[发明专利]一种振动信号采样方法、装置、存储介质及电子设备

说明书

本申请提供振动信号采样方法、装置、存储介质及电子设备，先通过获取的键相脉冲信号计算采样周期，将采样周期与预设采样周期表进行对比确定振动信号的采样周期数，然后按照采样周期数对振动信号进行采样得到实际采样数据；之后对实际采样数据进行插值重采样，得到2的整数次幂的重采样数据；最后对重采样数据进行FFT运算，得到振动信号的目标频率的幅值与相位。本申请可准确定位到振动信号的目标频率，提升后续振动状态的分析精度，精确分析并预测旋转机械设备的运行状态与健康状态。另外，还可以根据不同的需求选取不同硬件采样频率，根据监测到的信号基频自适应调整采样周期数，能够监测很小的信号频率，增大监测信号频率范围。

技术领域

本申请属于工业大型旋转机械设备监测技术领域，特别涉及振动状态的监测，尤其涉及一种振动信号采样方法、装置、存储介质及电子设备。

背景技术

工业应用中，常见的大型旋转机械设备有汽轮机、燃气轮机、轴流式压缩机、风机和泵等。在旋转工况下，这些旋转机械设备的转轴在径向的位移频率较高，即径向振动，而径向振动的频率、幅度、相位等参数可以很好地表征设备运行状态，甚至是设备的健康状态，因此，在旋转机械设备监测中起到至关重要的作用。

目前，工业领域的大型旋转机械设备的振动状态主要由TSI(TurbineSupervisory Instrumentation，透平监测系统)进行监测、分析与报警。TSI系统的监测内容主要包括振动、位移、转速、键相、温度等，其振动监测功能主要对径向振动波形信号进行时域监测和频域监测，其中，时域监测主要监测的是振动信号的直流分量与峰值等；而频域监测主要监测的是振动信号所包含的各种频率信号的幅值与相位，其通过借助FFT(FastFourier Transform，快速傅里叶变换)运算进行频谱分析，得到目标频率的幅值与相位(次谐波如1/3倍频、1/2倍频等，谐波如1倍频、2倍频等)，用于分析并预测设备的运行状态与健康状态，因此，对采样点数、采样频率以及采样周期数有严格的要求。根据FFT原理可知，其运算数据必须为2的整数次幂，根据香农采样定理可知，为保证采样后能包含原始信号的所有信息，因此，需要要求采样频率必须大于或等于信号频率的2倍。

然而，在振动信号实际采样过程中，随着信号频率的变化，采样点数也会不断变化，因此，无法保证采样频率为信号频率的2的整数次幂，进而无法进行后续的FFT运算。常见的解决方法有以下两种，一是通过延长采样时间，取2的整数次幂的采样点数；二是对不足点数的采样数据进行“补零”，直至采样点数达到2的整数次幂。这两种方法虽然都可以进行后续的FFT运算，但无法精确定位到振动信号的目标频率，因此，得到的分析结果无法满足用户需求，不适用于大型旋转机械设备的振动监测。

发明内容

本申请提供了一种振动信号采样方法、装置、存储介质及电子设备，用于准确定位振动信号的目标频率，提升后续振动状态的分析精度，精确分析并预测旋转机械设备的运行状态与健康状态。

为了实现上述目的，本申请提供了以下技术方案：

一种振动信号采样方法，用于旋转机械设备的振动监测，该方法包括：

获取键相脉冲信号，并计算所述键相脉冲信号的采样周期，所述键相脉冲信号为所述旋转机械设备旋转一周发出的脉冲信号；

将所述采样周期与预设采样周期表进行对比，确定所述振动信号的采样周期数；所述预设采样周期表包括信号频率范围、采样周期数、每周期点数、采样频率以及实际采样点数之间的对应关系；

按照所述采样周期数对所述振动信号进行采样，得到实际采样数据；

对所述实际采样数据进行插值重采样，得到2的整数次幂的重采样数据；

对所述重采样数据进行FFT运算，得到所述振动信号的目标频率的幅值与相位。

优选的，所述按照所述采样周期数对所述振动信号进行采样，得到实际采样数据，具体为：