CN110121598A - 传感器组件、泵中的故障检测方法、及包括该传感器组件的泵组件 - Google Patents

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Abstract

公开了一种传感器组件(2)，被配置为在包括电动马达(70)和流体泵(30)的泵组件中执行故障检测。传感器组件(2)包括壳体(4)，该壳体(4)被配置为机械地附接到泵(30)并且被配置为附接到设置在泵(30)中的孔中。一个或多个振动感测元件(16)被布置在壳体(4)中。传感器组件(2)包括计算单元(84)，被配置为接收来自振动感测元件(16)的传感器信号(V1、V2、V3)，执行计算，并由此检测马达轴承故障和空化。

Description

传感器组件、泵中的故障检测方法、及包括该传感器组件的泵 组件
技术领域
本发明涉及一种用于检测马达轴承故障(motor bearing fault)和空化(cavitation)的传感器组件。本发明还涉及一种用于检测泵中的马达轴承故障和空化的方法。本发明还涉及一种包括这种传感器组件的泵。
背景技术
已知为泵设置用于检测对泵性能有影响的各种故障的传感器。一些故障对泵非常关键，因此在适当的时候检测是很重要的。已经开发出传感器来检测参数，参数包括轴承状态、马达速度、水锤、不平衡水平、空化和干运行。
由于这些故障指示参数的来源和特性不同，已经开发了很多用于检测相关参数和故障的不同传感器。故障指示传感器的最佳布置在很大程度上取决于传感器的类型。例如。干运行传感器应该被布置在预期存在流体的导管的上部区域(由于空气密度低)，而空化传感器应该被布置在离心泵中的叶轮附近，并且马达轴承故障传感器的最佳位置在马达处。当在重要过程中使用泵时，泵的电动马达中的故障会产生巨大的经济后果。轴承故障是主要的马达故障之一，因此能够检测轴承故障非常重要。
EP0742372B1公开了一种空化传感器，该空化传感器被布置在靠近离心泵的叶轮的吸入口处。该位置是有益的，因为可以检测强大的空化信号(大的信噪比)并由此检测空化。
EP1972793B1公开了一种泵组件，该泵组件包括附接到固定到马达壳体的控制箱的振动传感器。通过将振动传感器机械地附接在马达附近，可以检测能够被处理的振动信号以便检测马达轴承故障。
EP1298511A1公开了一种机动(motorized)泵系统，包括电驱动泵和连接到控制系统的多个传感器，该控制系统包括控制器和诊断器。需要在泵和电动马达上分别应用布置在各个不同位置的若干个传感器。由于不同的传感器需要不同的定位，因此不可能将传感器布置在相同的位置。为了通过使用EP1298511A1中公开的系统检测泵组件中的马达轴承故障和空化，需要具有两个单独的传感器：一个是马达轴承故障检测传感器，另一个是空化传感器。
因此，期望能够使用单个传感器组件来检测马达轴承故障和空化。
WO2015197141A1公开了一种通过使用布置在泵壳体外部的手持通信装置来检测泵组件中的故障或运行参数的方法。应用集成在手持装置中或连接到手持装置的麦克风来检测声音信号。手持装置可以包括诸如加速度计等附加传感器。与该方法相关的一个问题是必须以相同的方式收集声音信号，以便能够处理数据并提供有用的结果。实际上，不可能以足够精确的方式控制外部装置的位置和来自周围环境的信号，以应用该方法来检测马达轴承故障和空化。即使用户试图彼此独立地进行多次测量，如果不是没有可能，检测马达轴承故障和空化(如果有的话)也将是非常困难的。因此，期望提供单个传感器和应用单个传感器能够检测马达轴承故障和空化检测的方法。
发明内容本发明的目的是提供一种能够检测马达轴承故障和空化的单个传感器组件。本发明的另一个目的是提供一种用于检测包括马达和流体泵的泵组件中的故障的改进方法。
发明内容
本发明的目的可以通过如权利要求1所限定的传感器组件和如权利要求8所限定的方法来实现。优选实施例在从属权利要求中限定，在以下描述中进行解释，并在附图中示出。
根据本发明的传感器组件是被配置为在包括电动马达和流体泵的泵组件中执行故障检测的传感器组件，其中传感器组件包括壳体，该壳体被配置为附接到设置在泵中的孔中，其中一个或多个振动感测元件被布置在壳体中，并且传感器组件包括计算单元或者通过有线或无线连接而连接到布置在壳体外部的计算单元，其中计算单元被配置为接收来自振动感测元件的传感器信号，其中计算单元被配置为执行计算并由此基于一个或多个振动感测元件提供的传感器信号检测马达轴承故障和空化。
因此，可以提供能够基于一个或多个振动感测元件提供的传感器信号来检测马达轴承故障和空化的单个传感器组件。可以应用能够检测多个参数(例如，马达轴承故障和空化)的单个传感器组件。
在一个实施例中，计算单元被配置为同时执行马达轴承故障和空化的检测。
在一个实施例中，计算单元被配置为基于单个振动感测元件提供的传感器信号来执行马达轴承故障和空化的检测。所述传感器信号将包含足够的信息，以通过让计算单元执行计算来检测马达轴承故障和空化，由此检测马达轴承故障和空化。马达轴承故障和空化的检测可以同时或交替进行。在优选实施例中，计算单元被配置为执行计算并且由此在检测空化时独立地检测马达轴承故障。因此，可以在任何期望的时间彼此独立地检测轴承故障和空化。
在一个实施例中，单个振动感测元件被布置在壳体中。
计算单元可以被布置在壳体内。
在根据本发明的优选实施例中，计算单元被布置在壳体外部。
在根据本发明的一个实施例中，计算单元被布置在壳体外部并且电连接到一个或多个振动感测元件。
在另一实施例中，被配置为将来自振动感测元件的传感器信号直接或间接地无线传输到外部接收单元的通信单元被布置在壳体中或附接到壳体的外部。
外部接收单元可以被布置在或附接到泵的外部。
在优选实施例中，传感器组件被配置为与构成计算单元的基于云的服务器通信。
计算单元被配置为检测两个马达轴承故障。由一个或多个振动感测元件提供的传感器信号提供给计算单元。计算单元分析(执行计算)传感器信号，由此计算单元检测何时存在马达轴承故障以及何时存在空化。
在根据本发明的一个实施例中，传感器组件被配置为直接与构成计算单元的基于云的服务器通信。可以通过布置在壳体中或连接到壳体的通信单元来执行通信。
在根据本发明的另一个实施例中，传感器组件被配置为间接地与构成计算单元的基于云的服务器通信。可以通过布置在壳体外部的中间单元来执行通信。其中，中间单元包括通信单元，并且其中，中间单元通过有线或无线连接与壳体内的一个或多个结构(例如传感器)连接。
在优选实施例中，为了检测马达轴承故障和空化而由计算单元进行的计算在壳体外部进行。
可能有利的是，壳体被配置为布置在多级泵的孔中。
计算单元被配置为从振动感测元件接收传感器信号并执行计算，由此检测马达轴承故障和空化。
根据本发明的传感器组件是被配置成机械地附接到泵的传感器组件，从而使振动信号能够从马达轴承行进到一个或多个振动感测元件，并使振动信号从泵入口附近的空化来源区域行进到一个或多个振动感测元件。因此，来自故障区域的振动信号能够到达振动感测元件。
泵组件可以是能够经受空化的任何类型的泵。电动马达可以是连接到并被配置为驱动泵的任何合适类型的马达。
传感器组件包括具有几何形状的壳体，使得壳体能够机械地附接到泵。壳体可以具有任何合适的尺寸和形状，并且可以通过包括螺栓、软管夹、相应的轨道和突起或其他机械接合结构的任何合适的附接装置附接到泵。
一个或多个振动感测元件被布置在壳体中或附接到壳体。振动感测元件被布置在壳体中可能是有利的。在根据本发明的一个实施例中，一个或多个振动感测元件的一部分从壳体突出。在根据本发明的一个实施例中，一个或多个振动感测元件直接或间接地附接到壳体的外表面。在根据本发明的优选实施例中，一个或多个振动感测元件被布置在壳体内部，以这种方式使得壳体包围一个或多个振动感测元件。
传感器组件包括计算单元，该计算单元被配置为从一个或多个振动感测元件接收传感器信号并执行计算，由此检测马达轴承故障和空化。
计算单元可以被布置在壳体内。计算单元可以被布置在壳体外部。在根据本发明的优选实施例中，计算单元被布置在壳体外部并且电连接到一个或多个振动感测元件。
在根据本发明的另一个实施例中，计算单元被设置为云计算方案。在一个或多个预定的服务器上执行计算可能是有利的。因此，可以从外部访问数据。此外，可以降低传感器组件的最终用户的成本，因为最终用户不必为作为单独硬件组件的计算单元付费。
根据本发明的传感器组件构成包括多个传感器和计算单元的故障检测系统。
壳体被配置为附接到设置在泵中的孔。因此，可以以简单且可靠的方式将壳体附接到泵。
在一个实施例中，根据本发明，壳体包括外螺纹部分，该外螺纹部分被配置为适配设置在泵中的螺纹孔。因此，可以以简单且安全的方式附接壳体。而且，振动信号可以由一个或多个振动感测元件检测。
可能有益的是，壳体被配置为在一个区域中附接到泵，在该区域中由故障的马达轴承产生的振动信号的幅度和空化在泵的吸入侧的情况下产生的信号的幅度足够大，以被振动感测元件检测到。
在根据本发明的优选实施例中，壳体被配置为插入放置在泵的区域中的孔中，在该区域中由故障的马达轴承产生的振动信号的幅度和空化在泵的吸入侧的情况下产生的信号的幅度足够大以被振动感测元件检测到。因此，可以提供具有信噪比的振动信号检测，允许对振动信号进行滤波和处理以便执行马达轴承故障检测和空化检测。
热敏传感器被布置在壳体中可能是有益的，其中，热敏传感器被布置成检测由泵泵送的流体的温度。热敏传感器可以优选地附接在插入泵中的孔中的壳体的远端。可能有利的是，使热敏传感器与具有高导热率的材料接触以提供有效的温度测量。
壳体是一体式(one-piece)主体可能是有益的。
可能有利的是，传感器组件被配置为在包括电动马达和多级离心泵的泵组件中执行故障检测。
在根据本发明的一个实施例中，传感器组件被配置为在泵组件中执行故障检测，该泵组件包括电动马达和被配置为垂直布置的多级离心泵。
在根据本发明的另一个实施例中，传感器组件被配置为在泵组件中执行故障检测，该泵组件包括电动马达和被配置为水平布置的多级离心泵。
可能有利的是，壳体被布置在泵的壳体(例如泵头(pump head))的顶部中，以便能够收集源自马达轴承故障和空化的振动信号。
在本发明的一个实施例中，壳体被布置在多级离心泵的泵头中。因此，可以收集源自马达轴承故障和空化的振动信号，以这种方式，其中信号具有足够大的幅度(量值)。
可能有利的是，传感器组件被配置为借助于计算单元和来自振动感测元件或另一个感测元件的传感器信号来检测泵的速度。
可能有益的是，振动敏感元件是配置为检测至少一个维度上的加速度的加速度计。可能有利的是，加速度计通过刚性连接机械地附接到壳体。
在本发明的一个实施例中，振动敏感元件是麦克风。通过将麦克风机械地附接到壳体，可以通过使用麦克风来检测振动信号。通过将麦克风机械地附接到壳体，麦克风将经受与壳体被暴露的振动相对应的振动。
可能有益的是，计算单元被配置为从感测元件接收原始(未处理的/未过滤的)传感器信号并基于这些信号执行计算。
在根据本发明的一个实施例中，传感器信号在被计算单元接收之前被处理。可以应用包括数字滤波器的任何合适类型的信号处理。
可能有利的是，计算单元包括被配置为从感测元件接收信号的处理单元，其中计算单元还被配置为处理信号并且由此通过使用频率分析来执行轴承故障检测，其中，计算单元还被配置为通过使用频谱分析并确定频谱水平是否在预定的频带中增加来执行空化检测。
因此，可以基于单个振动感测元件检测到的振动信号执行轴承故障检测和空化检测。
在一个实施例中，频率分析是倒谱(Cepstral)分析。
可能有益的是，预定的频带在10-20kHz范围内。在根据本发明的一个实施例中，计算单元被配置为通过使用频谱分析并确定频谱水平是否在10-20kHz的范围内增加来执行空化检测。
在根据本发明的一个实施例中，传感器组件包括两个振动感测元件。因此，可以应用不同的振动感测元件来分别检测马达轴承故障和空化。
可能有利的是，计算单元被布置在布置在泵外部的单独箱体中，其中计算单元通过电缆电连接到振动感测元件。由此，可以通过电缆向振动感测元件供应电力。而且，可以在不影响壳体或感测元件的情况下维修计算单元。此外，可以更换计算单元并仍然应用相同的壳体。在一个实施例中，计算单元被布置在附接到马达壳体的控制箱中。
可能有益的是，被配置成直接或间接(例如经由因特网)地将传感器信号从振动感测元件直接或间接(例如经由因特网)地无线传输到外部接收单元的发射器单元被布置在壳体中或附接到壳体的外部。由此，可以将来自振动感测元件的信号无线传输到可以处理信号的外部接收单元。发射器单元可以包括被配置为与接收单元中的通信模块通信的无线电发射器。
在根据本发明的一个实施例中，被配置为与外部通信单元通信(包括发送和接收信号)的通信单元被布置在壳体中或附接到壳体的外部。由此，可以将信号从振动感测元件无线地发送到接收单元并且接收从外部通信单元发送的信息(例如，停止信号)。
可以通过使用包括低通滤波器或高通滤波器的任何合适的滤波器来对从发射器单元或通信单元发送的信号进行滤波。
可能有利的是，传感器组件包括设置有通信单元的中间箱体，该通信单元被配置为无线通信，其中中间箱体通过电缆电连接到感测元件，其中中间箱体被配置为直接与外部接收单元或通过因特网间接与外部接收单元无线通信。
由此，可以在外部装置(例如，服务器或智能电话)上执行计算(处理)。因此，可以降低传感器组件的复杂性和成本，因为外部装置(例如服务器或智能电话)可以用作计算单元。
优选地，通信单元可以被配置为从外部装置接收信号。这种信号可以包括在检测到马达轴承故障或空化的情况下发送到电连接到马达的控制箱的停止信号。
外部接收单元可以是智能手机、服务器、笔记本计算机(PC)、个人数字助理(PDA)、平板电脑或智能手表。
可能有益的是，传感器组件包括被配置为显示由计算单元计算的一个或多个参数的显示单元。传感器组件可以包括附接到壳体的显示单元。
在根据本发明的一个优选实施例中，显示单元是布置在泵外部的箱体的集成的一部分或附接到布置在泵外部的箱体，其中箱体通过电缆电连接到振动感测元件。可能有益的是，显示单元是包括计算单元的箱体的集成的一部分或附接到箱体，其中箱体被布置在泵外部，并且其中箱体通过电缆电连接到振动感测元件。
可能有利的是，计算单元被布置在布置在泵外部的单独箱体中，其中计算单元通过电缆电连接到振动感测元件。由此，可以通过电缆向振动感测元件供应电力。而且，可以在不影响壳体或感测元件的情况下维修计算单元。此外，可以更换计算单元并仍然应用相同的壳体。在一个实施例中，计算单元被布置在附接到马达壳体的控制箱中。
在根据本发明的一个实施例中，计算单元和显示单元附接到壳体。因此，可以提供紧凑的传感器组件。
计算单元和显示单元被布置成一体式可能是有益的。
在根据本发明的一个实施例中，计算单元、显示单元和壳体成形为一体式主体。
可能有利的是，印刷电路板(PCB)被设置在壳体中，并且感测元件电连接到印刷电路板。可以通过PCB的电子元件进行滤波处理。
可能有利的是，插座被布置在壳体的近端，其中传感器组件包括被配置为机械地和电气地连接到插座的插头。由此，可以通过设置有所述插头的电缆将壳体和感测元件电连接和机械连接到外部箱体。因此，本发明提供了一种将壳体和感测元件电连接到外部箱体的简单且用户友好的方式。而且，感测元件可以通过电缆通电。因此，电缆可以用于传输来自感测元件的电信号，并同时用于向感测元件提供电力。
可能有益的是，壳体设置有被配置为无线地发送从感测元件接收的信号的发射器单元。发送器单元可以将无线信号发送到诸如智能电话等外部装置或能够将信号转发到附加接收装置(例如服务器)的其他装置。以这种方式，可以在外部装置或附加接收装置中执行处理和计算。
在根据本发明的一个实施例中，计算模块被布置在壳体中。因此，信号处理可以在壳体中的计算模块中执行，因此这些处理过的信号可以被传送到包括显示单元的箱体，该显示单元被配置为显示一个或多个预定的参数。
可能有利的是，壳体在其近端设置有内螺纹部分。因此，壳体可以拧入螺纹孔中，以便将壳体牢固地附接到泵组件的机械结构。因此，振动信号可以通过泵组件的机械结构传递到壳体。因此，振动感测元件可以检测振动信号。
在根据本发明的优选实施例中，壳体包括设置在壳体的远端中的底壁，其中底壁的厚度小于壳体的其余壁部分的厚度。因此，可以通过使用布置在壳体中的热敏传感器来提供最佳条件以进行温度测量。此外，当壳体设置有薄的远端壁结构时，可以通过设置在壳体的远端中的超声波传感器来检测干运行。
可能有利的是，将螺母结构集成在壳体的近端中。因此，螺母结构可以在壳体紧固期间作为接合结构应用，同时壳体被附接在泵的螺纹孔中。螺母结构是六边形可能是有利的。
在根据本发明的实施例中，传感器组件包括被配置为机械地附接到泵头的壳体，该泵头设置有被配置为接收壳体的螺纹孔。通过将壳体布置在布置在泵头中的孔中，可以接收源自马达轴承和空化的显著大的振动信号。
可能有利的是，超声干运行感测元件被布置在壳体的远端中。由此，可以以有效的方式执行干运行检测。
在根据本发明的优选实施例中，超声干运行感测元件和热敏传感器被布置在同一模具中。因此，可以减小超声干运行感测元件和热敏传感器的尺寸和总生产成本。可能有益的是，超声干运行感测元件和热敏传感器被布置在同一模具(die)中并被布置在壳体的远端中，其中壳体被配置为插入设置在泵中的孔中，其中孔使得能够接近泵所泵送的流体。
可能有利的是，超声干运行感测元件和振动敏感元件被布置在同一模具中。因此，可以减小超声波干运行感测元件和振动敏感元件的尺寸和生产成本。将超声干运行感测元件和振动敏感元件布置在壳体远端处的相同模具中可能是有益的，以便提供最佳的检测条件。
在根据本发明的一个实施例中，超声干运行感测元件、振动敏感元件和热敏传感器被布置在同一模具中。因此，可以提供一种紧凑且成本有效的传感器组件，该传感器组件能够检测干运行、马达轴承故障、空化和被泵送的流体的温度。
可能有利的是，超声干运行感测元件被布置在超声凝胶中。因此，可以在超声波干运行感测元件和与被泵送的流体接触的壁构件之间实现良好的声学连接。
可能有益的是，壳体至少部分地填充有树脂以使传感器组件适合于振动测量。在根据本发明的优选实施例中，壳体完全填充有树脂，以优化壳体的机械性能，从而能够以最有效的方式由振动传感器检测振动信号。
在根据本发明的一个实施例中，壳体包括电池。因此，可以为来自电池的电力提供给感测元件(振动感测元件、超声波干运行感测元件和热敏传感器)。
在根据本发明的另一个实施例中，显示单元包括电池。由此，可以通过电池和感测元件之间的电连接(例如有线连接)将来自电池的电力提供给感测元件(振动感测元件、超声波干运行感测元件和热敏传感器)。
在根据本发明的优选实施例中，单独的箱体连接到泵或马达的功率电路和在壳体中的感测元件(振动感测元件，可选地，超声干运行感测元件和/或热敏传感器)。因此，感测元件可以由与泵相同的电源供电。
可能有利的是，传感器组件包括显示单元，该显示单元电连接到泵或马达的功率电路和在壳体中的感测元件(振动感测元件，可选地，超声干运行感测元件和/或热敏传感器)。因此，泵和感测元件可以由相同的电源供电。
应用具有根据本发明的传感器组件的泵可能是有利的。由于传感器组件，这种泵可以安全使用。
根据本发明的方法是一种用于检测包括电动马达和流体泵的泵组件中的故障的方法，其中该方法包括提供来自至少一个振动感测元件的传感器信号的步骤，其中该方法包括以下步骤：
-应用接收来自振动敏感元件的传感器信号的计算单元；
-处理传感器信号；
-使用频率分析以检测马达轴承故障，
其中借助于附接到设置在泵中的孔中的振动感测元件来检测传感器信号。
因此，可以提供一种用于检测包括电动马达和流体泵的泵组件中的故障的改进方法。可以通过应用附接到泵的单个传感器组件(例如，单个振动感测元件)来执行该方法。
根据本发明的方法是一种用于检测包括电动马达和流体泵的泵组件中的马达轴承故障和空化的方法。
然而，该方法还可以被配置为检测附加参数，包括检测干运行和由流体泵所泵送的流体的温度。
该方法包括提供来自至少一个振动感测元件的传感器信号的步骤。借助于机械附接到泵的振动感测元件检测传感器信号。因此，可以提供不需要用户参与的方法。因此，该方法适合于实现为自主系统，而现有技术方法需要用户的参与。
该方法应用被配置为从振动敏感元件接收传感器信号的计算单元。由此，计算单元可以处理传感器信号。传感器信号的处理可以包括任何合适类型的处理，包括低通滤波和高通滤波。
传感器组件包括具有几何形状的壳体，使得壳体能够机械地附接到泵，其中壳体被配置为附接到设置在泵中的孔。
在根据本发明的优选实施例中，该方法包括将传感器组件布置在设置在泵中的螺纹孔中的步骤。因此，传感器组件牢固附接。此外，传感器组件始终位于正确的位置，从而实现最佳测量。
该方法还使用频率分析来检测马达轴承故障。因此，可以分离噪声(例如，来自马达和泵)并检测表示马达轴承故障的周期性信号。
在一个实施例中，频率分析是倒谱分析。振动信号的倒谱分析可以通过对振动信号的对数幅度傅里叶谱进行逆傅立叶变换来进行。在执行频域的傅立叶变换之前应用频域的高通滤波以消除马达设计的影响可能是有益的。
在根据本发明的优选实施例中，该方法包括通过确定频谱水平是否在预定的频带中增加以使用频谱分析来检测空化的步骤。
因此，可以检测空化。
在根据本发明的优选实施例中，该方法包括通过确定频谱水平是否在10-20kHz范围内增加以使用频谱分析来检测空化的步骤。
可能有益的是，应用一种包括基于所执行的预定的声音分析以将声音信号分类为多个类别/组来应用轴承故障检测方法的步骤的方法，其中记录相应的传感器信号，其中通过使用预定的基准测试方法(benchmarking method)评估声音信号，用分数或类别对每个声音信号进行基准测试，从而将声音信号和相应的传感器信号分类到类别/组中。
因此，可以应用预定的声音分析作为执行轴承故障检测的工具。
声音分析可以以不同方式执行。在根据本发明的一个实施例中，声音分析可以是人工辅助的，其中许多训练有素的马达轴承服务员工(优选地多个员工)基于他们的经验进行声音分析，以便将声音信号分类为多个类别/组，其中记录相应的(振动)传感器信号，其中通过使用预定的基准测试方法评估声音信号，用分数或类别对每个声音信号进行基准测试，从而将声音信号和相应的(振动)传感器信号分类到类别/组中。
可选地，声音分析可以以基于由人工辅助方法提供的数据的自动方法为基础。
可能有利的是，该方法包括应用包括预先记录的信号或与已知泵误差类型相关联的信号模式的数据表的步骤，其中该方法还包括将传感器信号与预先记录的信号或信号模式进行比较的步骤，以便将传感器信号与已知的传感器误差类型相关联。
因此，可以通过比较预先记录的信号或信号模式与传感器信号来识别错误/故障。
传感器信号可以作为实时信号提供。
在根据本发明的方法的一个实施例中，基于预定的声音分析生成特征矩阵，其中，特征矩阵包括与多个特征向量对应的多个行或列，其中基于检测到的传感器信号生成每个特征向量，其中检测到的传感器信号被转换为特征向量，其中由至少一个振动感测元件检测的测量的传感器信号被转换为测量的特征向量并通过使用距离测量与特征矩阵的特征向量进行比较，其中距离测量确定由测量的特征向量定义的点与由特征矩阵的特征向量定义的点之间的距离，其中找到由与测量的特征向量定义的点的距离最小的特征矩阵的特征向量定义的点，并且其中通过基于由至少一个振动感测元件检测的测量的传感器信号转换的特征向量来调整其分数或类别。
在根据本发明的方法的另一实施例中，基于预定的声音分析生成特征矩阵，其中特征矩阵包括与多个特征向量对应的多个行或列，其中基于检测到的传感器信号生成每个特征向量，其中检测到的传感器信号被转换为特征向量，其中由至少一个振动感测元件检测的测量的传感器信号被转换为测量的特征向量并通过使用距离测量与特征矩阵的特征向量进行比较，其中距离测量确定由测量的特征向量定义的点与由特征矩阵的特征向量定义的点之间的距离，其中找到由与测量的特征向量定义的点距离最小的特征矩阵的特征向量定义的预定数量的点，并且其中通过基于由至少一个振动感测元件检测的测量的传感器信号转换的特征向量来调整分数或类别或这些的计算平均值。
因此，可以应用多个经验证和预分类的信号以自动方式对检测到的传感器信号进行分类。随着预分类信号的数量增加，该方法的有效性增加。因此，可以通过增加预分类信号的数量来提供极其有效的方法。
可能有益的是，特征向量包括多个分量，每个分量表示基于传感器信号或基于传感器信号处理的信号导出的标量。
因此，组件的分量可以包括倒谱、系数、谱系数或参数，例如偏度、峰度、方差、力矩(moment)、中位数、均方根(RMS)或其组合。诸如偏度、峰度、方差、力矩(moment)、中位数和RMS等参数可以根据传感器信号或基于传感器信号处理的信号的任何预定的部分来计算。
因此，可以从倒谱分析中提取重要信息，并在应用特征矩阵时应用该信息以对到来的传感器信号进行分类。
基于功率谱(也称为“谱图”；通过频谱分析得到)和倒谱图(也称为“倒谱”；通过倒谱分析得到)，可以提取多个预定的特征。这些特征是构成特征向量的标量。每个特征表示基于功率谱或倒谱提取的信息。在根据本发明的一个实施例中，特征表示基于功率谱或倒谱的预定区域的积分或求和而计算的值。可以通过将功率谱和倒谱分为预定数量的部分并使用每个部分来计算特征来计算这些值。因此，可以选择特征的数量以便获得足够的信息以基于特征向量执行振动信号的分类。在根据本发明的一个实施例中，特征向量包含10-1000个特征。特征向量包含20-500个特征可能是有益的。在根据本发明的一个实施例中，特征向量包含30-300个特征。在根据本发明的另一个实施例中，特征向量包含50-150个特征。在根据本发明的另一实施例中，特征向量包含80-120个特征。
通过使用一个或多个外部装置使用远程布置的计算单元来执行故障检测可能是有利的。
因此，可以实现灵活的方法，该方法使得能够定期更新(包括添加附加数据)验证数据(基于预定的声音分析实现)。
通过使用一个或多个外部装置使用远程布置的计算单元来执行距离测量可能是有利的。因此，在执行该方法时可以实现很大的设计自由度。
可能有益的是，该方法包括建立和训练人工神经网络或模糊网络以执行轴承故障检测的步骤，其中人工神经网络或模糊网络包括基于预定的声音分析建立的信息。因此，可以优化该方法。
可能有利的是，该方法包括应用来自超声波传感器的数据以检测干运行条件的步骤。因此，可以提供一种也提供干运行检测的改进方法。
可能有益的是，该方法包括应用来自热敏传感器的数据的步骤。因此，可以提供一种也检测由泵所泵送的流体的温度的改进的方法。
可能有利的是，该方法包括发送停止信号以便停止流体泵的电动马达的步骤。该特征可以在发生严重故障(例如干运行(dry run)、空化或马达轴承故障)的情况下保护泵组件。
可能有益的是，该方法包括基于倒谱域信号建立包络线的步骤，其中，当包络线的幅度超过预定的水平时，定义出现了马达轴承故障。
传感器组件被配置为执行根据本发明的方法可能是有利的。
附图说明
从下面给出的详细描述中将更全面地理解本发明。附图仅以说明的方式给出，因此，它们不是对本发明的限制。在附图中：
图1A示出了根据本发明的传感器组件的壳体的示意性俯视图；
图1B示出了图1A中所示的壳体的示意性横截面侧视图；
图1C示出了图1A和图1B中所示的壳体的示意性侧视图；
图2A示出了根据本发明的传感器组件的壳体的一个实施例的示意性横截面侧视图；
图2B示出了根据本发明的传感器组件的壳体的另一实施例的示意性横截面侧视图；
图2C示出了根据本发明的传感器组件的壳体的另一实施例的示意性横截面侧视图；
图2D示出了图2C中所示的感测元件的示意性透视图；
图3示出了设置有根据本发明的传感器组件的多级泵的示意性横截面侧视图；
图4A示出了根据本发明的传感器组件的壳体的元件的示意性透视分解图；
图4B示出了根据本发明的传感器组件的壳体的元件的示意性透视剖视图；
图5A示出了基于来自附接到泵的马达的加速度计的数据的频谱分析的频谱图，其中，检测到的水平被绘制为频率的函数；
图5B示出了基于来自根据本发明的传感器组件的数据的频谱分析的频谱图，该传感器组件设置有用作振动感测元件的加速度计；
图5C示出了基于来自根据本发明的传感器组件的数据的频谱分析的频谱图，该传感器组件设置有用作振动感测元件的麦克风；
图6A示出了基于倒谱分析的倒谱图，该倒谱分析基于来自附接到泵的马达的加速度计的数据执行，其中检测到的水平被绘制为拟频率(quefrency)的函数；
图6B示出了基于倒谱分析的倒谱图，该倒谱分析基于来自根据本发明的传感器组件的数据执行，该传感器组件设置有用作振动感测元件的加速度计，其中检测到的水平被绘制为拟频率的函数；
图6C示出了基于倒谱分析的倒谱图，该倒谱分析基于来自根据本发明的传感器组件的数据执行，该传感器组件设置有用作振动感测元件的麦克风，其中检测到的水平被绘制为拟频率的函数；
图7A示出了基于在空化和正常运行期间来自附接到泵的马达的加速度计的数据的频谱分析的频谱图，其中检测到的水平被绘制为频率的函数；
图7B示出了基于在空化期间和正常运行期间来自根据本发明的传感器组件的数据的频谱分析的频谱图，该传感器组件设置有用作振动感测元件的加速度计，其中检测到的水平被绘制为频率的函数；
图8A示出了根据本发明的传感器组件的元件的示意性侧视图，其中壳体被布置在多级泵的孔中；
图8B示出了根据本发明的另一传感器组件的元件的示意性侧视图，其中壳体被布置在多级泵的孔中，并且其中传感器组件被配置为与基于云的服务器通信；
图8C示出了根据本发明的另一传感器组件的元件的示意性侧视图，其中壳体被布置在多级泵的孔中，并且其中传感器组件被配置为与基于云的服务器通信；
图8D示出了根据本发明的传感器组件的元件的示意性侧视图，其中壳体被布置在多级泵的孔中，并且其中传感器组件包括附接到壳体的显示器；
图9A示出了根据本发明的传感器组件的壳体的元件的示意性透视剖视图；
图9B示出了根据本发明的另一传感器组件的壳体的元件的示意性透视剖视图；
图10示出了设置有根据本发明的传感器组件的多级泵的示意性横截面侧视图；
图11A示出了为将声音信号分类为多个类别/组而进行的声音分析的示意图，其中记录了相应的传感器信号，并且通过使用预定的基准测试方法评估声音信号；
图11B示出了一种方法的示意图，该方法包括以下步骤：应用包括与已知泵误差类型相关联的预先记录的信号或信号模式的数据表，并将传感器信号与预先记录的信号或信号模式进行比较，以便将传感器信号与已知传感器误差类型相关联；
图12A示出了通过使用根据本发明的方法将检测到的传感器信号与已知传感器误差类型相关联的过程的示意图；以及
图12B示出了图12A中所示的过程的特写视图。
具体实施方式
为了说明本发明的优选实施例，现在详细参照附图，图1A中示出了本发明的传感器组件2的壳体4。图1A示出了根据本发明的传感器组件2的壳体4的示意性顶视图。壳体4包括集成在壳体4的近端的六角形螺母结构。因此，在将壳体4安装到泵的螺纹孔中的过程中，螺母结构可以用作接合结构。标出了剖面线A。
图1B示出了图1A中所示的壳体4的示意性横截面侧视图。可以看出，壳体4包括底壁8，底壁8的厚度小于壳体4的其余壁部分的厚度。底壁8被布置在壳体4的远端46中并且被形成为板状端部。螺纹部分6设置在壳体4的一部分的外部结构处，壳体4被配置为插入螺纹孔中。螺纹部分6的螺纹被配置为与相应孔的内螺纹接合(参见图3和图10)。六角形螺母结构从壳体4的近端48突出。壳体4设置有被配置为容纳多个传感器构件的内部中空部分26。内部中空部分26设置有内螺纹部分24，内螺纹部分24已与螺纹连接结构的螺纹接合。该连接结构可以(如图4B所示)设置有用于接收电插头的电插座结构(例如，设置在电缆的远端中)。
图1C示出了图1A和图1B中所示的壳体4的示意性侧视图。可以看出，六边形螺母结构从壳体4的近端48突出，并且六边形螺母结构具有比壳体4的更远端部分更大的宽度。底壁8被布置为端部部分，该端部部分被布置为紧邻被布置为紧邻设置有螺纹部分6的圆柱形部分的锥形部分。
图2A示出了根据本发明的传感器组件2的壳体4的一个实施例的示意性横截面侧视图。壳体4对应于图1B中所示的壳体。因此，已经参考图1B定义了壳体4的一些结构。若干个电气元件被布置在壳体4的内部中空部分26中。PCB 12被布置在内部中空部分26中。PCB12居中布置。但是，可以不同地布置PCB 12以满足特定要求。热敏传感器14和振动感测元件16电连接到PCB 12。超声波传感器10被布置在内部中空部分26的远端部分中。超声波传感器10被布置为靠近壳体4的远端部分，该远端部分靠近底壁8。因此，超声波传感器10可以用作被配置成检测在壳体4的远端48插入其中的空间中是否存在空气或液体的干运行传感器。超声波传感器10通过两个支腿18、18'电连接到PCB 12。尽管未示出，但可能有利的是，壳体4填充有树脂以便能够以最有效的方式由振动感测元件16检测振动信号。
图2B示出了根据本发明的传感器组件2的壳体4的实施例的示意性横截面侧视图，其对应于图2A中所示的传感器组件。因此，已经参考图2A定义和解释了壳体4的一些结构。PCB 12居中地布置在内部中空部分26中，然而，如果需要，可以不同地布置PCB 12(例如，靠近一个侧壁)。振动感测元件16电连接到PCB 12。包括热敏传感器和超声波传感器的感测元件20被布置在内部中空部分26的远端部分中。感测元件20是布置在同一传感器壳体构件中的组合感测元件20。可以看出，感测元件20与壳体4的远端46中的底壁8接触。因此，可以使热阻最小化，以便通过使用热敏传感器来优化温度测量条件。类似地，该位置通过使用感测元件20的超声波传感器实现了提供干运行检测的最佳条件。底壁8可以优选地由具有高导热率的材料制成。在根据本发明的优选实施例中，包括底壁8的壳体4由钢制成，例如不锈钢。感测元件20被布置在填充有超声凝胶22的空腔中。由此，可以在感测元件20的超声波传感器和与流体接触的壁构件之间实现良好的声学连接，其中正在测量该流体的温度。
图2C示出了根据本发明的传感器组件2的壳体4的实施例的示意性横截面侧视图，其对应于图2A和图2B中所示的传感器组件。然而，壳体4的内部中空部分26内的组件略有不同。PCB 12沿着壳体4的纵向轴线延伸。振动感测元件16机械地和电气地连接到PCB 12。
包括超声波传感器20的感测元件20被布置在内部中空部分26的远端部分中。感测元件20与壳体4的远端46中的底壁8接触。因此，该位置通过使用感测元件20的超声波传感器实现了提供干运行检测的最佳条件。热敏传感器14设置在平行于壳体4的纵向轴线延伸的孔中。热敏传感器14通过支腿18"电连接到PCB 12。连接环13夹在软木板(cork plate)100和壳体4的内部支撑结构之间。连接环13电连接到PCB 12和感测元件20。壳体4的内部中空部分26的布置在软木板100上方的部分的底部填充有第一填充材料(例如树脂)。类似地，壳体4的内部中空部分26的布置在软木板100上方的部分的顶部填充有第二填充材料(例如，树脂)，确保机械振动能够以有效的方式从泵通过壳体4传递到振动感测元件16。尽管未示出，壳体4可包括两个部分以待组装。因此，可以使感测元件20的安装更容易。
感测元件20的超声波传感器被配置为用于干运行检测，而感测元件20的热敏传感器适于测量与底壁的外表面接触的流体的温度。感测元件20通过两个支腿18、18'电连接到PCB 12。感测元件20被布置在充满空气的空腔中。
当将图2A与图2B进行比较时，可以看出，在图2B中传感器元件占据较少的空间，因为感测元件20是布置在同一传感器壳体构件中的组合感测元件20。
图2D示出了图2C中所示的感测元件20的透视俯视图。可以看出，连接环13设置有两个相对的电连接部分15、15'，这两个电连接部分15、15'被配置为在连接到感测元件20的支腿18、18'和被配置为电连接到PCB的两个支腿17、17'(如图2C所示)之间建立电连接。
图3示出了根据本发明的设置有传感器组件2的多级泵30的示意性横截面侧视图。泵30是垂直布置的包括布置在套筒34中的三个级的多级液体泵30，套筒34可以由不锈钢或其他合适的材料制成。每个级包括附接到中心布置的轴50的叶轮，轴50沿套筒34的纵向轴线延伸。轴50通过多个轴承可旋转地布置，允许轴50由布置在泵30的泵头36和马达座(stool)38上方的电动马达(未示出)驱动。轴50可以通过耦接单元(未示出)机械地连接到马达。泵头36被布置在套筒34的顶部上，而马达座38被布置在泵头36的顶部上。
泵30包括泵壳体32，泵壳体32具有带凸缘的入口端口(布置在左侧)和带凸缘的出口端口(布置在右侧)。
传感器组件2包括显示单元28，该显示单元28通过电缆27电连接到传感器组件2的壳体。电缆27通过设置在电缆27的远端的电插头连接到壳体。
显示单元28包括显示器29和计算单元84，计算单元84被配置为基于从布置在传感器组件2的壳体中的传感器元件接收的传感器数据执行计算。计算可以包括任何处理任务。这些处理任务可以包括与存储的数据进行比较或者与计算单元84通过一个或多个外部布置的装置(包括可通过因特网访问的服务器)访问的数据进行比较。计算单元84可以包括电池，该电池通过电缆27向计算单元84和传感器组件2的壳体提供电力。虽然未示出，但是显示单元28可以通过另外的电缆供电。可以从耦接到轴50的马达供应电力。
显示单元28可以包括单独的用户界面(例如，小键盘)。然而，在根据本发明的优选实施例中，显示单元28可以包括触摸屏，该触摸屏可以显示多个参数并且可以用作用户界面。显示单元28可以是智能手机、平板电脑、PDA或其他合适的装置。
传感器组件2的壳体插入设置在泵头36中的螺纹孔中。传感器组件2的壳体的远端部分突出到泵头36的内部空间40中。因此，可以进入内部空间40，在正常运行下该内部空间40将填充由泵30泵送的液体。由于传感器组件2的壳体被拧入设置在泵30的机械结构中的螺纹孔中，因此源自马达轴承和空化的振动信号可以到达传感器组件2的壳体内的感测元件，作为振动信号沿泵壳32、套筒34、泵头36和马达座38的机械结构行进。
可以在壳体内设置处理单元。这种处理单元能够执行借助于设置在传感器组件2的壳体内的感测元件接收的任何期望的处理信号。处理可以包括过滤或执行任何分析。
图4A示出了根据本发明的传感器组件2的壳体4的元件的示意性透视分解图。壳体4包括内部中空部分和外螺纹部分6，外螺纹部分6被配置为拧入螺纹孔中。壳体4的近端设置有内螺纹，该内螺纹被配置为容纳插座结构的外螺纹部分24，插座结构包括环形部分42和附加螺纹部分44。PCB 12被布置在插座结构和壳体4之间。PCB12包括从PCB12的端部突出的超声波传感器10。超声波传感器10通过两个支腿电连接到PCB。PCB 12包括热敏传感器14和附接到PCB 12的振动感测元件16。虽然未示出，但是PCB 12可以设置有连接结构，该连接结构被配置为电连接到插座结构内的相应连接结构。
图4B示出了处于组装配置的图4A中所示的传感器组件2的壳体4的元件的示意性透视剖视图。可以看出，超声波传感器10邻接底壁8并且被布置在壳体4的远端中。PCB12沿着壳体4的纵向轴线延伸。插座结构的外螺纹部分24拧入壳体4的内部中空部分的螺纹部分中。O形环56设置在紧邻壳体4的外螺纹部分6设置的环形槽中。可以看出，插座结构的环形部分42与设置在壳体4的近端的内侧的内环形槽适配。
图5A示出了基于来自附接到泵的马达的加速度计的数据的频谱分析的频谱图，其中检测到的水平52被绘制为频率54的函数。当马达轴承具有“点损坏”时，由此产生的振动信号和声音将具有周期性结构。因此，相应的频谱图将具有线谱60。
图5B示出了基于来自根据本发明的传感器组件的数据的频谱分析的频谱图，该传感器组件设置有用作振动感测元件的加速度计。作为频率54的函数显示水平52的频谱图示出了对应于图5A中所示的线谱60的线谱60。频谱图还包括噪声分量62。
图5C示出了基于来自根据本发明的传感器组件的数据的频谱分析的频谱图，该传感器组件设置有用作振动感测元件的麦克风。频谱图将测量的水平52描绘为频率54的函数，并且示出了对应于图5A和图5B中所示的线谱60的线谱60。频谱图还包括噪声分量62。
图6A示出了基于倒谱分析的倒谱图，基于来自附接到泵的马达的加速度计的数据执行该倒谱分析，其中检测到的水平52被绘制为拟频率58的函数。可以看出倒谱域信号64包含指示存在马达轴承故障的多个尖峰。
图6B示出了基于倒谱分析的倒谱图，基于来自根据本发明的传感器组件的数据执行该倒谱分析，该传感器组件设置有用作振动感测元件的加速度计，其中检测到的水平52被绘制为拟频率58的函数。倒谱域信号64包含指示存在马达轴承故障的多个尖峰。包络线98由虚线表示。
在根据本发明的方法的一个实施例中，可以基于倒谱图来进行马达轴承故障的定义。当包络线98的一部分超过预定的阈值水平T时，可以定义存在马达轴承故障。图6B将显示马达轴承损坏，因为包络线98的幅度超过预定的阈值水平T。
图6C示出了基于倒谱分析的倒谱图，基于来自根据本发明的传感器组件的数据执行该倒谱分析，该传感器组件设置有用作振动感测元件的麦克风，其中检测到的水平52被绘制为拟频率58的的函数。可以看出，倒谱域信号64包含指示存在马达轴承故障的多个尖峰。包络线98'由虚线表示。
当使用参考图6B所参考的方法时，可以得出结论，由于包络线98'超过预定的阈值水平T，因此存在马达轴承故障。
当比较图6B和图6C时，可以看出尖峰出现在相同的拟频率58处。因此，可以合理地推断可以由加速度计或麦克风执行振动测量。
图7A示出了基于在空化和正常运行期间来自附接到泵的马达的加速度计的数据的频谱分析的频谱图，其中检测到的水平52被绘制为频率54的函数。频谱图包含基于空化期间的数据的频谱分析的空化信号66。频谱图还包含基于正常运行期间的数据的频谱分析的正常运行信号68。
可以看出，频谱图显示在空化期间频带II存在相对高的水平增加。在较低频带I中似乎存在水平增加，然而，在较高频带II中增加相对较大。因此，在根据本发明的方法的一个实施例中，当频谱水平52在预定的频带II中增加时，被定义为存在空化。预定的频带II可以在10-20kHz的范围内。在根据本发明的方法的一个实施例中，当频谱水平52在15-20kHz的频率中增加时，被定义为存在空化。
图7B示出了基于在空化和正常运行期间对来自根据本发明的传感器组件的数据的频谱分析的频谱图，该传感器组件设置有用作振动感测元件的加速度计，其中检测到的水平52被绘制为频率54的函数。
频谱图包含基于空化期间的数据的频谱分析的空化信号66和基于正常运行期间的数据的频谱分析的正常运行信号68。
频谱图表明在空化期间频带II中存在相对高的水平增加。即使在较低频带I中存在水平增加，也可以看出在较高频带II中增加相对较大。因此，在根据本发明的方法的优选实施例中，当频谱水平52在预定的频带II(例如，在10-20kHz范围内)中增加时，被定义为存在空化。因此，在根据本发明的方法的一个实施例中，当频谱水平52在15-20kHz的频率中增加时，被定义为存在空化。
图8A示出了根据本发明的传感器组件2的元件的示意性侧视图，其中传感器壳体4被布置在竖直布置的多级泵30的孔中，该多级泵30设置有电动马达70。传感器组件2包括设置有通信单元的传感器壳体4，该通信单元被配置为与设置有显示器29的外部接收单元72和计算单元84无线通信。然而，接收单元72也可以被配置为发送无线信号，而传感器组件2的传感器壳体4中的通信单元可以适于从外部接收单元72接收信号。这种信号可以是在发生致命(critical)故障的情况下的停止信号(例如，空化或致命马达轴承故障)。接收单元72可以是平板电脑、智能手机或其他合适的外部装置。
通信单元84可以包括处理单元和用于存储一个或多个软件程序以执行任何期望处理的存储器。显示单元29可以是任何合适的类型，包括可以用于显示一个或多个参数并用作用户界面的触摸屏。处理单元可以优选地能够实时处理从壳体4中的感测元件接收的数据。
图8B示出了根据本发明的另一传感器组件2的元件的示意性侧视图，其中，壳体4被布置在多级泵30的孔中，并且其中传感器组件2被配置为与基于云的服务器通信，该基于云的服务器被指示为可通过因特网74访问的计算单元84。
壳体4通过电缆27电连接到中间箱体78，中间箱体78附接到固定到马达70的马达壳体的控制箱。因此，可以通过电缆27给壳体4中的传感器供电，并且传感器接收的传感器信号可以传递到中间箱体78。在中间箱体78内部可以具有处理单元，使得可以在没有任何外部装置的情况下执行重要的计算。如果是这种情况，则可以执行经由因特网74与接收单元72(例如智能电话)和计算单元84的通信，以便交换数据或进行比较。
被配置为经由因特网74无线通信的通信单元(例如，作为服务器的一部分的计算单元84或具有显示器和计算单元84的接收单元72)被布置在中间箱体78中。
因此，计算和处理可以在通过因特网74可访问的计算单元84中执行，或者在布置成与中间箱体78无线通信的计算单元84中执行。
接收单元72和基于互联网的计算单元84能够彼此通信。
图8C示出了根据本发明的另一传感器组件2的元件的示意性侧视图，其中壳体4被布置在多级泵30的孔中，并且其中传感器组件2被配置为与构成计算单元84的基于云的服务器84通信。
壳体4设置有多个传感器和通信单元，该通信单元被配置为与构成计算单元84的基于云的服务器84以及与接收单元72(例如，智能电话、平板电脑或PDA)的计算单元84无线通信。接收单元72包括显示器29和计算单元84。壳体4可包括用于向传感器元件和通信单元提供电力的电池。或者，可以经由电缆(未示出)或经由能量收集单元(例如，热电发电机)向壳体4供应电力。
可以通过使用如图8C所示的传感器组件2来执行根据本发明的方法。可以在通过因特网74可访问的计算单元84中或在接收单元72的计算单元中执行倒谱分析。可以在若干个位置同时执行计算(例如，在通过因特网可访问的计算单元84中和在接收单元72的计算单元中)。可以在经由因特网74可访问的计算单元84和接收单元72之间交换数据，并且可以将数据存储在通过因特网74可访问的服务器中或接收单元72中。数据可以从通过因特网74可访问的计算单元84或接收单元72分发到其他外部装置。计算单元84可通过因特网74或接收单元72访问。可以将软件从中央布置的服务器更新存储在通过因特网74可访问的计算单元84上或接收单元72上。因此，可以确保所有计算单元84设置有更新的软件。
图8D示出了根据本发明的传感器组件2的元件的示意性侧视图，其中壳体4被布置在多级泵30的孔中，并且其中传感器组件2包括附接到壳体4的显示装置76。用户可以应用显示装置76来读取显示在其上的参数(例如，轴承故障、空化、不平衡、干运行、温度和转速)。显示装置76可以应用为用户界面和计算单元。因此，可以通过使用显示装置76来执行所有所需的计算。
可以由马达70通过电缆(未示出)或由布置在显示装置76中的电池给显示装置76和壳体4供电。
图9A示出了对应于图4B中所示的传感器组件2的壳体4的元件的示意性透视剖视图。超声波传感器10与布置在壳体4的远端中的底壁8接触。热敏传感器14和振动感测元件14电连接到PCB 12，该PCB 12沿着壳体4的纵向轴线延伸。超声波传感器10通过两个支腿18、18'电连接到PCB 12。O形环56紧邻壳体4的外螺纹部分6布置，用于密封壳体必须插入的孔。壳体4的近端设置有内螺纹，该内螺纹已经容纳了插座结构的外螺纹部分24，该插座结构包括环形部分42和附加螺纹部分44。三个平行连接结构延伸穿过插座结构。尽管未在图9A中示出，但是附加的连接元件可以电连接PCB 12并且连接结构延伸通过插座结构。
图9B示出了基本上对应于图2B中所示的另一传感器组件2的壳体4的元件的示意性透视剖视图。PCB12被布置在壳体4的内部中空部分中。振动感测元件16电连接并机械地附接到PCB12。包括热敏传感器和超声波传感器的感测元件20被布置在壳体4的内部中空部分的远端部分中，其中填充有超声凝胶82，以便在感测元件20的超声波传感器和与流体接触的壁构件之间实现良好的声学连接，其中正在测量该流体的温度。
感测元件20与壳体4的远端46中的底壁8接触，以便最小化热阻以通过使用热敏传感器实现最有效的温度测量条件并且通过使用感测元件20的超声波传感器实现提供干运行检测的最佳条件。
感测元件20通过两个支腿18、18'电连接到PCB 12。壳体4和附接到其近端部分的插座结构具有与图9A所示相同的形状。
图10示出了根据本发明提供的多级泵30的示意性横截面侧视图。泵30设置有根据本发明的传感器组件2。泵30对应于图3中所示的垂直布置的多级液体泵30。泵30具有三个级，每个级包括附接到中心布置的轴50的叶轮，轴50沿着套筒34的纵向轴线延伸，各级被布置在套筒34中。轴50可旋转地布置成由布置在泵30的泵头36和马达座38上方的马达(未示出)驱动。泵30包括泵壳体32，该泵壳体32具有带凸缘的入口端口(布置在左侧)和带凸缘的出口端口(布置在右侧)。
传感器组件2包括通过电缆27电连接到传感器组件2的壳体的显示单元28。显示单元28包括显示器29和计算单元84，计算单元84用于基于来自布置在传感器组件2的壳体中的传感器元件的数据执行计算。
传感器组件2的壳体安装在设置在泵头36中的螺纹孔中。源自马达轴承的振动信号V1沿着沿马达座38和泵头36延伸的振动行进路径86行进，并最终由传感器组件2的壳体中的振动感测元件接收。同样地，源自空化的振动信号V2沿着沿套筒34延伸的振动行进路径88行进，并最终由传感器组件2的壳体中的振动感测元件接收。源自空化的振动信号V2也沿着穿过级的机械结构和由泵30所泵送的流体的另一振动行进路径90行进。
为了能够检测具有足够大振幅的振动信号V1、V2，传感器组件2的壳体可以在由上线L2和下线L1限定的区域Z内机械地连接到泵30。可以看出，传感器组件2的壳体安装在设置在区域Z内的泵头36中的螺纹孔中。通过将传感器组件2的壳体安装在螺纹孔中，可以将壳体牢固地固定在泵30上。因此，最小化了经历自松动壳体的风险。
图11A示出了为将声音信号S1、S2、S3分类为多个类别/组G1、G2、G3、G4而执行的声音分析的示意图，其中记录了相应的传感器信号，并且通过使用预定的基准测试方法评估了声音信号。
为了将声音信号S1、S2、S3分类为多个预定的类别/组G1、G2、G3、G4为声音信号S1、S2、S3提供具有马达轴承故障经验的训练有素的服务人员92。这些训练有素的工作人员根据他们的经验将每个声音信号S1、S2、S3放入预定的类别/组G1、G2、G3、G4之一。类别/组G1、G2、G3、G4可以是：
G1：轴承没有损坏；
G2：轴承受轻微损坏；但可以使用一段时间；
G3：轴承受到中度损坏，应予以更换；
G4：轴承完全损坏，必须立即更换。
替代使用训练有素的服务人员92将声音信号S1、S2、S3分类为预定的类别/组G1、G2、G3、G4之一，可以应用算法。该算法可以由理论上的考虑来定义。该算法可以基于训练有素的服务人员收集的数据来定义，并且可以通过使用人工神经网络或模糊网络来构建。
图11B示出了包括以下步骤的方法的示意图：应用数据表/特征矩阵96，该数据表/特征矩阵96包括与已知的泵误差类型相关联的预先记录的信号或信号模式(A11、A12、......、A1n)、(A21、A22、......、A2n)、...、(Am1、Am2、...、Amn)，并将传感器信号V3与预先记录的信号或信号模式(A11、A12、......、A1n)、(A21、A22、......、A2n)、...、(Am1、Am2、...、Amn)进行比较以便将传感器信号V3与已知的传感器误差类型相关联。
例如通过使用根据本发明的传感器组件检测传感器信号V3。此后，特征提取器94用于从传感器信号V3中提取特征，从而生成特征向量下一步是使用特征矩阵96来识别最接近特征向量的信号模式(A11、A12、......、A1n)、(A21、A22、......、A2n)、...、(Am1、Am2、...、Amn)，以便将V3分类为预定的类别/组G1、G2、G3、G4之一，如将参考图12A和图12B解释的那样。
图12A示出了通过使用根据本发明的方法将检测到的传感器信号P＝(c1、c2、c3、ci、ci+1、cn)与已知的传感器误差类型相关联的过程的示意图。通过使用图11B中所示的特征矩阵，可以发现点Pi是距离点P最近的特征矩阵的点(在n维空间中)。因此，选择该点Pi，并且Pi的分类G4与点P相关联。
在图12A中，n维空间被分成对应于参照图11A和图11B说明的四个类别/组G1、G2、G3、G4的四个区域G1、G2、G3、G4。第一组G1用正方形表示，第二组G2用星号表示，第三组G3用三角形表示，第四组G4用圆圈表示。
图12B示出了图12A中所示的过程的特写视图，其中识别出最接近Pi的特征矩阵的点。可以看出，P和Pi之间的距离Dmin小于P和Pk之间的距离Dk以及P和Pj之间的距离Dj。
替代选择单个点Pi来对点P进行分类，可以选择预定数量(例如，两个、三个、四个、五个或更多个)的点位于到点P的最短距离处。在根据本发明的方法的一个实施例中，选择与P的距离最短的三个点Pi、Pn、Pm，并计算平均类别。在图12A和图12B中，所有三个点Pi、Pn、Pm具有值为4的类别G4。因此，点P的类别被设置为(4+4+4)＝4。
附图标记列表
2 传感器组件
4 壳体
6 螺纹部分
8 底壁
10 超声波传感器
12 印刷电路板
13 连接环
14 热敏传感器
15、15' 电连接部分
16 振动感测元件
17、17' 支腿
18、18'、18” 支腿
19、21 填充材料
20 感测元件
22 凝胶
24 螺纹部分
26 内部中空部分
27 电缆
28 显示单元
29 显示器
30 泵
32 泵壳
34 套筒
36 泵头
38 马达座
40 内部空间
42 环形部分
44 螺纹部分
46 远端
48 近端
50 轴
52 水平
54 频率
56 O形环
58 拟频率
60 线谱
62 噪音信号
64 倒谱域信号
A 剖面线
I、II 频率区域
66 空化信号
68 正常运行信号
70 马达
72 外部接收单元
74 因特网
76 装置
78 中间箱体
80 传感器单元
82 超声波凝胶
84 计算单位
86、86、88 振动行程路径
92 人
94 特征提取器
96 特征矩阵
98、98' 包络线
100 软木板
G1、G2、G3、G4 组
S1、S2、S3 声音信号
V1、V2、V3 振动信号
c1、c2、c3、ci、ci+1、cn 坐标
A11、A12、A1n 坐标
A21、A22、A2n 坐标
Am1、Am2、Amn 坐标
特征向量
P、Pi、Pj、Pk、Pm、Pn 点
Dmin、Dj、Dk 距离
Z 区域
T 阈值水平
L2 上线
L1 下线

Claims (16)

1.一种传感器组件(2)，被配置为在包括电动马达(70)和流体泵(30)的泵组件中执行故障检测，其中，所述传感器组件(2)包括壳体(4)，所述壳体(4)被配置为附接到设置在所述泵(30)中的孔中，其中一个或多个振动感测元件(16)被布置在所述壳体(4)中，并且所述传感器组件(2)包括计算单元(84)或者通过有线或无线连接而连接到布置在所述壳体(4)外部的计算单元(84)，其中，所述计算单元(84)被配置为接收来自所述振动感测元件(16)的传感器信号(V1、V2、V3)，其特征在于，所述计算单元(84)被配置为执行计算并由此基于所述一个或多个振动感测元件(16)提供的传感器信号(V1、V2、V3)检测马达轴承故障和空化。
2.根据权利要求1所述的传感器组件(2)，其特征在于，热敏传感器(14)被布置在所述壳体(4)中，其中，所述热敏传感器(14)被布置成检测由所述泵(30)泵送的流体的温度。
3.根据权利要求1或2所述的传感器组件(2)，其特征在于，所述计算单元(84)包括处理单元，所述处理单元被配置为从感测元件(10、14、16)接收所述信号(V1、V2、V3)，其中，所述计算单元(84)还被配置为处理所述信号(V1、V2、V3)，从而通过使用频率分析执行轴承故障检测，其中，所述计算单元(84)还被配置为通过使用频谱分析执行空化检测，并确定频谱水平是否在预定的频带中增加。
4.根据权利要求3所述的传感器组件(2)，其特征在于，所述预定的频带在10-20kHz的范围内。
5.根据前述权利要求之一所述的传感器组件(2)，其特征在于，所述计算单元(84)被布置在单独的箱体(28、76、78)中，所述单独的箱体(28、76、78)被布置在所述泵(30)外部，其中，所述计算单元(84)通过电缆(27)与所述振动感测元件(16)电连接。
6.根据前述权利要求之一所述的传感器组件(2)，其特征在于，所述传感器组件(2)包括显示单元(28)，所述显示单元被配置为显示由所述计算单元(84)计算的一个或多个参数。
7.根据前述权利要求之一所述的传感器组件(2)，其特征在于，在所述壳体(4)的外部执行由所述计算单元(84)进行的用以检测马达轴承故障和空化的计算。
8.一种用于检测泵组件(2)中的故障的方法，所述泵组件(2)包括电动马达(70)和流体泵(30)，其中，所述方法包括提供来自至少一个振动感测元件(16)的传感器信号(V1、V2、V3)的步骤，其中所述方法包括以下步骤：
-应用从所述振动感测元件(16)接收传感器信号(V1、V2、V3)的计算单元(84)；
-处理所述传感器信号(V1、V2、V3)；
-使用频率分析来检测马达轴承故障，
其特征在于，通过附接到设置在所述泵(30)中的孔中的振动感测元件(16)来检测所述传感器信号(V1、V2、V3)。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述壳体(4)被配置为机械地连接到泵头，所述泵头设置有被配置为接收所述壳体(4)的螺纹孔，其中所述方法包括将所述壳体(4)布置在布置于所述泵头(36)中的孔中的步骤。
10.根据权利要求8或9所述的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：基于执行的预定的声音分析以将声音信号(S1、S2、S3)分类为多个类别/组(G1、G2、G3、G4)来应用轴承故障检测方法，其中，记录相应的传感器信号(V1、V2、V3)，其中，通过使用预定的基准测试方法评估所述声音信号(S1、S2、S3)，用分数或类别对每个声音信号(S1、S2、S3)进行基准测试，从而将所述声音信号(S1、S2、S3)和相应的传感器信号(V1、V2、V3)分类到所述类别/组(G1、G2、G3、G4)中。
11.根据权利要求9或10所述的方法，其特征在于，所述方法包括应用包括与已知泵误差类型相关联的预先记录的信号或信号模式的数据表的步骤，其中所述方法还包括将传感器信号(V1、V2、V3)与预先记录的信号或信号模式进行比较以便将传感器信号(V1、V2、V3)与已知的传感器误差类型相关联的步骤。
12.根据权利要求10-11中之一项所述的方法，其特征在于，基于预定义的声音分析生成特征矩阵(96)，其中，所述特征矩阵(96)包括与多个特征向量对应的多个行或列，其中，基于检测到的传感器信号(V1、V2、V3)生成每个特征向量其中，检测到的传感器信号(V1、V2、V3)被转换为特征向量其中，由至少一个振动感测元件(16)检测的测量的传感器信号(V1、V2、V3)被转换为测量的特征向量并通过使用距离测量与特征矩阵(96)的特征向量进行比较，其中，所述距离测量确定由测量的特征向量定义的点(P)与由特征矩阵(96)的特征向量定义的点(Pi、Pj、Pk)之间的距离(Dmin、Dj、Dk)，其中，找到由与测量的特征向量定义的点(P)具有最小距离(Dmin)的特征矩阵(96)的特征向量定义的预定数量的点(Pi、Pj、Pk)，并且其中，通过基于由至少一个振动感测元件(16)检测的测量的传感器信号(V1、V2、V3)转换的特征向量来调整所述分数或类别或其计算平均值。
13.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，所述特征向量包括多个分量，每个分量表示基于传感器信号(V1、V2、V3)或者基于传感器信号(V1、V2、V3)处理的信号而导出的标量。
14.根据权利要求9-13中之一项所述的方法，其特征在于，所述方法包括建立和训练人工神经网络或模糊网络以执行轴承故障检测的步骤，其中所述人工神经网络或模糊网络包括基于预定的声音分析建立的信息。
15.根据权利要求10-14中之一项所述的方法，其特征在于，所述方法包括基于倒谱域信号(64)建立包络线(98、98')的步骤，其中，当所述包络线(98、98')的幅度超过预定的水平(T)时，定义出现了马达轴承故障。
16.一种泵(30)，包括根据权利要求1-8中之一项所述的传感器组件(2)，其特征在于，所述传感器组件(2)的壳体(4)安装在设置在泵头(36)中的螺纹孔中，其中所述孔位于所述泵(30)的区域(Z)中，在该区域(Z)中，由故障的马达轴承产生的振动的信号(V1)的幅度和在所述泵(30)的吸入侧空化的情况下产生的信号(V2)的幅度具有足够大的量值以被振动感测元件(16)检测到。
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