[发明专利]通过部件特征倍频幅值趋势监测和诊断设备故障的方法

说明书

技术领域

本发明属于监测和诊断设备故障技术领域，涉及一种通过部件特征倍频幅值趋势监测和诊断设备故障的方法。 

背景技术

对设备振动数据进行FFT变换得到频谱图，从频谱图中寻找和识别故障特征信息是实施设备故障诊断的基本思路之一。目前的普遍做法是根据设备上各部件的故障特征倍频值的幅值大小来诊断故障是否存在以及严重程度。为了能从趋势角度对频谱的变化规律进行研究，频率瀑布图被引入到故障诊断领域。频率瀑布图将设备同一测试位置、不同测试时间的频谱图按照一定顺序排列，得到所关注部件的特征倍频值随时间的变化趋势，从而排除掉有干扰作用的频率成分，全面掌握故障发展规律，提高故障诊断的准确性。 

使用频率瀑布图进行故障诊断具有两个特点：首先，需要存储和调用某个时间段内的大量数据，数据处理量很大；其次，对频率瀑布图的分析需要有经验的分析人员，目前还无法通过定量监测某一参数的方法来判断故障，诊断结果的主观性强。这两个特点决定了该方法不适用于设备的在线监测和诊断，只适用于故障发生后对故障数据的离线分析。 

发明内容

为了解决上述现有技术存在的问题，本发明的目的在于提供一种通过部件特征倍频幅值趋势监测和诊断设备故障的方法，该方法既避免了存储和调用大量的原始数据，又能够对单一参数(某倍频值)进行定量地监测和分析，从而直观地了解各部件某特征倍频的变化趋势，提高了设备故障诊断的准确率和工作效 率。降低了对原始数据进行频谱分析对分析人员专业水平的要求。 

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案： 

通过部件特征倍频幅值趋势监测和诊断设备故障的方法，包括如下步骤： 

步骤1：首先根据设备部件的构成及部件的结构，建立“设备部件故障特征倍频数据库A”，该数据库中所包含的信息有：设备名称及编号、设备基准转速、部件或零件名称及编号、部件或零件型号与特征倍频； 

步骤2：通过设备状态监测系统连续采集设备的振动数据，然后对原始振动数据进行FFT变换得到频谱图，根据“设备部件故障特征倍频数据库A”中存储的所关注的设备的故障特征倍频信息，从所述频谱图中提取所关注的该设备特征倍频对应的幅值及测量单位并存入“倍频幅值数据库B”中；“倍频幅值数据库B”中所包含的信息有：设备名称及编号、设备运行工况、设备基准转速、特征倍频幅值、部件或零件名称及编号、部件或零件型号、特征倍频、幅值单位与时间；其中“设备运行工况”根据设备的具体情况进行完善； 

步骤3：对设备状态监测系统采集到的振动超标的数据同样进行FFT变换得到频谱图，然后结合“设备部件故障特征倍频数据库A”中存储的所关注的该设备的特征倍频及设备状态监测系统采集振动数据时设备的运行工况，从“倍频幅值数据库B”中查出上述所关注的特征倍频幅值的历史数据，根据该历史数据绘制各特征倍频幅值趋势曲线，如果某个部件所对应的特征倍频幅值的变化趋势明显增大或者减少，则将该部件进行记录；最后根据所记录的部件的是否唯一进行进一步的判断，如果只有一个部件对应的特征倍频幅值变化趋势明显，则可初步判定该部件则为引起部件振动超标的关键部件；如果有多个部件对应的特征倍频幅值变化趋势明显，则可对上述多个部件进行排查，以便最终确定 故障部件。 

步骤2所述的通过设备状态监测系统连续采集设备的振动数据，其中的振动数据为电压信号或电流信号。 

如果设备的工作转速固定，所述特征倍频值为设备故障特征频率值。 

本发明从所有原始数据中提取特征倍频幅值存入相应的数据库，然后利用存入数据库中的信息绘制对应特征倍频趋势图，通过掌握故障特征倍频值的幅值变化趋势，来监测和诊断设备的故障。和现有技术相比，本发明具有如下优点和效果： 

优点：从所有原始数据中提取特征倍频幅值存入相应的数据库，既能避免存储和调用大量的原始数据，又能从原始数据中提取有用的信息进行保存，便于在频域范围内利用部件倍频幅值趋势进行设备的故障诊断。 

所产生的效果：将数据库跟频谱分析结合在一起，通过掌握故障特征倍频值的幅值变化趋势，可简单快捷的诊断出设备发生故障的部件及原因，减少了主观因素对分析结果的影响；通过对单一参数(倍频值)进行定量地监测和分析，可直观地了解各部件某特征倍频的变化趋势，提高了设备故障诊断的准确率和工作效率；降低了对原始数据进行频谱分析对分析人员专业水平的要求。 

附图说明

图1是本发明方法流程图。 

图2是某部件特征倍频(上图1.721倍频)对应的幅值趋势(下图)。