[发明专利]用于监视具有周期性行为的电性连接系统的系统及方法

说明书

技术领域

本发明的实施例涉及用于监视具有周期性行为的电性连接系统及用于识别此电性连接系统中的缺陷的系统及方法。

背景技术

在说明书及所附权利要求书中，表达式“电性连接”打算意指具有以下特征的任何电或机械装置或系统：a)为电动的；b)提供/产生电力；或c)具有为电动及提供电力的组合的特性。示范性电动装置/系统尤其包含电动机及照明装置。示范性发电装置尤其包含发电机及涡轮机系统。示范性组合电动及发电系统尤其包含混合动力车辆，如所属领域中已知的。在说明书及所附权利要求书中，术语“电动机”及“机械”打算意指电动装置/系统，如上文所指出。

已开发各种诊断系统以用于预警电性连接旋转机械/设备中的故障检测。许多这些诊断系统包含：加速度计，其用以收集由旋转机器发出的机械振动/波；及控制单元，其用以在频域中对所收集的波进行数值分析。诊断系统通常包括传感器或多个传感器及控制单元，如所属领域中已知的。传感器通常定位于待诊断的旋转部分附近，或在旋转部分自身上，且传感器通常经由电缆/电线电性连接到控制单元。结果，此些监视/诊断系统需要在机械“封套”内的大空间，其表示用于机械/设备的额外空间负担。

在PCT专利申请案WO 04/017038及WO 00/04359中描述了诊断系统的实例，其揭示内容以引用的方式并入本文中。

近来，已开发了故障检测及诊断(FDD)方法，其比较复杂系统的输出信号与从相同无故障系统的数学模型获得的输出信号。在一或多个“残差”(即，表示两者之间的差的一或多个值)方面量化数学模型的信号与复杂系统的那些信号之间的比较。执行残差的分析以确定系统故障的类型。分析包含用于比较所述残差与具有已知故障的系统的残差的数据库的统计方法。

直到最近仍难以获得用于多变量系统的准确、实时的模型，所述多变量系统意味着具有一个以上输入及/或一个输出的系统。如果系统的模型不准确，那么残差将反映建模错误，所述建模错误极难以与实际故障的效果分开。

杜亚尔·艾哈迈德(Duyar Ahmet)等人在美国专利6,014,598(其揭示内容以引用的方式并入本文中)中描述了用于监视及预测电动机的维护要求的基于模型的故障检测系统及方法。所述系统包含耦合到传感器的计算机构件，所述传感器提供输入电压及电流以及电动机速度的连续实时信息。所述系统及方法利用多变量实验建模算法以获得电动机的数学描述。算法比较建模结果与测量结果，且在通过减去相应信号而产生的残差方面量化所述比较。诊断观测者分析所述残差，且确定电动机无故障还是以不同于无故障的方式操作。在检测到即将发生的故障后，诊断观测者即刻评估电动机的测量变量，确定与参考值的偏差，且进行对可能发生故障或正发生故障的组件的诊断。

帕洛·亚历山大(Parlos Alexander)等人在美国专利6,713,978及美国专利申请案2003/0065634(其揭示内容以引用的方式并入本文中)中描述了非线性的基于半参数神经网络的自适应滤波器，其用以在不明确使用例如转速计等速度传感器的情况下确定在感应电动机内的旋转转子的动态速度。使用实际电动机电流测量、电压测量及铭牌信息开发基于神经网络的滤波器。使用从实际电流及电压测量导出的估计速度计算器来训练基于神经网络的自适应滤波器。基于神经网络的自适应滤波器使用电压及电流测量来确定旋转转子的瞬时速度。基于神经网络的自适应滤波器还包含在线调适方案，其准许滤波器在操作期间容易适用于新的操作条件。

帕洛(Parlos)等人在美国专利6,590,362中及在美国专利申请案2003/067277(其揭示内容以引用的方式并入本文中)中描述了用于电动机中的初期故障的早期检测的方法及系统。首先，在电动机操作期间测量电动机的一或多个相位的电流及电压值。基于电动机的测量的电压值及电动机速度值的估计经由基于神经网络的电流预测子来确定电流预测集合。通过组合电流预测集合与测量的电流值产生残差集合。随后依据残差集合及测量的电流值计算故障指示符的集合。最后，基于故障指示符的集合与预定基线值的集合的比较结果确定是否发生初期电、机械及/或机电故障。

另外，帕洛在U.S.7,024,335(其揭示内容以引用的方式并入本文中)中描述了评定装置的条件包含从进行装置的电测量的传感器接收信号。根据所接收的信号估计装置的期望响应，且根据所接收的信号建立装置的测量响应。根据期望响应及测量响应计算输出残差。通过根据输出残差识别装置的故障来评定装置的条件。

因此，需要促进监视及识别具有周期性行为的电性连接系统中的缺陷的简化及成本降低的实施方案。

发明内容