[发明专利]一种智能化振动分析及故障诊断装置及其工作方法

权利要求书

1.一种智能化振动分析及故障诊断装置，其特征在于：由振动传感器、信号调理模块、信号采集模块、智能处理模块、电源模块、数据通信模块和云服务器组成，所述信号采集模块通过信号调理模块采集振动传感器所采集的振动信号，智能处理模块对采集的振动信号进行工况分析、故障识别和诊断，并通过数据通信模块将当前工况信息传输至诊断云服务器进行保存与处理。

2.如权利要求1所述的智能化振动分析及故障诊断装置，其特征在于：还包括数据中间件，所述信号调理模块和信号采集模块通过数据中间件适应不同类型振动传感器信号。

3.如权利要求2所述的智能化振动分析及故障诊断装置，其特征在于：还包括与信号采集模块相连接的外接参数接口模块。

4.一种智能化振动分析及故障诊断装置的工作方法，其特征在于：步骤如下：

（1）.通过云服务器中建立典型设备故障特征库，用于设备故障识别与诊断，在装置初始化时通过数据通信模块将所测设备故障特征库传输至智能处理模块，构建当前设备故障特征库；

（2）.智能处理模块具有自学习功能，在系统初始时获取设备振动信号，并通过深度学习模块获取设备的时间序列趋势状态信息，在设备振动状态信息出现异常时，智能处理模块对故障信息进行识别，构建设备故障特征，根据智能处理模块中的设备故障特征库，利用模块中深度学习模块进行当前设备的现场端故障识别与诊断，并将设备状态信息和故障特征通过数据通信模块传输至云服务器中，云服务器根据当前设备状态信息和故障特征与云服务器中故障特征库进行匹配，实现设备的云端故障诊断；

（3）.云服务器具有深度学习功能，根据所获的当前设备状态信息、故障特征和典型设备故障特征库，利用深度学习功能进行设备故障识别与诊断，并将结果通过数据通信模块反馈至智能处理模块；

（4）.智能处理模块在获取云服务器反馈的故障识别诊断结果与现场端故障识别诊断结果进行融合评判，获得最终故障识别诊断结果，并通过自学习模块对智能处理模块中的故障特征库进行更新与学习；

信号采集模块外接设备温度、电流、电压、声音的设备状态传感器以匹配设备状态，智能处理模块对故障特征信号与外接温度、电流、电压、声音的设备状态信号进行多信息融合，通过深度学习算法实现故障的识别与诊断。