CN117030249A - 一种用信号时间片段进行往复机械故障定位的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种用信号时间片段进行往复机械故障定位的方法，首先利用键相触发采样采集柱塞处于极限位置时的信号，以确定周期信号起点，并获得转速确定周期信号长度，截取周期信号；对截取的周期信号进行归一化预处理；对归一化预处理后的周期信号进行时间片段划分，并加窗降低冲击信号边界的影响，准确提取冲击信号；统计各个信号时间片段的冲击信号强度变化指标，进行故障特征分析得到故障特征；基于t检验建立故障识别模型，监测运行状态，定位故障柱塞。本发明采集往复机械信号，对信号进行时间片段划分和时域分析处理，建立故障识别模型，监测往复机械的柱塞运行状态，经过实验验证分析，本发明可以有效地对柱塞故障定位。
Description
技术领域
本发明属于机械设备状态监测和故障诊断技术领域，涉及一种往复式机械故障定位的方法，具体是一种用信号时间片段进行往复机械故障定位的方法。
背景技术
随着机械、化工和石油工业的快速发展，对往复机械的使用提出了更高的要求。该类机械设备的主要核心部件为曲柄连杆机构，将旋转运动转化为往复运动，实现机械传动。往复机械在实际运行当中，不仅环境条件恶劣，还往往超负荷运行，导致故障率较高，一般需要安全人员定期巡查，排出故障隐患，但由于早期故障微弱难以发现，致使故障越来越严重，往复机械噪声、振动加剧，甚至停机，影响整个生产线的运行，危害人体生命安全，造成企业巨大经济损失。在未来工业发展中，实现机械设备自动监测、故障诊断，智能化工厂是必然趋势，科研人员在不断研究机械设备的智能化故障诊断，根据机械设备的温度、声音、振动、电流等信号，结合多种信号处理方式，如：时域分析、频域分析、时频域分析和神经网络学习等方法，能够快速、准确的识别机械设备故障，达到预防性维修的目的，避免给企业带来经济损失，发挥了重要的作用。但在具体的机械设备上运用，还需要不断改进，针对往复机械中的曲柄连杆机构容易发生的柱塞故障，本文提出了一种用信号时间片段进行往复机械柱塞故障定位的方法，结合信号时域波形和往复机械运动的特性，分析往复机械的柱塞随时间而产生的振动冲击，对应信号时间片段的信号强度变化，监测该变化，明确故障发生趋势，并识别故障发生的位置。
发明内容
本发明的目的是提供一种用信号时间片段进行往复机械故障定位的方法，该方法采集往复机械信号，对信号进行时间片段划分和时域分析处理，提取各个柱塞极限位置时的冲击信号片段的特征值，进行故障特征分析，计算得到故障识别模型，定位故障柱塞。
本发明的技术方案是：一种用信号时间片段进行往复机械故障定位的方法，对采集的信号进行分析处理，与往复机械运动特性相对应，包括以下步骤：
步骤S1:对往复机械的运动进行动力学特征分析，得到各个柱塞运动规律；
步骤S2:利用键相触发采样采集柱塞处于极限位置时的信号，以确定周期信号起点，并获得转速确定周期信号长度，截取周期信号；
步骤S3:在对往复机械监测过程中，对截取的周期信号进行归一化预处理，避免故障误判；
步骤S4:对归一化预处理后的周期信号进行时间片段划分，并加窗降低冲击信号边界的影响，准确提取冲击信号；
步骤S5:统计各个信号时间片段的冲击信号强度变化指标，进行故障特征分析，得到故障特征；
步骤S6:基于t检验建立故障识别模型，监测运行状态，定位故障柱塞，并实现智能化报警。
进一步地，所述步骤S1中，分析往复机械运动特性，以曲柄连杆机构为分析对象，在连接的曲轴上共有五个连杆柱塞，这五个柱塞根据各个柱塞的运动顺序依次往复到达极限位置，产生十次振动冲击。
进一步地，所述步骤S2中，为了使柱塞到达极限位置时产生的振动冲击，与周期信号中的时域波形相对应，因此采用键相触发的采样方式，使第一个柱塞处于极限位置外拉时，开始采集信号，以便确定周期信号起点，同时键相触发采样得到曲轴转速，根据曲轴转速确定周期信号长度，准确截取曲轴连杆机构运动的周期信号。
进一步地，所述步骤S3中，采用Z-Score归一化方法进行预处理，避免往复机械在不同负载下产生故障误判；Z-Score将周期信号按比例缩放，使之落入一个特定区间，得到归一化预处理后的周期信号x′：
其中：xi是进行归一化预处理前的周期信号，μ是平均值，σ是标准差。
进一步地，所述步骤S4中，对归一化预处理后的周期信号，采用平均划分方式，得到若干个信号时间片段的冲击信号，并对这若干个信号时间片段的冲击信号加窗降低冲击信号边界的影响，准确提取冲击信号。
进一步地，所述步骤S5中，获取故障特征包括：对若干个信号时间片段的冲击信号进行时域分析，计算若干个信号时间片段的冲击信号的时域特征值，用有效值表示冲击信号的强度变化，计算公式如下:
有效值：
其中：x′i为第i个时间片段的冲击信号的幅值，m为冲击信号个数。
进一步地，所述步骤S6中，将获取的故障特征，利用故障识别模型进行故障识别，故障识别模型采用t检验进行构建，故障识别模型用t检验推论有效值差异发生的概率，作为判断故障是否发生的依据；检验有效值的差异变化，从而监测往复机械运行状态并定位故障柱塞，实现智能化报警；t检验模型：
其中：是需要检验的有效值平均值，μrms、σrms是往复机械健康状态下建立的有效值总体平均值和标准差，a是需要检验的有效值个数。
本发明的有益效果是：本发明采用信号监测往复机械运行状态，根据往复运动特性，划分信号时间片段，并与柱塞极限位置相对应，得到各个冲击信号片段，分析冲击信号的特征值变化，确定柱塞阀泄漏等故障特征，基于t检验建立故障识别模型，监测往复机械运行状态，定位故障，实现智能化报警。
附图说明
图1是本发明流程图；
图2是曲柄连杆机构简图；
图3是本发明信号时域波形(采样频率为fs＝12800kHz，曲轴转速n＝150r/min)；
图4是本发明归一化后的周期信号；
图5是本发明对归一化预处理后的周期信号进行信号时间片段划分的时域分布图；
图6是本发明部分信号时间片段的冲击信号；
图7是本发明冲击4、冲击9的信号强度变化示意图；
图8是本发明冲击信号强度变化趋势图；
图9是本发明对柱塞5的识别结果图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明做进一步说明。
图1为本发明方法的流程图。如图1所示，一种用信号时间片段进行往复机械故障定位的方法，包括：步骤S1至步骤S6；
步骤S1、对往复机械的运动进行动力学特征分析，得到各个柱塞运动规律；分析往复机械运动特性，以曲柄连杆机构为分析对象，在连接的曲轴上共有五个连杆柱塞，这五个柱塞根据各个柱塞的运动顺序依次往复到达极限位置，产生十次振动冲击。
曲轴上五个柱塞分布角度相等，每个曲拐对应的角度为72°，第1、2、3、4、5号柱塞依次到达极限外拉位置，期间伴有柱塞内压。假设曲轴以转速n顺时针旋转，当连杆与滑块共线时柱塞处于极限位置，节点A到柱塞中心的距离为x，B点到A点的距离为L，吸入行程x为正向运动，曲柄连杆机构简图如图2所示，图2中正面展示了其中1个柱塞的运动位置，另外的柱塞位于图2中所示柱塞的正后方，相关计算公式如下：
其中：x为柱塞位移，为曲柄转角，ω为曲柄角速度，t为曲柄运动时间，r为曲柄半径，λ为曲柄半径与长度之比。
由上式可得位移与时间的关系为：
简化为:
式中：k和a均为常数。
柱塞在往复运动中，腔内介质一般为液体和空气，受阻压力不同，但是转速一定，从B到A和A到B的行程一样，可知柱塞处于两个极限位置A、B所用的时间相等，记为t。假设曲轴转速为n r/min，所以曲轴旋转一周所用时间为五个柱塞完成一次往复冲击，在一个周期T内有T＝10t。
五个柱塞的冲击顺序分依次为：柱塞2A→柱塞3B→柱塞4A→柱塞5B→柱塞1A→柱塞2B→柱塞3A→柱塞4B→柱塞5A→柱塞1B。
其中，柱塞2A表示第2个柱塞运动到极限位置A产生冲击，柱塞3B表示第3个柱塞运动到极限位置B产生冲击……以此类推；
步骤S2，为了使柱塞到达极限位置时产生的振动冲击，与周期信号中的时域波形相对应，采用键相触发的采样方式，使第一个柱塞处于极限位置B时，采样频率为fs＝＝12800kHz，开始采集信号，以便确定周期信号起点，同时键相触发采样可得到曲轴转速n＝150r/min，根据曲轴转速确定周期信号长度，准确截取曲轴连杆机构运动的周期信号，如图3所示。
周期信号长度为：
步骤S3，往复机械在运行过程中会根据实际需求，工况不断变化，排除由于往复机械设备在不同负载下产生的冲击引起的强度变化，避免故障误判，因此，在对往复机械监测过程中，对截取的周期信号进行归一化预处理，采用Z-Score归一化预处理。Z-Score将周期信号按比例缩放，使之落入一个特定区间，得到归一化预处理后的周期信号x′：
其中：xi是进行归一化预处理前的周期信号，μ是平均值，σ是标准差；归一化预处理后的周期信号如图4所示。
步骤S4，对归一化预处理后的周期信号，采用平均划分方式，得到10个信号时间片段的冲击信号。同时对这10个信号时间片段的冲击信号添加汉宁窗，减小冲击信号边界值的影响，准确提取冲击信号。每个信号时间片段的冲击信号采样长度为：
对归一化预处理后的周期信号进行信号时间片段划分示意图如图5所示，横坐标表示划分间隔，冲击信号位于两横坐标之间。对冲击信号添加汉宁窗进一步提取冲击信号，部分信号时间片段的冲击信号如图6所示，柱塞往复冲击产生的振动峰值位于信号时间片段中间，且两边幅值较小，更加突出冲击信号，准确提取冲击信号。
步骤S5，统计各个信号时间片段的冲击信号强度变化指标，进行故障特征分析，获取故障特征；获取故障特征包括：对10个信号时间片段的冲击信号进行时域分析，计算10个信号时间片段的冲击信号的时域特征值。有效值(均方根)用于反映信号能量的大小，是机械故障诊断中经常运用的指标，故用有效值表示信号强度的变化，其计算公式如下:
有效值：
其中，x′i为第i个时间片段的冲击信号的幅值，m为冲击信号个数，m＝10。
采用往复机械健康运行状态下的13组数据和柱塞阀故障运行状态下的10组数据，对这23组数据进行分析处理。分别计算每个冲击信号的有效值，得到冲击信号的强度变化。其中冲击4和冲击9的信号强度变化示意图如图7所示，图中的黑点即为冲击信号的有效值；
具有机械故障的周期信号各个信号时间片段的冲击信号和机械健康状态下得到的冲击信号强度变化趋势如图8所示；
图8中，冲击4(柱塞5B)表示为第4个时间片段柱塞5到达极限位置B产生的冲击信号，冲击9(柱塞5A)表示为第9个时间片段柱塞5到达极限位置A产生的冲击信号，以此类推；图8中，在第4个时间片段柱塞5到达极限位置B和第9个时间片段柱塞5到达极限位置A时，冲击信号强度变化较大，可知柱塞5有故障；通过本发明上述方法，可以准确提取冲击信号片段，根据冲击信号强度变化趋势，初步获取故障情况，并经过后续步骤进一步精确定位故障柱塞。
步骤S6，将获取的故障特征，利用故障识别模型进行故障识别。故障识别模型采用t检验进行构建，用t检验推论有效值差异发生的概率，作为判断故障是否发生的依据；检验有效值的差异变化，从而监测往复机械运行状态并定位故障柱塞，实现智能化报警。
t检验模型：
其中：是需要检验的有效值平均值，μrms、σrms是往复机械健康状态下建立的有效值总体平均值和标准差，a是需要检验的有效值个数。
利用往复机械持续运行状态下的数据作为数据集，采用t检验进行构建建立故障识别模型，具体识别过程如下：首先将机械维修记录期间的数据剔除，只保留机械健康状态下运行的数据作为t检验的总体，计算得到μrms、σrms，然后将新采集到的数据进行本发明的上述步骤分析处理，得到有效值作为t检验的样本，查t界值表，得到理论统计量tα，若t＞tα，表示有显著差异，则为故障，若t＜tα，表示没有显著差异，则为正常。
针对某往复机械3至5月份的运行数据，经过上述步骤S1-S5处理后得到的有效值，即故障特征代入t检验模型中，其中，柱塞5的识别结果如图9所示，3月12日至3月17日，有效值明显增大，出现报警，经现场维修后，有效值减小，恢复正常。
以上所述实施例仅表达了本发明的具体实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。
Claims (7)
1.一种用信号时间片段进行往复机械故障定位的方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1:对往复机械的运动进行动力学特征分析，得到各个柱塞运动规律；
步骤S2:利用键相触发采样采集柱塞处于极限位置时的信号，以确定周期信号起点，并获得转速确定周期信号长度，截取周期信号；
步骤S3:在对往复机械监测过程中，对截取的周期信号进行归一化预处理，避免故障误判；
步骤S4:对归一化预处理后的周期信号进行时间片段划分，并加窗降低冲击信号边界的影响，准确提取冲击信号；
步骤S5:统计各个信号时间片段的冲击信号强度变化指标，进行故障特征分析，得到故障特征；
步骤S6:基于t检验建立故障识别模型，监测运行状态，定位故障柱塞，并实现智能化报警。
2.根据权利要求1所述的用于用信号时间片段进行往复机械故障定位的方法，其特征在于：所述步骤S1中，分析往复机械运动特性，以曲柄连杆机构为分析对象，在连接的曲轴上共有五个连杆柱塞，这五个柱塞根据各个柱塞的运动顺序依次往复到达极限位置，产生十次振动冲击。
3.根据权利要求1所述的用于用信号时间片段进行往复机械故障定位的方法，其特征在于：所述步骤S2中，为了使柱塞到达极限位置时产生的振动冲击，与周期信号中的时域波形相对应，因此采用键相触发的采样方式，使第一个柱塞处于极限位置外拉时，开始采集信号，以便确定周期信号起点，同时键相触发采样得到曲轴转速，根据曲轴转速确定周期信号长度，准确截取曲轴连杆机构运动的周期信号。
4.根据权利要求1所述的用于用信号时间片段进行往复机械故障定位的方法，其特征在于：所述步骤S3中，采用Z-Score归一化方法进行预处理，避免往复机械在不同负载下产生故障误判；Z-Score将周期信号按比例缩放，使之落入一个特定区间，得到归一化预处理后的周期信号x′：
其中：xi是进行归一化预处理前的周期信号，μ是平均值，σ是标准差。
5.根据权利要求1所述的用于用信号时间片段进行往复机械故障定位的方法，其特征在于：所述步骤S4中，对归一化预处理后的周期信号，采用平均划分方式，得到若干个信号时间片段的冲击信号，并对这若干个信号时间片段的冲击信号加窗降低冲击信号边界的影响，准确提取冲击信号。
6.根据权利要求1所述的用于用信号时间片段进行往复机械故障定位的方法，其特征在于：所述步骤S5中，获取故障特征包括：对若干个信号时间片段的冲击信号进行时域分析，计算若干个信号时间片段的冲击信号的时域特征值，用有效值表示冲击信号的强度变化，计算公式如下:
有效值：
其中：x′i为第i个时间片段的冲击信号的幅值，m为冲击信号个数。
7.根据权利要求1所述的用于用信号时间片段进行往复机械故障定位的方法，其特征在于：所述步骤S6中，将获取的故障特征，利用故障识别模型进行故障识别，故障识别模型采用t检验进行构建，故障识别模型用t检验推论有效值差异发生的概率，作为判断故障是否发生的依据；检验有效值的差异变化，从而监测往复机械运行状态并定位故障柱塞，实现智能化报警；t检验模型：
其中：是需要检验的有效值平均值，μrms、σrms是往复机械健康状态下建立的有效值总体平均值和标准差，a是需要检验的有效值个数。
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| CN117708098A (zh) * | 2024-02-05 | 2024-03-15 | 中国第一汽车股份有限公司 | 电池故障诊断方法、装置、电子设备和存储介质 |
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