[发明专利]智能设备检测方法在审

专利信息
申请号: 201610100228.7 申请日: 2016-02-24
公开(公告)号: CN107121268A 公开(公告)日: 2017-09-01
发明(设计)人: 王智中 申请(专利权)人: 王智中
主分类号: G01M13/00 分类号: G01M13/00;G01M13/02;G01M13/04
代理公司: 上海智信专利代理有限公司31002 代理人: 王洁
地址: 中国台湾高雄市楠*** 国省代码: 台湾;71
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摘要:
搜索关键词: 智能 设备 检测 方法
【权利要求书】:

1.一种智能设备检测方法,用以对一轴转设备的运转状况进行检测,其特征在于,所述的智能设备检测方法包含下列步骤:

(a)在所述的轴转设备处于一轴转状态下时侦测所述的轴转设备从而得出一运转动态信号,所述的运转动态信号包括一振动信号且选择性地包括一轴转速信号;

(b)对于所述的运转动态信号分频为预定的数个带宽范围从而计算出每个所述的带宽范围所分别对应的数个特征值,其中所述的数个特征值分别为一均方根值、一峰度系数及一调变值;以及

(c)将每个所述的带宽范围所分别对应的数个特征值分别与对应于每个所述的带宽范围的数个特征值的个别基线比对,从而判断所述的设备的运转状况,

其中,当所述的设备为定转速时,所述的个别基线由对于所述的轴转设备在一正常轴转状态下所预先取得的一正常运转振动信号的每个所述的带宽范围所分别对应的数个基准特征值利用统计分析的信赖区间定义计算所得,以及

当所述的设备为变转速时,所述的个别基线利用回归分析建立所述的轴转设备在正常轴转状态下所预先取得的一正常运转轴转速信号与所述的正常运转振动信号的每个所述的带宽范围所分别对应的数个基准特征值的回归模型,再利用统计分析的信赖区间定义计算所得。

2.根据权利要求1所述的智能设备检测方法,其特征在于,步骤(a)中,所述的振动信号为一振动加速度信号。

3.根据权利要求2所述的智能设备检测方法,其特征在于,步骤(b)中,所述的不同类别的特征值的计算包括下列步骤:

(b1)利用积分方法将所述的振动加速度信号积分为一振动速度信号;

(b2)对于所述的振动加速度信号及所述的振动速度信号进行谐波小波滤波,使所述的振动加速度信号及所述的振动速度信号根据所述的数个带宽范围被分频;以及

(b3)计算出所述的振动加速度信号及所述的振动速度信号对应于每个所述的带宽范围的速度均方根值、速度峰度系数、速度调变值、加速度均方根值、加速度峰度系数及加速度调变值。

4.根据权利要求1所述的智能设备检测方法,其特征在于,步骤(c)中,所述的个别基线根据一标准偏差方法从所述的数个基准特征值所得到,所述的标准偏差方法包括下列步骤:

计算各个基准特征值分布的标准偏差及平均值;以及

以每个基准特征值的统计样本的平均值为一圆心坐标,以所述的基准特征值的统计样本的六个标准偏差为二弦,以所述的二弦的一斜边为半径画圆形成所述的基线。

5.根据权利要求4所述的智能设备检测方法,其特征在于,步骤(c)中,所述的特征值与个别基线的比对为判断所述的数个特征值相对于所述的个别基线的位置,当所述的数个特征值相对所述的圆心坐标的位置在所述的个别基线范围之内,判断所述的设备的运转状况为正常,当所述的数个特征值相对所述的圆心坐标的位置在所述的基线范围之外,判断所述的设备的运转状况为异常。

6.根据权利要求5所述的智能设备检测方法,其特征在于,在步骤(c)之后还包括一步骤(d):对于所述的设备的运转状况为异常下的设备的异常模式建立对应的故障编码,且记忆所述的设备的异常模式,以及步骤(c)中,还包括根据所述的故障编码判断所述的设备的异常模式。

7.根据权利要求6所述的智能设备检测方法,其特征在于,在步骤(d)中利用专家系统记忆所述的设备的异常模式,以及步骤(c)中利用所述的专家系统判断所述的设备的异常模式。

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