[发明专利]一种旋转机械关键零部件远程运维方法及其系统

说明书

本文公开了一种旋转机械关键零部件远程运维方法及其系统，包括布设于旋转机械待监测关键零部件周边的现场数据采集终端、远程运维中心和移动终端三部分。该系统通过窄带物联网技术，将工业环境下的若干现场数据采集终端与远程运维中心一一连接。对于越来越大型化、集成化、复杂化的机械装备来说，布设用于测量其关键零部件振动信号的振动传感器也变得困难起来，而采集声信号的麦克风传感器具有非接触、安装灵活的特点，不影响机械装备的正常运行，可以很好地解决振动传感器布设空间的限制问题。本发明采用NB‑IoT技术对旋转机械关键零部件进行远程运维管理，并辅助以声纹特征，增加监测结果的可靠性和准确性。

技术领域

本发明涉及物联网技术以及装备制造业领域，具体涉及一种旋转机械关键零部件远程运维方法及其系统。

背景技术

装备制造业正在向全球化、服务化方向发展，旋转机械是重要的制造装备，应用广泛。在制造业企业全球化经营的背景下，其产品分布世界各地，售后维修难度大，难以在设备发生故障后第一时间维修，并且大批维护人员外出服务的出差成本也居高不下；另一方面，最终稿用户对服务的要求也在不断提升。利用物联网技术和云服务平台，将旋转机械、传感器和装备健康管理融合为一体，对销往全球各地的装备的运行状态进行监测，实现远程健康管理，为最终用户提供优质服务，是促进制造业转型升级、迈向产业链高端的一个重要途径。

窄带物联网（NB-IoT）是新一代物联网通信技术，具有覆盖广、功耗低、成本低、海量连接，以及维护成本低、适用于电池供电等特点，为设备的远程实时运维提供了有力的技术支持。关于旋转机械及其关键零部件健康监测的研究多是基于振动信号，但是，随着对旋转机械大型化、复杂化和高转速要求的不断提高，振动信号表现出高信噪比、强非平稳性和非线性特点，对其分析也面临更大挑战；同时，对越来越大型化、集成化、复杂化的机械装备来说，布设用于测量其关键零部件振动信号的振动传感器也越来越困难，而采集声信号的麦克风传感器具有非接触、安装灵活的特点，不影响机械装备的正常运行，可以很好地解决振动传感器布设空间的限制问题。

目前，对旋转机械及其关键零部件进行远程运维或健康监测的研究已经有了一些，但是利用NB-IoT技术及声纹特征进行远程运维的研究还不多见。

发明内容

本发明的目的在于提供一种旋转机械关键零部件远程运维方法及其系统。该方法和系统可以基于NB-IoT网络实现旋转机械关键零部件的远程运维。工业现场环境下布设振动、声发射等接触式传感器难度大，而声传感器具有非接触、安装灵活、不影响装备正常运行的特点，从声信号中提取出的声纹特征可以很好地反应装备故障的本体特征；同时，采用声传感器也克服了传感器布点位置偏移导致测量结果产生很大的变化，便于统一化销往世界各地的不同用户、不同型号装备的测量数据。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的：

一种旋转机械关键零部件远程运维方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1. 将振动传感器、麦克风阵列、声发射传感器布设在现场需要监测的旋转机械关键零部件所在位置处；

S2. 获得旋转机械关键零部件正常运行工况下以及各类故障运行工况下的声信号、振动信号、声发射信号历史数据，建立包含正常运行工况下及各类故障运行工况下的声、振动、声发射数据子集在内的数据库；

S3. 实时采集现场的振动传感器、麦克风阵列、声发射传感器数据；

S4. 对麦克风阵列实时采集到的测点的声信号进行去噪处理，消除工业环境中强背景噪声干扰；对消除噪声干扰后的声信号进行加窗、分帧处理，并对各帧信号进行S变换，得到各帧信号对应的时频谱图序列；

S5. 将S4中得到的各帧信号的时频谱图序列两两分成一组进行相关性分析，找出其中互相关系数最大的两帧信号，将两个信号的时频谱图相减，得到其误差信号；同时，在S4中得到的各帧信号的时频谱图序列中找出自相关系数最大的那帧信号，将其时频谱图与误差信号相减，得到声信号的强化时频谱图；