CN110470494A - 一种空调振动的监测和诊断方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种空调振动的监测和诊断方法，首先采集空调箱体、风机和电机的振动加速度模拟信号，接着将采集到的振动加速度模拟信号转换成振动速度数字信号，然后将收集的振动速度数字信号区分为空调箱体、风机和电机各自的振动速度数字信号，接着将空调箱体、风机和电机各自的振动速度数字信号分别与对应的整定值进行比较，超出整定值的数据进一步提取，获取空调箱体、风机和电机各自的振动频率、对应的详细部位以及振动方向，从而获得了空调箱体、风机和电机各自的特征值，最后将特征值与数据库模块中的预设特征值进行匹配，确定故障类型。本发明能够根据数据特征定位故障原因，避免故障影响扩大，且有效提高了监测的准确性。

Description

一种空调振动的监测和诊断方法
技术领域
本发明涉及空调技术领域，尤其涉及一种空调振动的监测和诊断方法。
背景技术
末端空调机组的振动主要来自于能动部件风机，风机在运行过程中，可能因为轴承和轴的磨损、紧固件的松动、异物进入或其他突发状况导致空调机组稳定性变化，振动超标，危害人员和设备安全。现有的对空调机组进行故障排查时，其振动测试都是通过离线的方式，由人工手持设备进行单点检测，并且仅依靠振动位移判定异常，仍然不能检出故障模式以及具体故障的位置，监测的效率低，获取的数据可靠性差，故障排查的效率无法满足实际监测的需求。
发明内容
本发明的目的在于提供一种空调振动的监测和诊断方法，能够根据数据特征定位故障原因，避免故障影响扩大，且有效提高了监测的准确性。
为了达到上述目的，本发明采用如下技术方案：一种空调振动的监测和诊断方法，包括信号采集步骤、信号处理步骤、信号分析步骤和诊断步骤，
信号采集步骤：采集空调箱体、风机和电机的振动加速度模拟信号；
信号处理步骤：将采集到的振动加速度模拟信号转换成振动速度数字信号；
信号分析步骤：将收集的振动速度数字信号区分为空调箱体、风机和电机各自的振动速度数字信号，然后将空调箱体、风机和电机各自的振动速度数字信号分别与对应的整定值进行比较，超出整定值的数据进一步提取，获取空调箱体、风机和电机各自的振动频率、对应的详细部位以及振动方向，从而获得了空调箱体、风机和电机各自的特征值；
诊断步骤：将所述特征值与数据库模块中的预设特征值进行匹配，确定故障类型。
进一步的，所述信号采集步骤中，在空调箱体、风机和电机上布置有加速度传感器，用于采集所述振动加速度模拟信号。
进一步的，所述空调箱体下端设有空调箱体底座，所述空调箱体底座的四个拐角处均设有第一监测点、第二监测点和第三监测点，所述加速度传感器布置于第一监测点、第二监测点和第三监测点上。
进一步的，所述第一监测点、第二监测点和第三监测点位于相互垂直的三个方向上。
进一步的，所述电机包括非驱动端和驱动端，所述非驱动端上设有第四监测点、第五监测点和第六监测点，所述驱动端上设有第七监测点、第八监测点和第九监测点，所述加速度传感器布置于第四监测点、第五监测点和第六监测点上，所述加速度传感器布置于第七监测点、第八监测点和第九监测点上。
进一步的，所述第四监测点、第五监测点和第六监测点相互垂直布置，所述第七监测点、第八监测点和第九监测点相互垂直布置。
进一步的，所述风机包括非驱动端和驱动端，所述非驱动端上设有第十监测点、第十一监测点和第十二监测点，所述驱动端上设有第十三监测点、第十四监测点和第十五监测点，所述加速度传感器布置于第十监测点、第十一监测点和第十二监测点上，所述加速度传感器布置于第十三监测点、第十四监测点和第十五监测点上。
进一步的，所述第十监测点、第十一监测点和第十二监测点相互垂直布置，所述第十三监测点、第十四监测点和第十五监测点相互垂直布置。
进一步的，所述信号处理步骤中，所述振动加速度模拟信号由信号处理模块转换成振动速度数字信号。
进一步的，所述信号分析步骤中，所述振动速度数字信号由数据筛查模块区分成空调箱体振动速度数字信号、风机振动速度数字信号和电机振动速度数字信号，然后将空调箱体振动速度数字信号与空调箱体整定值进行比较，将风机振动速度数字信号与风机整定值进行比较，将电机振动速度数字信号与电机整定值进行比较，将超出整定值的数据输出到数据处理模块，由数据处理模块进一步提取空调箱体、风机和电机各自的振动频率、对应的详细部位以及振动方向，从而获取了空调箱体、风机和电机的特征值。
采用上述技术方案后，本发明具有如下优点：
1、通过采集空调箱体、风机和电机的振动加速度模拟信号，然后将采集到的振动加速度模拟信号转换成振动速度数字信号，再对收集的振动速度数字信号区分为空调箱体、风机和电机各自的振动速度数字信号，然后将空调箱体、风机和电机各自的振动速度数字信号分别与对应的整定值进行比较，超出整定值的数据进一步提取，获取空调箱体、风机和电机各自的振动频率、对应的详细部位以及振动方向，从而获得了空调箱体、风机和电机各自的特征值，然后将采集的特征值与数据库模块中的预设特征值进行匹配，确定故障类型，实现了对空调的振动情况进行实时监测，并根据振动数据特征定位故障原因，可准确判断空调故障的位置以及原因，监测的数据可靠性高，有效提高了空调监测的效率，避免了故障影响扩大。
2、通过在空调箱体、风机和电机上布置加速度传感器，由加速度传感器采集振动加速度模拟信号，可对空调箱体、风机和电机上的振动信息进行独立采集，使得采集的信息更加可靠，有效提高了空调故障诊断的效率。
3、由第一监测点、第二监测点和第三监测点上的加速度传感器对空调箱体的三个方向上的振动产生的力进行监测，以获取空调箱体更加全面的振动数据，实现空调箱体各种故障均能够通过第一监测点、第二监测点和第三监测点的监测数据进行判断，提高了空调箱体振动数据监测的可靠性和准确性，有效提高了空调箱体故障判断的准确性。
4、由第七监测点、第八监测点和第九监测点上的加速度传感器对电机上驱动端的三个方向振动产生的力进行监测，由第四监测点、第五监测点和第六监测点的加速度传感器对电机上非驱动端上的三个方向振动产生的力进行监测，以获取整个电机更加全面的振动数据，实现电机各种故障均能够被监测判断出来，提高了电机振动数据监测的可靠性和准确性，有效提高了电机故障判断的准确性。
5、由第十监测点、第十一监测点和第十二监测点上的加速度传感器对风机非驱动端上三个方向振动产生的力进行监测，由第十三监测点、第十四监测点和第十五监测点上的加速度传感器对风机驱动端上三个方向振动产生的力进行监测，以获取整个风机更加全面的震动数据，实现风机各种故障均能够被监测判断出来，提高了风机振动数据监测的可靠性和准确性，有效提高了风机故障判断的准确性。
附图说明
下面结合附图对本发明作进一步说明：
图1为本发明实施例一提出的一种空调振动的监测和诊断方法中加速度传感器的安装侧示图；
图2为为本发明实施例一提出的一种空调振动的监测和诊断方法中加速度传感器的安装主视图；
图中所标各部件名称如下：
1-空调箱体，2-空调箱体底座，3-电机，4-风机，5-第一监测点，6-第二监测点，7-第三监测点，8-第四监测点，9-第五监测点，10-第六监测点，11-第七监测点，12-第八监测点，13-第九监测点，14-第十监测点，15-第十一监测点，16-第十二监测点，17-第十三监测点，18-第十四监测点，19-第十五监测点。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明。需要理解的是，下述的“上”、“下”、“左”、“右”、“纵向”、“横向”、“内”、“外”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”等指示方位或位置关系的词语仅基于附图所示的方位或位置关系，仅为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置/元件必须具有特定的方位或以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
实施例一
参照图1和图2，本发明提供一种空调振动的监测和诊断方法，包括信号采集步骤、信号处理步骤、信号分析步骤和诊断步骤，
信号采集步骤：采集空调箱体1、风机4和电机3的振动加速度模拟信号；
信号处理步骤：振动加速度模拟信号由信号处理模块转换成振动速度数字信号；
信号分析步骤：振动速度数字信号由数据筛查模块区分成空调箱体振动速度数字信号、风机振动速度数字信号和电机振动速度数字信号，然后将空调箱体振动速度数字信号与空调箱体整定值进行比较，将风机振动速度数字信号与风机整定值进行比较，将电机振动速度数字信号与电机整定值进行比较，将超出整定值的数据输出到数据处理模块，由数据处理模块进一步提取空调箱体、风机和电机各自的振动频率、对应的详细部位以及振动方向，从而获取了空调箱体、风机和电机的特征值；
诊断步骤：将所述特征值与数据库模块中的预设特征值进行匹配，确定故障类型。
在本实施例中，所述信号采集步骤中，在空调箱体1、风机4和电机3上布置有加速度传感器，用于采集所述振动加速度模拟信号。
在本实施例中，空调箱体1下端设有空调箱体底座2，所述空调箱体底座2的四个拐角处均设有第一监测点5、第二监测点6和第三监测点7，所述加速度传感器布置于第一监测点5、第二监测点6和第三监测点7上，所述第一监测点5、第二监测点6和第三监测点7位于相互垂直的三个方向上。由第一监测点5、第二监测点6和第三监测点7上的加速度传感器对空调箱体的三个方向上的振动产生的力进行监测，以获取空调箱体更加全面的振动数据，实现空调箱体各种故障均能够通过第一监测点5、第二监测点6和第三监测点7的监测数据进行判断，提高了空调箱体1振动数据监测的可靠性和准确性，有效提高了空调箱体1故障判断的准确性。
在本实施例中，电机3包括非驱动端和驱动端，非驱动端上设有第四监测点8、第五监测点9和第六监测点10，驱动端上设有第七监测点11、第八监测点12和第九监测点13，加速度传感器布置于第四监测点8、第五监测点9和第六监测点10上，加速度传感器布置于第七监测点11、第八监测点12和第九监测点13上。第四监测点8、第五监测点9和第六监测点10相互垂直布置，第七监测点11、第八监测点12和第九监测点13相互垂直布置。由第七监测点11、第八监测点12和第九监测点13上的加速度传感器对电机上驱动端的三个方向振动产生的力进行监测，由第四监测点8、第五监测点9和第六监测点10的加速度传感器对电机上非驱动端上的三个方向振动产生的力进行监测，以获取整个电机3更加全面的振动数据，实现电机各种故障均能够被监测判断出来，提高了电机振动数据监测的可靠性和准确性，有效提高了电机故障判断的准确性。
在本实施例中，风机4包括非驱动端和驱动端，非驱动端上设有第十监测点14、第十一监测点15和第十二监测点16，驱动端上设有第十三监测点17、第十四监测点18和第十五监测点19，加速度传感器布置于第十监测点14、第十一监测点15和第十二监测点16上，加速度传感器布置于第十三监测点17、第十四监测点18和第十五监测点19上。第十监测点14、第十一监测点15和第十二监测点16相互垂直布置，第十三监测点17、第十四监测点18和第十五监测点19相互垂直布置。由第十监测点14、第十一监测点15和第十二监测点16上的加速度传感器对风机非驱动端上三个方向振动产生的力进行监测，由第十三监测点17、第十四监测点18和第十五监测点19上的加速度传感器对风机驱动端上三个方向振动产生的力进行监测，以获取整个风机4更加全面的振动数据，实现风机各种故障均能够被监测判断出来，提高了风机振动数据监测的可靠性和准确性，有效提高了风机故障判断的准确性。
除上述优选实施例外，本发明还有其他的实施方式，本领域技术人员可以根据本发明作出各种改变和变形，只要不脱离本发明的精神，均应属于本发明所附权利要求所定义的范围。

Claims (10)

1.一种空调振动的监测和诊断方法，包括信号采集步骤、信号处理步骤、信号分析步骤和诊断步骤，其特征在于，
信号采集步骤：采集空调箱体、风机和电机的振动加速度模拟信号；
信号处理步骤：将采集到的振动加速度模拟信号转换成振动速度数字信号；
信号分析步骤：将收集的振动速度数字信号区分为空调箱体、风机和电机各自的振动速度数字信号，然后将空调箱体、风机和电机各自的振动速度数字信号分别与对应的整定值进行比较，超出整定值的数据进一步提取，获取空调箱体、风机和电机各自的振动频率、对应的详细部位以及振动方向，从而获得了空调箱体、风机和电机各自的特征值；
诊断步骤：将所述特征值与数据库模块中的预设特征值进行匹配，确定故障类型。
2.根据权利要求1所述的空调振动的监测和诊断方法，其特征在于，所述信号采集步骤中，在空调箱体、风机和电机上布置有加速度传感器，用于采集所述振动加速度模拟信号。
3.根据权利要求2所述的空调振动的监测和诊断方法，其特征在于，所述空调箱体下端设有空调箱体底座，所述空调箱体底座的四个拐角处均设有第一监测点、第二监测点和第三监测点，所述加速度传感器布置于第一监测点、第二监测点和第三监测点上。
4.根据权利要求3所述的空调振动的监测和诊断方法，其特征在于，所述第一监测点、第二监测点和第三监测点位于相互垂直的三个方向上。
5.根据权利要求2所述的空调振动的监测和诊断方法，其特征在于，所述电机包括非驱动端和驱动端，所述非驱动端上设有第四监测点、第五监测点和第六监测点，所述驱动端上设有第七监测点、第八监测点和第九监测点，所述加速度传感器布置于第四监测点、第五监测点和第六监测点上，所述加速度传感器布置于第七监测点、第八监测点和第九监测点上。
6.根据权利要求5所述的空调震动的监测和诊断方法，其特征在于，所述第四监测点、第五监测点和第六监测点相互垂直布置，所述第七监测点、第八监测点和第九监测点相互垂直布置。
7.根据权利要求2所述的空调震动的监测和诊断方法，其特征在于，所述风机包括非驱动端和驱动端，所述非驱动端上设有第十监测点、第十一监测点和第十二监测点，所述驱动端上设有第十三监测点、第十四监测点和第十五监测点，所述加速度传感器布置于第十监测点、第十一监测点和第十二监测点上，所述加速度传感器布置于第十三监测点、第十四监测点和第十五监测点上。
8.根据权利要求7所述的空调震动的监测和诊断方法，其特征在于，所述第十监测点、第十一监测点和第十二监测点相互垂直布置，所述第十三监测点、第十四监测点和第十五监测点相互垂直布置。
9.根据权利要求1所述的空调震动的监测和诊断方法，其特征在于，所述信号处理步骤中，所述振动加速度模拟信号由信号处理模块转换成振动速度数字信号。
10.根据权利要求1所述的空调震动的监测和诊断方法，其特征在于，所述信号分析步骤中，所述振动速度数字信号由数据筛查模块区分成空调箱体振动速度数字信号、风机振动速度数字信号和电机振动速度数字信号，然后将空调箱体振动速度数字信号与空调箱体整定值进行比较，将风机振动速度数字信号与风机整定值进行比较，将电机振动速度数字信号与电机整定值进行比较，将超出整定值的数据输出到数据处理模块，由数据处理模块进一步提取空调箱体、风机和电机各自的振动频率、对应的详细部位以及振动方向，从而获取了空调箱体、风机和电机的特征值。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112067334A (zh) * 2020-08-31 2020-12-11 电子科技大学 一种空调外机故障识别方法

Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0692913B2 (ja) * 1989-02-03 1994-11-16 株式会社日立製作所 摺動運動部の異常診断システム
CN101858778A (zh) * 2010-05-28 2010-10-13 浙江大学 基于振动监测的风力发电机组故障自动诊断方法
CN102749425A (zh) * 2012-07-30 2012-10-24 潍柴动力股份有限公司 一种发动机机体疲劳试验裂纹诊断方法和装置
CN103575535A (zh) * 2013-11-26 2014-02-12 南车株洲电力机车研究所有限公司 风电用双馈发电机滚动轴承故障判别方法及装置
CN103630233A (zh) * 2013-12-18 2014-03-12 国家电网公司 基于加速度传感器的断路器振动监测系统及其监测方法
CN104142176A (zh) * 2013-05-07 2014-11-12 珠海格力电器股份有限公司 空调的振动检测装置
CN106124045A (zh) * 2016-08-31 2016-11-16 北京君通电信设备维修有限公司 一种振动噪声监测系统
CN106323664A (zh) * 2016-09-22 2017-01-11 珠海格力电器股份有限公司 空调机组的振动测试及诊断方法、装置及空调机组
CN206074119U (zh) * 2016-10-11 2017-04-05 龙源（北京）风电工程技术有限公司 一种风电机组延伸测振系统
CN106859673A (zh) * 2017-01-13 2017-06-20 兰州大学 一种基于睡眠脑电的抑郁症风险筛查系统
CN107167223A (zh) * 2017-07-04 2017-09-15 四川长虹空调有限公司 变频空调器压缩机与管路振动测试系统及方法

Patent Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0692913B2 (ja) * 1989-02-03 1994-11-16 株式会社日立製作所 摺動運動部の異常診断システム
CN101858778A (zh) * 2010-05-28 2010-10-13 浙江大学 基于振动监测的风力发电机组故障自动诊断方法
CN102749425A (zh) * 2012-07-30 2012-10-24 潍柴动力股份有限公司 一种发动机机体疲劳试验裂纹诊断方法和装置
CN104142176A (zh) * 2013-05-07 2014-11-12 珠海格力电器股份有限公司 空调的振动检测装置
CN103575535A (zh) * 2013-11-26 2014-02-12 南车株洲电力机车研究所有限公司 风电用双馈发电机滚动轴承故障判别方法及装置
CN103630233A (zh) * 2013-12-18 2014-03-12 国家电网公司 基于加速度传感器的断路器振动监测系统及其监测方法
CN106124045A (zh) * 2016-08-31 2016-11-16 北京君通电信设备维修有限公司 一种振动噪声监测系统
CN106323664A (zh) * 2016-09-22 2017-01-11 珠海格力电器股份有限公司 空调机组的振动测试及诊断方法、装置及空调机组
CN206074119U (zh) * 2016-10-11 2017-04-05 龙源（北京）风电工程技术有限公司 一种风电机组延伸测振系统
CN106859673A (zh) * 2017-01-13 2017-06-20 兰州大学 一种基于睡眠脑电的抑郁症风险筛查系统
CN107167223A (zh) * 2017-07-04 2017-09-15 四川长虹空调有限公司 变频空调器压缩机与管路振动测试系统及方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
陈中才等: "《中华人民共和国机械行业标准JB/T 8689—2014》", 31 December 2014 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112067334A (zh) * 2020-08-31 2020-12-11 电子科技大学 一种空调外机故障识别方法
CN112067334B (zh) * 2020-08-31 2022-03-15 电子科技大学 一种空调外机故障识别方法

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