) * 2013-04-17 2013-08-07 国家电网公司 旋转机械振动信号整周期同步采样分析方法
WO2015187241A1 (en) * 2014-06-02 2015-12-10 Sikorsky Aircraft Corporation Diagnosis of drive shaft disc couplings
CN105784366A (zh) * 2016-03-30 2016-07-20 华北电力大学(保定) 一种变转速下的风电机组轴承故障诊断方法
CN106092524A (zh) * 2016-05-13 2016-11-09 长兴昇阳科技有限公司 一种使用振动信号精确提取转速信号的方法
CN106525427A (zh) * 2016-12-23 2017-03-22 安徽大学 一种变转速工况下的直流无刷电机轴承故障诊断方法

Patent Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6351714B1 (en) * 1998-03-03 2002-02-26 Entek Ird International Corporation Order tracking signal sampling process
CN102342069A (zh) * 2008-12-29 2012-02-01 Nxp股份有限公司 在频域中的分数频率和采样速率改变
WO2011054867A1 (fr) * 2009-11-04 2011-05-12 Snecma Procédé de détection d'un endommagement d'au moins un roulement de palier d'un moteur
US20120029838A1 (en) * 2010-07-30 2012-02-02 General Electric Company System and method for monitoring a wind turbine gearbox
CN102288286A (zh) * 2011-06-16 2011-12-21 中国科学院沈阳自动化研究所 一种振动加速度传感器齿轮箱测点精度分析与评价方法
CN102636347A (zh) * 2012-04-24 2012-08-15 西安交通大学 一种用于变转速齿轮箱的振动信号时域同步平均方法
CN103234627A (zh) * 2013-04-17 2013-08-07 国家电网公司 旋转机械振动信号整周期同步采样分析方法
WO2015187241A1 (en) * 2014-06-02 2015-12-10 Sikorsky Aircraft Corporation Diagnosis of drive shaft disc couplings
CN105784366A (zh) * 2016-03-30 2016-07-20 华北电力大学(保定) 一种变转速下的风电机组轴承故障诊断方法
CN106092524A (zh) * 2016-05-13 2016-11-09 长兴昇阳科技有限公司 一种使用振动信号精确提取转速信号的方法
CN106525427A (zh) * 2016-12-23 2017-03-22 安徽大学 一种变转速工况下的直流无刷电机轴承故障诊断方法

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
HUAGENG LUO,ETC: "Torsional Vibration Detection Using High Sampling Rate and High Resolution Keyphasor", 《PROCEEDINGS OF THE ASME 2013 INTERNATIONAL DESIGN ENGINEERING TECHNICAL CONFERENCES AND COMPUTERS AND INFORMATION IN ENGINEERING CONFERENCE》 *
林京 赵明: "变转速下机械设备动态信号分析方法的回顾与展望", 《中国科学:技术科学》 *
雷继尧,丁康编著: "《轴承故障诊断》", 31 July 1991 *

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113029553A (zh) * 2019-12-24 2021-06-25 国家能源投资集团有限责任公司 齿轮箱轴转速信息提取方法、系统、装置及存储介质
CN113029553B (zh) * 2019-12-24 2023-01-10 国家能源投资集团有限责任公司 齿轮箱轴转速信息提取方法、系统、装置及存储介质
CN114624023A (zh) * 2022-03-15 2022-06-14 重庆师范大学 一种无转速测量的风机传动链故障检测方法及装置
CN114624023B (zh) * 2022-03-15 2023-05-26 重庆师范大学 一种无转速测量的风机传动链故障检测方法

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