CN116933024A - 旋转类设备运行状态监控方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种旋转类设备运行状态监控方法及系统，属于机械振动的测量技术领域，包括故障模型训练步骤，包括：获取设备的振动信号和设备的转速；对振动信号进行傅里叶变换处理，得到频域信号；根据转速计算N倍频；从频域信号中获取各倍频的幅值；根据特征频率构建权重矩阵；分别提取所述权重矩阵中各行的最大值作为提取值；为振动信号进行打标签；训练故障模型。本发明的旋转类设备运行状态监控方法，输入参数仅需采集设备的振动信号和设备的转速，对旋转类设备的改造成本小。通过线性变换的方式将原始特征投影到新的特征空间，将特征进行放大，使得更明显，进而能够从较小值的数据中精准地分析出故障数据，本方案故障检出精度更高。

Description

旋转类设备运行状态监控方法及系统

技术领域

本发明属于属于机械振动的测量技术领域，具体地说，涉及一种旋转类设备运行状态监控方法及系统。

背景技术

旋转类设备的运行状态监控是设备全生命周期管理中的重要环节，它能够为设备的运行时长、设备寿命、无故障间隔时间等关键指标的计算提供数据支撑，从而有效地加强企业对设备的精细化管理，减少设备非计划停机、非计划停产带来的风险损失。旋转类设备的轴承使用寿命和振动故障分析受设备运行时长等多种因素的影响，IOS10816定义了设备在不同运行状态下设备健康的振动速率准则，设备的寿命、无故障运行时间等关键指标的计算都需要有设备运行状态数据的支撑。现有设备的运行状态通常由人工进行分析记录，这种方式缺乏准确性，且耗时耗力。

目前还有一些分析方式通过采用算法分析设备的运行状态，但是算法一般需要获取设备的电流、电压、转速等数据信息，从而增加了设备运行状态测定的实施部署的难度，尤其是对于已经安装运行的哑设备，几乎无法在设备安装运行后再次安装电流、电压和转速的数据采集设备。此外，市面上大多数训练模型的方法都属于一类设备统一模型，模型体积大、训练数据量多等条件。

本背景技术所公开的上述信息仅仅用于增加对本申请背景技术的理解，因此，其可能包括不构成本领域普通技术人员已知的现有技术。

发明内容

本发明针对现有技术中旋转类设备故障通常由人工进行分析记录，缺乏准确性，且耗时耗力的技术问题，提出了一种旋转类设备运行状态监控方法及系统，可以解决上述问题。

为实现上述发明目的，本发明采用下述技术方案予以实现：

一种旋转类设备运行状态监控方法，包括：

故障模型训练步骤，包括：

获取设备的振动信号和设备的转速；

对振动信号进行傅里叶变换处理，得到频域信号；

根据转速计算N倍频，其中N为正整数；

从所述频域信号中获取各倍频的幅值，并作为特征频率；

根据所述特征频率构建N×N的权重矩阵，所述权重矩阵的元素，其中，/>表示/>倍频的幅值，/>表示/>倍频的幅值；

分别提取所述权重矩阵中各行的最大值作为提取值，共得到N个提取值；

根据所述N个提取值判断故障类型，并将所述故障类型为所振动信号进行打标签；

将所述N个提取值作为输入值输入模型函数，且所述标签作为输出值，训练故障模型；

设备运行状态监控步骤，包括：

实时采集设备的振动信号和设备的转速，并输入至所述故障模型，所述故障模型输出故障标签。

在有的实施例中，故障模型训练步骤中，根据转速计算N倍频的方法为：

N倍频=N×转速/60。

在有的实施例中，所述故障模型包括：运行正常、停机以及运行异常，分别用不同的标签表示。

在有的实施例中，N个提取值分别为，运行异常至少包括不平衡故障和不对中故障，所述不平衡故障的判断方法为：

如果，则判断为不平衡故障，否则，不判断为不平衡故障。

在有的实施例中，所述不对中故障的判断方法为：

如果以及/>，或者，

，则判断为不对中故障，否则，不判断为不对中故障。

在有的实施例中，设备运行状态监控步骤中，所述故障模型输出一个或者多个故障标签。

在有的实施例中，旋转类设备运行状态监控方法，其特征在于，所述模型函数为：

。

在有的实施例中，所述故障模型训练步骤中，使用随机森林算法进行模型训练。

在有的实施例中，故障模型训练步骤中，所述振动信号至少包括设备在时域上的振动位移、振动速度以及振动加速度。

本发明同时提出了一种旋转类设备运行状态监控系统，包括：

故障模型训练模块，其用于训练故障模型；

设备参数采集模块，其用于采集设备的振动信号和设备的转速，并上传至智能网关；

设备运行状态监控模块，其根据所述智能网关接收的数据，输出故障标签；

所述旋转类设备运行状态监控系统按照前面任一条所记载的监控方法进行故障模型训练和设备运行状态监控。

与现有技术相比，本发明的优点和积极效果是：

本发明的旋转类设备运行状态监控方法，输入参数仅需采集设备的振动信号和设备的转速，对旋转类设备的改造成本小，仅需在设备壳体安装振动传感器即可实现采集数据。

通过对振动信号变换到频域，以及利用转速计算出设备振动的N倍频，并获取N倍频的能量幅值，构建权重矩阵，权重矩阵的元素采用相除进行确定，是为了求最大值为了提出各频谱在整个数列中的权重,通过最大最小权重获取各个值的参数变量，通过线性变换的方式将原始特征投影到新的特征空间，将特征进行放大，使得更明显，进而能够从较小值的数据中精准地分析出故障数据，本方案故障检出精度更高。

本方法的模型通过针对单一设备的不同工况和不同负载进行训练，从而对该设备的运行状况有一个比较完整的概括，模型体积小、训练数据量少等特点，后续更改工况时也可以很容易实现根据新的工况重新生成新的模型。

结合附图阅读本发明的具体实施方式后，本发明的其他特点和优点将变得更加清楚。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明提出的旋转类设备运行状态监控方法的一种实施例的流程图；

图2是本发明提出的旋转类设备运行状态监控方法的一种实施例中采集的振动波形图；

图3是振动信号的频域波形图；

图4是频域波形中N倍频及其幅值的示意图；

图5是本发明提出的旋转类设备运行状态监控方法的不平衡故障示意图；

图6是不平衡故障在频域的波形图；

图7是本发明提出的旋转类设备运行状态监控方法的不对中故障示意图；

图8是不对中故障在频域的波形图；

图9是本发明提出的旋转类设备运行状态监控方法的又一种实施例中所训练的模型示意图；

图10是本发明提出的旋转类设备运行状态监控系统的一种实施例的系统原理图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例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。

需要说明的是，在本发明的描述中，术语“上”、“下”、“左”、“右”、“竖”、“横”、“内”、“外”等指示的方向或位置关系的术语是基于附图所示的方向或位置关系，这仅仅是为了便于描述，而不是指示或暗示所述装置或元件必须具有特定的方位、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。此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。

在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

实施例一

旋转类设备运行时会产生振动信号，旋转部件转动的不平衡、位置不对中、磨损或者结构松动等故障时产生的振动信号与正常运行时是不同的。但是微小故障情况下的振动信号具有非平稳性、复杂性和故障特征弱的特性，所以对微小故障的检测较难。

基于以上，本实施例提出了一种旋转类设备运行状态监控方法，如图1所示，包括：

故障模型训练步骤，包括：

获取设备的振动信号和设备的转速，设备在运行时和不运行时均会产生振动信号，只是在不运行时产生的振动信号会及其微弱。可通过在旋转类设备的壳体上安装部署振动传感器的方式，如图2所示，以采集和计算设备的振动信号。

对振动信号进行傅里叶变换处理，得到频域信号；频域信号反映了振动信号能量主要在哪些振动频率。

根据转速计算N倍频，其中N为正整数。

转速为转动传感器采集的真实转动速度，其反映了单位时间内的转动的转数，也即转动频率，理论上设备的振动频率应当与转动频率一致，也即能量应当集中在转动频率附近。也即，能量集中在1倍频处。当设备存在故障导致的振动异常时，会出现其他倍频处的能量异常，也即其他倍频处的幅值异常，基于此原理，本方案通过转速获取设备的真实转动速度，同时以根据转速计算的1倍频作为工频，计算出其他的整数倍频，以便于后续步骤中对其他倍频处的能量进行分析，进而有助于训练出准确的故障模型。

如图3所示，为振动信号的频域波形，从频域信号中获取各倍频的幅值，并作为特征频率，各倍频的幅值反映了在各倍频时的振动能量。

根据特征频率构建N×N的权重矩阵，权重矩阵的元素，其中，/>表示/>倍频的幅值，/>表示/>倍频的幅值。

权重矩阵的元素的计算过程中，相除是为了求最大值，为了提出各倍频的幅值在整个数列中的权重。在后续的模型函数训练中，通过最大最小权重获取各个值的参数变量。

分别提取权重矩阵中各行的最大值作为提取值，共得到N个提取值。各行的最大值反映了该行所对应倍频幅值在整行数列中的权重最大。该方法能够将典型的倍频的分量凸显出来，保留最重要的特征，它通过线性变换将原始特征投影到新的特征空间，使得新的特征具有更明显的特征，也即，达到强化一个设备的倍频关系的比例系数的作用。对于比如某些倍频的分量过小/过于接近，无法进行比较，本方案能够快速将该变量参数提取出来。

根据N个提取值判断故障类型，并将故障类型为所振动信号进行打标签；

将N个提取值作为输入值输入模型函数，且标签作为输出值，训练故障模型。

设备运行状态监控步骤，包括：

实时采集设备的振动信号和设备的转速，并输入至故障模型，故障模型输出故障标签。

本实施例的旋转类设备运行状态监控方法，输入参数仅需采集设备的振动信号和设备的转速，通过对振动信号变换到频域，以及利用转速计算出设备振动的N倍频，并获取N倍频的能量幅值，如图4所示，构建权重矩阵，权重矩阵的元素采用相除进行确定，是为了求最大值为了提出各频谱在整个数列中的权重,通过最大最小权重获取各个值的参数变量，通过线性变换的方式将原始特征投影到新的特征空间，将特征进行放大，使得更明显，进而能够从较小值的数据中精准地分析出故障数据，本方案故障检出精度更高。

一般情况下，转速传感器采集的转速单位是转/分钟，而频率的单位时间是秒，因此，在有的实施例中，故障模型训练步骤中，根据转速计算N倍频的方法为：

N倍频=N×转速/60。

也即，将转速传感器采集的转速除以60，使得单位统一。

N倍频也即1倍频的N倍。

在有的实施例中，故障模型包括：运行正常、停机以及运行异常，分别用不同的标签表示。

转频在频谱上出现冲击的现象通常是由于以下原因导致的：

1.不平衡：设备的转子或旋转部件存在不平衡现象，即质量分布不均匀。不平衡会导致旋转部件在转动过程中产生离心力，进而引起振动。这种振动会在频谱上表现为转频及其倍频的冲击峰值。

2.轴对中问题：设备的轴线与理想轴线不重合或不平行，即轴对中问题。轴对中问题会导致设备在运转时产生偏心力，引起振动。这种振动同样会在频谱上表现为转频及其倍频的冲击峰值。

3.转子故障：设备的转子可能存在故障，如断裂、裂纹或失衡等。这些故障会导致转子在旋转时产生非正常的振动，进而在频谱上产生冲击峰值。

4.转速波动：设备的转速不稳定或存在波动。转速波动会引起频谱图上转频峰值的波动，产生冲击状的变化。

这些因素导致的转频冲击在频谱图上通常表现为突出的峰值或尖峰，与其他频率成分相比具有较高的能量。这种冲击峰值的出现可以用来诊断设备的运行状态和振动特性，并且可以帮助确定可能的故障原因。

在有的实施例中，N个提取值分别为，运行异常至少包括不平衡故障和不对中故障，不平衡故障的判断方法为：

如果，则判断为不平衡故障，否则，不判断为不平衡故障。

在有的实施例中，不对中故障的判断方法为：

如果以及/>，或者，

，则判断为不对中故障，否则，不判断为不对中故障。

在有的实施例中，有可能设备同时存在多种故障，因此，设备运行状态监控步骤中，故障模型输出一个或者多个故障标签。

在有的实施例中，旋转类设备运行状态监控方法，其特征在于，模型函数为：

。

例如，振动波形x1的模型函数为：

。

在有的实施例中，故障模型训练步骤中，使用随机森林算法进行模型训练，如图9所示。

在有的实施例中，故障模型训练步骤中，振动信号至少包括设备在时域上的振动位移、振动速度以及振动加速度。

下面以两个案例举例说明。

1.不平衡故障，如图5所示。

不平衡振动的频率成分单一而明朗，如图6所示，主要表现为转子的基频等于转子的旋转频率，即：

fo=fr=n/60；

式中 fo——转子一阶频率，即转子基频(Hz)；

fr——转子旋转频率(Hz)；

n——转子转速(r/min)。

除此之外，不平衡振动还会激起其他一些弱小的频率成分，如1/2 fr 、2 fr等。

此外，转速还会影响转子振动的频率。转子的振动频率与转速相关，通常以转速的倍频形式出现。例如，当转速为n转/分钟时，转子振动的频率可能会出现在n、2n、3n等倍频处。这些倍频成分在频谱分析中可以被观察到，并且它们的幅值可以反映出转子不平衡的程度。

转子不平衡的频谱图及相位分析主要是横向简谐振动，频率等于转频，有较小的成梯状的倍频分量。一倍频振幅突出，通常占通频振幅总量的70%以上，通频时域波形图为近似的等幅正弦波。轴心轨迹图为一个稳定的、长短轴相差不大的椭圆。

2.不对中故障，如图7所示。

设备轴不对中问题在频谱上的体现通常表现为旋转频率及其倍频的峰值信号，如图8所示。具体来说，以下是设备轴不对中在频谱上的一些特征：

（1）旋转频率峰值：设备轴不对中会导致设备旋转频率的峰值在频谱图上明显增强。这是因为不对中会引起设备的不平衡旋转，产生强烈的振动信号，使得旋转频率成分在频谱上显著增强。

（2）旋转频率的倍频峰值：设备轴不对中还会导致旋转频率的倍频信号在频谱图上出现。由于设备旋转不平衡，会引起旋转频率的倍频成分，如2倍频、3倍频等，在频谱图上形成峰值。

（3）侧边带峰值：设备轴不对中还可能导致旋转频率的侧边带峰值。这些峰值位于旋转频率的附近，通常由于不平衡引起的振动信号在频谱上的频率扩展。

实施例二

本发明同时提出了一种旋转类设备运行状态监控系统，如图10所示，包括：

故障模型训练模块，其用于训练故障模型；

设备参数采集模块12，其用于采集设备11的振动信号和设备的转速，并上传至智能网关13；

设备运行状态监控模块，其根据智能网关13接收的数据，输出故障标签。

旋转类设备运行状态监控系统按照实施例一中所记载的监控方法进行故障模型训练和设备运行状态监控。

具体而言，故障模型训练模块训练故障模型的方法包括：

获取设备的振动信号和设备的转速，设备在运行时和不运行时均会产生振动信号，只是在不运行时产生的振动信号会及其微弱。可通过在旋转类设备的壳体上安装部署振动传感器的方式，如图2所示，以采集和计算设备的振动信号。

对振动信号进行傅里叶变换处理，得到频域信号；频域信号反映了振动信号能量主要在哪些振动频率。

根据转速计算N倍频，其中N为正整数。

转速为转动传感器采集的真实转动速度，其反映了单位时间内的转动的转数，也即转动频率，理论上设备的振动频率应当与转动频率一致，也即能量应当集中在转动频率附近。也即，能量集中在1倍频处。当设备存在故障导致的振动异常时，会出现其他倍频处的能量异常，也即其他倍频处的幅值异常，基于此原理，本方案通过转速获取设备的真实转动速度，同时以根据转速计算的1倍频作为工频，计算出其他的整数倍频，以便于后续步骤中对其他倍频处的能量进行分析，进而有助于训练出准确的故障模型。

如图3所示，为振动信号的频域波形，从频域信号中获取各倍频的幅值，并作为特征频率，各倍频的幅值反映了在各倍频时的振动能量。

根据特征频率构建N×N的权重矩阵，权重矩阵的元素，其中，/>表示/>倍频的幅值，/>表示/>倍频的幅值。

权重矩阵的元素的计算过程中，相除是为了求最大值，为了提出各倍频的幅值在整个数列中的权重。在后续的模型函数训练中，通过最大最小权重获取各个值的参数变量。

分别提取权重矩阵中各行的最大值作为提取值，共得到N个提取值。各行的最大值反映了该行所对应倍频幅值在整行数列中的权重最大。该方法能够将典型的倍频的分量凸显出来，保留最重要的特征，它通过线性变换将原始特征投影到新的特征空间，使得新的特征具有更明显的特征，也即，达到强化一个设备的倍频关系的比例系数的作用。对于比如某些倍频的分量过小/过于接近，无法进行比较，本方案能够快速将该变量参数提取出来。

根据N个提取值判断故障类型，并将故障类型为所振动信号进行打标签；

将N个提取值作为输入值输入模型函数，且标签作为输出值，训练故障模型。

智能网关13接收的数据，输入至故障模型，故障模型输出故障标签。

旋转类设备运行状态监控系统所采用的方法具体可参见实施例一中记载，在此不做赘述。

以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其进行限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的普通技术人员来说，依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明所要求保护的技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种旋转类设备运行状态监控方法，其特征在于，包括：

故障模型训练步骤，包括：

获取设备的振动信号和设备的转速；

对振动信号进行傅里叶变换处理，得到频域信号；

根据转速计算N倍频，其中N为正整数；

从所述频域信号中获取各倍频的幅值，并作为特征频率；

根据所述特征频率构建N×N的权重矩阵，所述权重矩阵的元素，其中，/>表示倍频的幅值，/>表示/>倍频的幅值；

分别提取所述权重矩阵中各行的最大值作为提取值，共得到N个提取值；

根据所述N个提取值判断故障类型，并将所述故障类型为所振动信号进行打标签；

将所述N个提取值作为输入值输入模型函数，且所述标签作为输出值，训练故障模型；

设备运行状态监控步骤，包括：

实时采集设备的振动信号和设备的转速，并输入至所述故障模型，所述故障模型输出故障标签。

2.根据权利要求1所述的旋转类设备运行状态监控方法，其特征在于，故障模型训练步骤中，根据转速计算N倍频的方法为：

N倍频=N×转速/60。

3.根据权利要求1所述的旋转类设备运行状态监控方法，其特征在于，所述故障模型包括：运行正常、停机以及运行异常，分别用不同的标签表示。

4.根据权利要求3所述的旋转类设备运行状态监控方法，其特征在于，N个提取值分别为，运行异常至少包括不平衡故障和不对中故障，所述不平衡故障的判断方法为：

如果，则判断为不平衡故障，否则，不判断为不平衡故障。

5.根据权利要求4所述的旋转类设备运行状态监控方法，其特征在于，所述不对中故障的判断方法为：

如果以及/>，或者，

，则判断为不对中故障，否则，不判断为不对中故障。

6.根据权利要求4所述的旋转类设备运行状态监控方法，其特征在于，设备运行状态监控步骤中，所述故障模型输出一个或者多个故障标签。

7.根据权利要求1-6任一项所述的旋转类设备运行状态监控方法，其特征在于，

旋转类设备运行状态监控方法，其特征在于，所述模型函数为：

。

8.根据权利要求1-6任一项所述的旋转类设备运行状态监控方法，其特征在于，所述故障模型训练步骤中，使用随机森林算法进行模型训练。

9.根据权利要求1-6任一项所述的旋转类设备运行状态监控方法，其特征在于，故障模型训练步骤中，所述振动信号至少包括设备在时域上的振动位移、振动速度以及振动加速度。

10.一种旋转类设备运行状态监控系统，其特征在于，包括：

故障模型训练模块，其用于训练故障模型；

设备参数采集模块，其用于采集设备的振动信号和设备的转速，并上传至智能网关；

设备运行状态监控模块，其根据所述智能网关接收的数据，输出故障标签；

所述旋转类设备运行状态监控系统按照权利要求1-9任一项所述的监控方法进行故障模型训练和设备运行状态监控。