[发明专利]轴承振动监控方法及其系统及计算机可读存储介质有效
| 申请号: | 202011182848.2 | 申请日: | 2020-10-29 |
| 公开(公告)号: | CN112345250B | 公开(公告)日: | 2023-07-25 |
| 发明(设计)人: | 成骁彬;缪骏;马文勇;陈晓静 | 申请(专利权)人: | 上海电气风电集团股份有限公司 |
| 主分类号: | G01M13/045 | 分类号: | G01M13/045;G01H17/00 |
| 代理公司: | 北京博思佳知识产权代理有限公司 11415 | 代理人: | 王茹 |
| 地址: | 200241 上海*** | 国省代码: | 上海;31 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 轴承 振动 监控 方法 及其 系统 计算机 可读 存储 介质 | ||
1.一种轴承振动监控方法,其应用于风力发电机组,其特征在于:其包括:
获取风力发电机组的轴承的振动数据;
将所述振动数据转化为频域数据;
对所述频域数据进行重采样,获得多尺度频域数据;
通过所述风力发电机组的转速编码器获取轴承转速;
基于所述轴承转速计算轴承故障频率;
基于所述多尺度频域数据并根据计算出的所述轴承故障频率来获得所述多尺度下对应的轴承故障频率能量状态指标,其包括:
基于所述多尺度频域数据并根据计算出的所述轴承故障频率获取所述多尺度下所述轴承故障频率的多个倍频所在位置上对应的或者多个倍频的频带所在范围内的能量幅值数据;及
对所述多尺度下所述轴承故障频率的多个倍频所在位置上对应的或者多个倍频的频带所在范围内的能量幅值数据进行累加,获得所述多尺度下的所述轴承故障频率能量状态指标;以及
对所述多尺度下的轴承故障频率能量状态指标进行处理,获得轴承的健康指标,以对所述轴承进行监控。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于:所述将所述振动数据转化为频域数据包括:
通过快速傅立叶变换将所述振动数据转化为所述频域数据。
3.如权利要求1所述的方法,其特征在于:所述获取风力发电机组的振动数据包括:
通过CMS振动传感器获取所述风力发电机组的轴承的振动数据,其中,所述CMS振动传感器包括加速度传感器,所述振动数据包括加速度的振动幅值。
4.如权利要求3所述的方法,其特征在于:所述风力发电机组的轴承的振动数据包括对应所述风力发电机组的主控制器所提供的功率段的轴承的振动数据。
5.如权利要求1所述的方法,其特征在于:所述轴承故障频率的多个倍频的频带包括:分别以所述轴承故障频率的多个倍频为中心加/减预定频率的频率范围。
6.如权利要求1所述的方法,其特征在于:所述轴承故障频率的多个倍频包括:所述轴承故障频率的一至六倍频。
7.如权利要求1至6中任一项所述的方法,其特征在于:所述轴承故障频率包括:轴承的外圈故障频率、内圈故障频率、滚动体单故障频率和保持架外圈故障频率中的至少一个,所述轴承的健康指标包括所述轴承的外圈故障频率、内圈故障频率、滚动体单故障频率和保持架外圈故障频率中的至少对应一个的健康指标。
8.如权利要求1所述的方法,其特征在于:所述对所述多尺度下的轴承故障频率能量状态指标进行处理,获得轴承的健康指标包括:
对所述多尺度下的轴承故障频率能量状态指标进行累加并进行归一化处理,来获得所述轴承的健康指标。
9.如权利要求8所述的方法,其特征在于:所述轴承的健康指标为0到1范围内的数值。
10.如权利要求9所述的方法,其特征在于:所述轴承的健康指标的数值越大,则所述轴承发生故障的风险越高。
11.如权利要求9或10所述的方法,其特征在于:还包括:
基于所述轴承的健康指标生成相应的报警策略。
12.如权利要求11所述的方法,其特征在于:所述基于所述轴承的健康指标生成相应的报警策略包括:
在所述轴承的健康指标大于第一数值时,生成第一报警记录。
13.如权利要求12所述的方法,其特征在于:所述基于所述轴承的健康指标生成相应的报警策略还包括:
在所述轴承的健康指标大于第二数值时,生成不同于所述第一报警记录的第二报警记录,其中,所述第二数值大于所述第一数值。
14.一种轴承振动监控系统,其特征在于:包括一个或多个处理器,用于实现如权利要求1-13中任一项所述的方法。
15.一种计算机可读存储介质,其特征在于,其上存储有程序,所述程序被处理器执行时,实现如权利要求1-13中任一项所述的方法。
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