[发明专利]发动机故障诊断报警系统及装置

说明书

发动机故障诊断报警系统及装置，本发明涉及发动机故障诊断领域中，故障诊断靠经验、自动化程度低以及海量信号管理难的问题。发动机故障诊断报警系统及装置是一个集传感器、采集卡、信号采集、信号显示、数据云存储、故障诊断、异常故障数据报警于一体的综合系统：通过故障诊断客户端软件控制采集卡实时读取依附在发动机表面的振动传感器采集到的振动信号，并使用人工智能技术自动化诊断故障，结合软件实现了对故障的实时报警；实现了对振动信号和诊断数据的自动存储与记录，解放了工人的双手，极大的提高了对发动机故障诊断的效率和准确率；系统功能性强，人机交互友好，支持多通道多传感器扩展；本发明应用于飞机发动机故障诊断。

技术领域

本发明涉及的发动机故障诊断报警系统及装置，主要是对发动机故障进行诊断、报警和海量数据管理。

背景技术

航空发动机是一种高度复杂和精密的机械，是为航空器提供推动力或支持力的装置，是航天器的心脏，被誉为工业皇冠上的明珠，是推动航空事业快速发展的重要推动力，是航天工业中技术工艺最复杂、技术难度最高和造价最昂贵的部位，同时它的可靠性和安全性要求也是最高的。航空发动机技术的发展对国防和国民经济有着及其重要的作用，人类在航空领域中的每一次重大的革命性进展，无不与航空动力技术的突破和进步密切相关。如未能及时检测到常规飞行振动中存在的潜在故障并没有对其进行有效的排查和修复，不仅会导致航空发动机的损坏加剧，使其无法正常投入使用，严重时甚至可能发生机毁人亡的事故，造成巨大损失。

机电装备朝着大型化、高速化、精密化、系统化和自动化的方向发展。为了维持设备的安全运行，对主要零部件的健康状况必须进行实时监控。《中国制造2025》重点领域技术路线图特别指出：对航空发电机、先进轨道交通装备、发电装备以及农业装备等要实现实时故障诊断。特别是航空发电机，报告明确指出，必须开发具有状态监视、故障诊断与处理、故障预测和寿命管理功能的先进健康管理系统。由于现代化机电装备规模大，监测点多，传感器采样频率高，设备服役周期长检测系统将获得海量的数据。例如，北京化工大学高金吉等人在29个企业共监测1149台设备，总检测点数为18552个，数据量也达到1.52TB；以上例子表明，机电装备的状态监测迈入大数据时代。

机电大数据时代给故障诊断带来新的挑战，有以下特点：

(1)数据量大。实际工况下累积的数据量越来越大，而专业分析人员的数量却严重不足，仅依靠人力进行检测已不能满足要求，亟需能够进行自动检测的智能算法。

(2)数据类型多样化。现场数据来源于不同采集设备、采集工况和采集环境等，其数据类型复杂多样，特征难以挖掘，检测的难度也很大。

(3)对数据要求日趋精准。高速率情况下，装备中各零部件的联系更加紧密，一个零件的微小故障很可能引发连锁发应，致使整个设备瘫痪。

在我国，基于振动信号的机械设备故障诊断已经有三十多年的历史了，最初的是工人通过用锤子敲击机械设备来判断故障。然而对于振动信号的分析如果只停留在听觉和触觉的话，分析效果会受到诊断人员的工作经验、周围环境、设备自身条件等多方面因素的影响，导致分析结果误差较大，并且还会耗费大量的人力资源。人们对于振动诊断的需求不断增大促使着振动诊断技术的不断成熟，便出现了振动传感器，工作人员可以利用多通道的振动传感器和数据采集卡来完成数据的采集工作，将模拟信号转换成数字信号，这样采集到的数据精准、误差较小，虽然振动传感器的出现使采集到的数据越来越精准，但是这样集到的数据工作人员不便于直接用对数据进行分析，并且无法将数据保留下来。随着科技的进步，对于设备的维修和管理也需要更趋科学化。所以发动机故障诊断报警系统及装置应运而生。