[发明专利]一种从交流电机电流中提取振动信号的方法

说明书

本申请公开了一种从交流电机电流中提取振动信号的方法，使得在交流电机设备运行时，可以从设备的电流中有效提取振动信号，从而支持对设备振动故障的智能诊断，其特征在于，采集交流电机设备1s的电流数据；在时间域对这1s的电流监测数据按照每个正弦波周期进行分割；在每个正弦波周期内，生成一个均方根、样本数与监测数据相同的标准正弦波数据序列；按序列计算每个监测数据与生成正弦波数据之间的相对偏差，如果小于某个阈值，比如10%，置0，大于该阈值，保留带有正负号的偏差数据；处理完所有周期的电流监测数据，最终形成的偏差数据序列即为干净的振动波数据，可以直接用来对设备的故障进行振动智能诊断。

技术领域

本申请涉及利用一种从交流电机电流中提取振动信号的方法，使得在交流电机设备正常运行时，可以有效采集设备电流监测数据中极弱但纯粹完整的振动信号，支持对设备振动故障的智能诊断，其特征在于，采集交流电机设备1s的电流数据；在时间域对这1s的电流监测数据按照每个正弦波周期进行分割；在每个正弦波周期内，生成一个均方根、样本数与监测数据相同的标准正弦波数据序列；按序列计算每个监测数据与生成正弦波数据之间的相对偏差，如果小于某个阈值，比如10%，置0，大于该阈值，保留带有正负号的偏差数据；处理完所有周期的电流监测数据，最终形成的偏差数据序列即为干净的振动波数据，可以直接用来对设备的故障进行振动智能诊断。

背景技术

交流电机设备在正常运行过程中，其监测电流信号中往往包含着极弱的反映设备振动特征的电流信号即振动波，该信号对于智能诊断设备故障具有重要价值，由于振动信号相对于交流主频信号强度太弱，采用传统的频谱分析方法难以提取，主要一方面时域中极弱的信号在频域中容易被电流倍频噪音信号淹没，另一方面傅里叶变换在从时间域向频率域变换过程中，对于离散数据序列会有信息损失，会进一步削弱时域中的有效信号，因此，需要在时域中直接提取振动信号；从交流电机设备中提取纯粹、完整的振动信号，可以直接用来对交流电机设备故障进行智能振动诊断，省去了直接在设备上安装振动监测仪器采集振动数据的成本；因此，研发从交流电机设备中提取振动信号的数据处理方法，显得尤为重要。

发明内容

本申请实施例提供了一种从交流电机电流中提取振动信号的方法，使得在交流电机设备正常运行时，可以有效采集设备电流监测数据中极弱但纯粹完整的振动信号，支持对设备振动故障的智能诊断，其特征在于，采集交流电机设备1s的电流数据；在时间域对这1s的电流监测数据按照每个正弦波周期进行分割；在每个正弦波周期内，生成一个均方根、样本数与监测数据相同的标准正弦波数据序列；按序列计算每个监测数据与生成正弦波数据之间的相对偏差，如果小于某个阈值，比如10%，置0，大于该阈值，保留带有正负号的偏差数据；处理完所有周期的电流监测数据，最终形成的偏差数据序列即为干净的振动波数据，可以直接用来对设备的故障进行振动智能诊断。

第一方面，这是一项可以有效采集设备电流监测数据中极弱但纯粹完整振动信号的数据处理技术，见图1，这是本发明权利要求之一；因为常规电机电流信号中的振动信号极弱，为交流电电流的千分之几到万分之几左右，一直被行业主流应用忽略掉，本发明实现了从交流电机设备中提取纯粹、完整的振动信号，可以直接用来对交流电机设备故障进行智能振动诊断，省去了直接在设备上安装振动监测仪器采集振动数据的成本；电机设备在正常运行时，设备的各个机械部分因为电动转子带动会产生与设备结构相关的机械振动信号，这些机械振动信号反过来通过影响电机刷子中切割磁力线的微弱空间变化，会影响到交流电的电流值，因此，这个信号非常弱，分辨率极低，需要在电流时域信号中直接提取；该技术不同于电机设备在电源开启、关闭，电路接触不良、短路事故过程中产生的电流波动信号识别诊断技术，区别在于电机电源开启、关闭，电路接触不良、短路事故中的电流波信号强度很明显，一般超过正常电流值的5%，有时达到100%左右；该技术也不同于电机设备在工作负荷存在较大变化过程时产生的电流波动信号识别诊断技术，例如机床刀具在作业和空转时，电机设备会产生较大的电流波动变化，区别在于电机设备工作负荷较大变化引起的电流波动信号强度依然非常明显，一般超过正常电流值的5%，电流波动频率反映的是负荷变化特征、刀具材质特征等复合因素。