CN112798097A - 一种振动监测系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及振动检测技术领域，具体涉及一种振动监测系统，包括：采集模块，用于实时采集机床不同运行状态下的振动信号；储存模块，用于储存机床不同运行状态下的振动信号；分析模块，用于采用统计算法对机床不同运行状态下的振动信号进行分析，得到机床不同运行状态下振动信号的变化规律；标定模块，用于根据当前采集的振动信号的变化率确定机床当前运行状态；判断模块，用于根据当前采集的振动信号的数值范围与机床当前运行状态下振动信号的变化规律判断是否存在振动突变事件，并在存在振动突变事件时发送报警信号；预警模块，用于进行报警。本发明解决了现有技术不能反映机床报警时的运行状况，也不能为故障诊断提供有效信息的技术问题。
Description
技术领域
本发明涉及振动检测技术领域，具体涉及一种振动监测系统。
背景技术
机床在经济建设中有着举足轻重的作用，由于机床的结构复杂且精密，运行中的故障报警越来越受到重视，及早发现机床的故障有利于提高生产效率和产品质量。目前对机床运行监测是在机床停机后由专人对机床进行现场监测，采用这样的方式实时性差且浪费人力。
对此，文件CN103419090A公开了一种机床的振动传感监测装置，包括振动传感器、固定装置、微控制器、传输模块和数据处理装置，振动传感器通过固定装置固定在机床上，振动传感器连接微控制器，传输模块连接微控制器和数据处理装置。利用振动传感器监测机床在不同运行状态下的振幅和频率，并通过数据处理装置进行标定处理和实时监测，可以方便快捷的实现机床的实时监测。
对机床在不同运行状态下的振幅和频率进行监测，判断振动频率是否与正常情况有差异，以及预先设定报警阈值来判断其运行状态，没有考虑监测数据的统计学规律，不能从多方面详细的反映机床报警时的运行状况，也不能为报警后的故障诊断提供更多的有效信息。
发明内容
本发明提供一种振动监测系统，解决了现有技术不能反映机床报警时的运行状况，也不能为故障诊断提供有效信息的技术问题。
本发明提供的基础方案为：一种振动监测系统，包括：
采集模块，用于实时采集机床不同运行状态下的振动信号；
储存模块，用于储存机床不同运行状态下的振动信号；
分析模块，用于采用统计算法对机床不同运行状态下的振动信号进行分析，得到机床不同运行状态下振动信号的变化规律；
标定模块，用于根据当前采集的振动信号的变化率确定机床当前运行状态；
判断模块，用于根据当前采集的振动信号的数值范围与机床当前运行状态下振动信号的变化规律判断是否存在振动突变事件，并在存在振动突变事件时发送报警信号；
预警模块，用于接收报警信号，并进行报警。
本发明的工作原理及优点在于：由于机床工作时，在不同的运行状态，振动信号会有不同的变化规律，故而需要采集机床不同运行状态下的振动信号并进行分析，从而得出机床不同运行状态下振动信号的变化规律。在当前时刻，采集到振动信号后，先根据振动信号的变化率确定机床当前运行状态，然后以机床当前运行状态下振动信号的变化规律，结合当前时刻采集的振动信号的变化规律判断是否存在振动突变事件。通过这样的方式，在判定是否存在振动突变事件时，区分了不同的运行状态，针对不同运行状态下振动信号的变化规律分别进行判断，相较于不区分运行状态直接进行判断而言更加准确，可以方便的监测机床的运行状态；与此同时，振动信号的变化规律是通过统计算法得到，能够反映机床的真实运行状况，从而能够为故障诊断提供更多的有效信息。
本发明采用统计算法得到机床不同运行状态下振动信号的变化规律，同时针对不同运行状态下振动信号的变化规律分别进行判断是否存在振动突变事件，解决了现有技术不能反映机床报警时的运行状况，也不能为故障诊断提供有效信息的技术问题。
进一步，分析模块用于将当前采集振动信号时刻之前一段时间内采集的振动信号按照高斯分布计算均值μ和标准方差σ2，并利用均值μ和标准方差σ2计算第一正常阈值和第二正常阈值。
有益效果在于：通常，机床在正常运行时振动信号的数值呈正态分布，也即符合高斯模型的分布规律，通过这样的方式，能够反映振动信号的统计学规律。
进一步，根据当前采集的振动信号的数值范围与机床当前运行状态下振动信号的变化规律判断是否存在振动突变事件具体为：若振动信号的数值位于第一正常阈值和第二正常阈值之间，判定不存在振动突变事件；若振动信号的数值没有位于第一正常阈值和第二正常阈值之间，判定存在振动突变事件。
有益效果在于：通常，考虑到实际的工作环境与机械设备的特点，振动信号的数值会在一定的范围内进行波动，通过这样的方式，相较于根据固定阈值进行判断更加的准确、可靠。
进一步，第一正常阈值为μ-2σ，第二正常阈值为μ+2σ。
有益效果在于：小概率事件通常指发生的概率小于5％的事件，振动信号的数值落在(μ-2σ，μ+2σ)以外的概率小于5％，通过这样的方式可以在符合统计规律的前提下准确地判定是否存在振动突变事件。
进一步，分析模块还用于采用统计算法对机床不同运行状态下的振动信号进行分析，根据振动信号数据的趋势诊断可能发生的故障。
有益效果在于：不同的故障通常对应着不同的变化趋势，通过这样的方式，能够提前预测机床可能发生的故障，从而便于事先采取相应的措施。
进一步，分析模块采用图表的形式输出对机床不同运行状态下的振动信号数据的变化趋势。
有益效果在于：通过图表的方式，更容易直观地观察振动信号数据的变化趋势，从而有利于进行分析。
进一步，振动信号包括振幅和频率。
有益效果在于：在机械振动中，振幅描述振动幅度的大小和强弱，频率描述振动的快慢，振幅越大和/或频率越高，机床越容易被损坏，通过两个物理量能够准确地反应机床的振动情况。
进一步，预警模块包括LED灯和蜂鸣器。
有益效果在于：通过这样的方式，同时采用亮灯颜色和鸣叫的模式进行报警，能够实现最佳的声光报警效果。
附图说明
图1为本发明一种振动监测系统实施例的系统结构框图。
图2为本发明一种振动监测系统实施例3的工具箱用于放置特种刀具的格子的结构示意图。
具体实施方式
下面通过具体实施方式进一步详细的说明：
说明书附图中的标记包括：壳体1、钢柱2、缓冲板3、压力传感器4、弹簧5、特种刀具6。
实施例1
本发明一种振动监测系统实施例基本如附图1所示，包括：
采集模块，用于实时采集机床不同运行状态下的振动信号；
储存模块，用于储存机床不同运行状态下的振动信号；
分析模块，用于采用统计算法对机床不同运行状态下的振动信号进行分析，得到机床不同运行状态下振动信号的变化规律；
标定模块，用于根据当前采集的振动信号的变化率确定机床当前运行状态；
判断模块，用于根据当前采集的振动信号的数值范围与机床当前运行状态下振动信号的变化规律判断是否存在振动突变事件，并在存在振动突变事件时发送报警信号；
预警模块，用于接收报警信号，并进行报警。
在本实施例中，采集模块为振动传感器，储存模块、分析模块、标定模块、判断模块集成在服务器上，储存模块为固态硬盘，分析模块、标定模块、判断模块通过软件/程序/代码实现其功能，预警模块为LED灯和蜂鸣器。
具体实施过程如下：
S1、实时采集机床不同运行状态下的振动信号。
振动传感器通过固定安装在机床上，实时采集机床不同运行状态下的振动信号，并通过蓝牙或者Wifi将采集的振动信号发送到服务器。在本实施例中，振动信号包括振幅和频率，而机床的运行状态指机床的主轴转速。由于针对不同的工件加工，机床会采用不同的主轴转速，不同的主轴转速对应不同的振幅和/或频率。但是，不同的主轴转速对应的不同的振幅和/或频率具有一定的误差，也即振幅和/或频率会在一定的范围内进行波动。
S2、储存机床不同运行状态下的振动信号。
当服务器接收到不同运行状态下的振动信号，也即机床在不同的主轴转速下对应不同的振幅和/或频率时，将其储存在固态硬盘中，便于随时进行调取。在本实施例中，固态硬盘中事先已经预先储存有大量的机床在不同的主轴转速下对应不同的振幅和/或频率的数据，振动传感器每采集一次振动信号，固态硬盘的数据就更新一次，也即增加一次，从而不断扩大数据量。
S3、采用统计算法对机床不同运行状态下的振动信号进行分析，得到机床不同运行状态下振动信号的变化规律。
在本实施例中，分析模块采用SPSS统计分析软件，对机床不同运行状态下的振动信号，也即振幅、频率数据进行分析，得到机床不同运行状态下振动信号，也即振幅、频率的变化规律。
具体而言，将当前采集振动信号时刻之前一段时间内采集的振动信号按照高斯分布计算均值μ和标准方差σ2，并利用均值μ和标准方差σ2计算第一正常阈值和第二正常阈值，其中，第一正常阈值为μ-2σ，第二正常阈值为μ+2σ。比如说，对于主轴转速为1000r/min的运行状态，将当前采集振幅的时刻前24小时内采集的振幅数据，按照高斯分布计算，得到振幅的均值μ＝0.10m和标准方差σ2＝0.0004，那么第一正常阈值为μ-2σ＝0.10-2×0.02＝0.06m，第二正常阈值为μ+2σ＝0.10+2×0.02＝0.14m。也就是说，机床在主轴转速为1000r/min的运行状态时，其振幅的变化范围在0.06～0.14m之间，通过类似方式，可以得到机床在其他不同主轴转速下的振幅的变化范围区间。
S4、根据当前采集的振动信号的变化率确定机床当前运行状态。
由于机床在不同的运行状态，也即不同的主轴转速下，机床的振幅或者频率的波动区间是不一样的，故而，在判断机床是否存在振动突变事件之前，需要标定模块先确定机床的运行状态。在本实施例中，通过振幅或者频率的变化率来确定机床当前的运行状态。比如说，要确定当前时刻振幅的变化率，当前时刻的振幅为0.12m，5秒钟之前的那个时刻振幅为0.09m，那么当前时刻振幅的变化率为(0.12-0.09)/5＝0.006m/s。得到振幅的变化率后，根据以往的数据进行匹配主轴的转速。比如说，机床主轴的转速为1000r/min时，振幅的变化率在0.005～0.007m/s之间，而0.006m/s在0.005～0.007m/s之间，那么认定当前时刻的运行状态为1000r/min。
S5、根据当前采集的振动信号的数值范围与机床当前运行状态下振动信号的变化规律判断是否存在振动突变事件，并在存在振动突变事件时发送报警信号。
如上所述，当确定当前时刻的运行状态后，可得到当前时刻振幅的变化区间，接着判断模块根据当前采集的振动信号的数值范围与机床当前运行状态下振动信号的变化规律判断是否存在振动突变事件。具体而言为，若振动信号的数值位于第一正常阈值和第二正常阈值之间，判定不存在振动突变事件；若振动信号的数值没有位于第一正常阈值和第二正常阈值之间，判定存在振动突变事件。比如说，当确定出当前时刻的运行状态为1000r/min时，可得到当前时刻振幅的变化区间为0.06～0.14m，如果振幅为0.10m，位于0.06～0.14m之间，判定不存在振动突变事件；如果振幅为0.15m，没有位于0.06～0.14m之间，判定机床存在振动突变事件，此时，判断模块发送报警信号到预警模块。
S6、进行报警。
当预警模块接收到报警信号后，就进行预警。本实施例中，预警模块包括LED灯和蜂鸣器，LED灯闪烁不同的颜色，蜂鸣器同时发出警报声，这样能够实现最佳的声光报警效果。
实施例2
与实施例1不同之处仅在于，分析模块采用统计算法对机床不同运行状态下的振动信号进行分析，根据振动信号数据的趋势诊断可能发生的故障，并以图表的形式输出对机床不同运行状态下的振动信号数据的变化趋势。比如说，对于振幅而言，采用SPSS软件拟合出不同运行状态下振幅随时间的变化曲线，如果振幅随时间不断增大，说明机床的振动呈发散状态，机床可能出现共振的故障。这样，能够提前预测机床可能发生的故障，通过图表也更容易直观地观察振动信号数据的变化趋势。
实施例3
与实施例2不同之处仅在于，对于某些特种刀具6，比如说，猪骨头的砍刀，此种刀在生活中并不常用，故而有时也需要共享。在工具需求者归还特种刀具6时，需要判断该特种刀具6是否存在缺口。
具体而言，工具箱设有用于放置特种刀具6的格子，如附图2所示，包括：壳体1，壳体1的横截面为矩形，壳体1的上表面设有通孔；多个钢柱2，钢柱2位于壳体1内部，钢柱2位于壳体1左侧，钢柱2的上端焊接在壳体1内部的上表面，钢柱2的下端焊接在壳体1内部的下表面，钢柱2沿着壳体1长度方向排成一条直线；缓冲板3，缓冲板3位于壳体1内部，缓冲板3位于壳体1右侧，缓冲板3与壳体1滑动连接；压力传感器4，压力传感器4位于壳体1内部，压力传感器4通过螺丝固定在壳体1内部的右侧壁面，压力传感器4与服务器信号连接；弹簧5，弹簧5位于壳体1内部，弹簧5左端焊接在缓冲板3上，弹簧5右端与压力传感器4固定连接。
在本实施例中，钢柱2与缓冲板3在水平方向的垂直距离与特种刀具6的宽度相等，也即，在弹簧5处于自然长度的情况下，特种刀具6的左端与钢柱2右侧接触，特种刀具6的右端与缓冲板3左侧表面接触。在归还特种刀具6的时候，对特种刀具6进行放置时，将特种刀具6沿着壳体1的长度方向推进去即可。如果特种刀具6上没有缺口，压力传感器4就不会检测到压力，即使由于推动特种刀具6时的正常左右晃动，压力传感器4检测到的压力的波动也是比较小的；如果特种刀具6上存在缺口，推动特种刀具6时左右晃动就会相对比较大，压力传感器4检测到的压力的波动也会比较大。当服务器接收到压力传感器4发送来的压力值以后，判断最大的压力值是否大于预设压力阈值：如果最大的压力值小于预设压力阈值，说明特种刀具6没有缺口，提示归还成功；如果最大的压力值大于预设压力阈值，说明特种刀具6存在缺口，提示归还失败。
以上所述的仅是本发明的实施例，方案中公知的具体结构及特性等常识在此未作过多描述，所属领域普通技术人员知晓申请日或者优先权日之前发明所属技术领域所有的普通技术知识，能够获知该领域中所有的现有技术，并且具有应用该日期之前常规实验手段的能力，所属领域普通技术人员可以在本申请给出的启示下，结合自身能力完善并实施本方案，一些典型的公知结构或者公知方法不应当成为所属领域普通技术人员实施本申请的障碍。应当指出，对于本领域的技术人员来说，在不脱离本发明结构的前提下，还可以作出若干变形和改进，这些也应该视为本发明的保护范围，这些都不会影响本发明实施的效果和专利的实用性。本申请要求的保护范围应当以其权利要求的内容为准，说明书中的具体实施方式等记载可以用于解释权利要求的内容。
Claims (7)
1.一种振动监测系统，其特征在于，包括：
采集模块，用于实时采集机床不同运行状态下的振动信号；
储存模块，用于储存机床不同运行状态下的振动信号；
分析模块，用于采用统计算法对机床不同运行状态下的振动信号进行分析，得到机床不同运行状态下振动信号的变化规律；
标定模块，用于根据当前采集的振动信号的变化率确定机床当前运行状态；
判断模块，用于根据当前采集的振动信号的数值范围与机床当前运行状态下振动信号的变化规律判断是否存在振动突变事件，并在存在振动突变事件时发送报警信号；
预警模块，用于接收报警信号，并进行报警。
2.如权利要求1所述的振动监测系统，其特征在于，分析模块还用于将当前采集振动信号时刻的前一段时间内采集的振动信号按照高斯分布计算均值μ和标准方差σ2，并利用均值μ和标准方差σ2计算第一正常阈值和第二正常阈值。
3.如权利要求2所述的振动监测系统，其特征在于，根据当前采集的振动信号的数值范围与机床当前运行状态下振动信号的变化规律判断是否存在振动突变事件具体为：若振动信号的数值位于第一正常阈值和第二正常阈值之间，判定不存在振动突变事件；若振动信号的数值没有位于第一正常阈值和第二正常阈值之间，判定存在振动突变事件。
4.如权利要求3所述的振动监测系统，其特征在于，第一正常阈值为μ-2σ，第二正常阈值为μ+2σ。
5.如权利要求4所述的振动监测系统，其特征在于，分析模块还用于采用统计算法对机床不同运行状态下的振动信号进行分析，根据振动信号数据的趋势诊断可能发生的故障。
6.如权利要求5所述的振动监测系统，其特征在于，分析模块采用图表的形式输出对机床不同运行状态下的振动信号数据的变化趋势。
7.如权利要求6所述的振动监测系统，其特征在于，振动信号包括振幅和频率。
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