[发明专利]用于识别旋转组件缺陷的装置

说明书

一种用于在一组预定义缺陷之中识别旋转组件的至少一个缺陷的装置(1)包括：‑获取部件(2)，被配置为提取与每个预定义缺陷相关的频率数据；‑计算部件(3)，被配置为从每组的所述频率数据形成第一频谱特征；‑振动传感器(4)，被配置为测量至少一个振动信号以获得至少两个第二频谱；‑滤波器(5)，被配置为基于指数平滑算法对每个第二频谱进行滤波，‑处理部件(6)，被配置为：根据每个第二频谱中的峰的突出性来选择每个第二频谱中的峰，如果选择的峰不存在于预定义数量的连续第二频谱中，则将选择的峰设定为零，并且计算每个生成的第一频谱特征与第二频谱对应的概率。

技术领域

本发明涉及适用于检测旋转组件劣化的信号处理方法和装置。

更特别地，本发明涉及对由这种旋转组件引起的振动信号的处理。

背景技术

在若干工业领域中，由于当代电气系统的复杂性及其主要与维护相关的操作成本的增加，系统监测和诊断变得重要。

为了降低这些成本，使用预测性维护来预测可能的故障，从而缩短诸如旋转机器的系统的不可用时间。

这种机器的轴承最容易产生缺陷。因此，我们需要尽早检测缺陷的开始(onset)。

特别地，随着轴承劣化增加，轴承组件中的摩擦效应可能将转矩从旋转参照物传递到非旋转参照物，这可能导致损坏。

由于不同类型的轴承缺陷产生有区别的振动曲线(profile)，因此诊断方法主要基于对由轴承中的缺陷引起的振动的分析。

因此，使用在与被监测的轴承相邻的固定位置处的加速度计来检测缺陷。

然而，由于感测到的振动中的低信噪比，可检测性的准确度不令人满意。

此外，轴承缺陷可能不会出现在预期频率上。

因此，本发明的一个目的是基于振动信号的分析来提高缺陷检测的准确度。

发明内容

出于此目的，根据第一方面，提供了一种在一组预定义缺陷之中识别旋转组件(/旋转组成部件)(rotating component)的至少一个缺陷的方法，包括以下步骤：

-提取与每个预定义缺陷相关的频率数据，从而形成频率数据的第一频谱特征(spectrum signature)；

–在旋转组件正在运行时测量至少一个振动信号，以获得至少两个第二频谱；

-基于指数平滑算法对每个第二频谱进行滤波，其特征在于，所述方法包括：

-根据每个第二频谱中的峰的突出性选择每个第二频谱中的峰；

-如果选择的峰不存在于预定义数量的连续第二频谱中，则将选择的峰设定为零，并且

-计算每个生成的第一频谱特征与第二频谱对应的概率。

换句话说，本发明首先使用至少两种按顺序(/连续)振动测量或将振动信号分块(chunk)为至少两个部分，这使得能够降低两个频谱中的噪声。

然后，通过根据当前测量和先前测量中的有效值(rms)的指数滤波值调整噪声阈值来对每个第二频谱进行滤波，从而降低噪声。

为了进一步增加准确度，将第二频谱与表征缺陷的每个第一频谱进行比较。相似性越大，由该缺陷产生振动信号的概率越高。

在一个实施方式中，频率数据包括每个预定义缺陷的谐波和边带(sidebands)。

所述数据被用于产生分配给预定义缺陷的第一频谱。

在一个实施方式中，通过积分泄漏平均算法(integrative leaky averagealgorithm)来完成峰值选择。