[发明专利]旋转机械滚动轴承的无线振动监测系统有效

专利信息
申请号: 201010539005.3 申请日: 2010-11-08
公开(公告)号: CN102053016A 公开(公告)日: 2011-05-11
发明(设计)人: 陈坤华;潘天红;李天博;吉奕 申请(专利权)人: 江苏大学
主分类号: G01M13/04 分类号: G01M13/04;G01H1/10;G01H1/12;G08C17/02
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 212013 *** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 旋转 机械 滚动轴承 无线 振动 监测 系统
【说明书】:

技术领域

发明属于检测技术领域,具体涉及一种旋转机械滚动轴承的无线振动监测系统。。

背景技术

滚动轴承是各类旋转机械中最常用的零部件,旋转机械30%的故障都是由滚动轴承的裂纹、剥落、冲击、振动等直接或间接引起。一些关键设备在生产流程工艺中的作用举足轻重,一旦发生故障,其直接和间接损失都很大。

对于滚动轴承的诊断,从80年代的由工作人员单机定时巡检与诊断,到今天的以网络为基础的分布式结构,系统的结构越来越复杂,实时性越来越高。目前的相关技术有手持式振动分析仪、超声波探伤仪、在线检测系列、旋转机械故障分析仪等。从这些相关技术来看,手持式振动分析仪、超声波探伤仪性能较单一,可同时监测的点少,需要工作人员操作;在线检测系列是传统的柜式,体积庞大,可扩展性、维护性不强;同时存在大量接线问题,安装、使用、维护均不方便,从系统的使用和成本上考虑也并不是最优,且故障检出率不高。

发明内容

为了克服现有技术存在的缺点,本发明提出一种主要用于旋转机械滚动轴承多点无线振动监测的系统。

为实现上述目标,本发明采取的技术方案是:提供一种旋转机械滚动轴承的无线振动监测系统,包括加速度传感器(1)、信号采样处理(2);其中,由加速度传感器(1)、通道选择(7)、调理电路(8)、第一单片机(9)、无线发送(10)组成振动信号发送部分,由无线接收(11)、第二单片机(12)、上位机(13)组成振动信号接收部分;在所述振动信号发送部分中,所述加速度传感器(1)输出的信号,由所述通道选择(7)、经所述调理电路(8)送入所述第一单片机(9),再由所述第一单片机(9)传输给无线发送(10);在所述振动信号接收部分中,所述无线接收(11)接收到所述无线发送(10)传来的振动信号,被传输至所述第二单片机(12),再由所述第二单片机(12)传送给所述上位机(13),所述上位机(13)进一步根据传送的信号来判断滚动轴承的故障状态。

本发明的技术方案可以通过无线的方式全面监测滚动轴承的振动情况,再进行数据分析,特征值提取,实时得到轴承的扭转振动、纵向振动和横向振动等各种参数,神经网络分析判断滚动轴承是否有故障,模式识别判断滚动轴承故障类型,其测量分析数据实时、精确,安装方便、抗干扰能力强。本发明的技术方案适用于冶金、电力、石油、化工、汽车和造船等旋转机械应用场合,具有结构简单、性能可靠、使用寿命长、实时性强等特点。

附图说明

图1为本发明无线振动监测系统的框图;

图2为信号采样处理电路结构框图;

图3为调理电路结构框图;

图4为神经网络分析系统框图;

图5为故障模式识别系统框图。

具体实施方式

以下通过具体施例对本发明作进一步的说明。如图1所示,本施例包括发送、接收和上位机分析处理三个部分。三个测试点分别安装加速度传感器1;通道选择7由CD4514选通经过ULN2003A功率放大后驱动继电器构成;调理电路8(如图3所示)由电荷放大器14、前置放大器15、带通滤波器16、后置放大器17、包络检波器18、低通滤波器19组成。电荷放大器14运算放大器选用OP07;前置放大器15和后置放大器16选用仪表放大器AD620;带通滤波器16为二阶带通有源滤波器中心频率5kHz,带宽500Hz;包络检波器18由带通滤波器、检波器、比例加法与包络电路、电压跟随器组成;低通滤波器19为Sallen-Key二阶低通滤波器,其截止频率为10kHz。放大增益为1。第一单片机9、第二单片机12选用MSP430F149,其3.3V电压供电,内置A/D转换器,能实现超低功耗运行。无线发送10、无线接收11选用CC1101,通讯频率选用433MHz。与上位机13的数据传输选用MAX3232。

结合如图2所示,由通道选择7选通的加速度传感器1的振动信号经过调理电路8由第一单片机9进行A/D采样,第一单片机9通过SPI(Serial Peripheral Interface,串行外设接口)接口将数字信号传给无线发送10,无线接收11接收到振动信号,通过SPI接口传给第二单片机12再由MAX3232与上位机13联接。

继续如图1所示,上位机13由加速度传感器1获得滚动轴承振动信号,经过特征参数提取3得到振动最大值、均方值、峰值因子、脉冲因子、波形因子、峭度、振动的波形和频谱,并运用神经网络分析4,故障模式识别5方法对特征变量进行数据融合和模式识别,获取故障信息,最后进行故障信息处理6,实现对故障的诊断和故障类型的判断。

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