[发明专利]用于对于旋转机器的改进的异常检测的系统和方法

说明书

本公开涉及用于对于旋转机器的改进的异常检测的系统和方法。示例方法可以包括确定旋转机器的旋转速度。示例方法还可以包括使用旋转机器的信号的频域变换来确定频域信号。示例方法还可以包括基于旋转机器的旋转速度来确定频域信号内的用于识别旋转机器的故障频率的第一频带。示例方法还可以包括确定旋转机器在第一频带内的故障频率。示例方法还可以包括基于故障频率来确定第一频带内的第二频带，其中第二频带包括故障频率。示例方法还可以包括基于第二频带来确定第一故障指标和第一故障指标的基线。示例方法还可以包括基于第二故障指标与基线的偏差来确定旋转机器的故障状况。示例方法还可包括基于旋转机器的故障状况来提供警报。

技术领域

本公开涉及用于旋转机器（在一些情况下，术语“机器”和“马达”在本文中可以互换使用）中的异常检测的系统和方法。在一些实施例中，本公开可以更特别地涉及旋转机器（例如，用于线馈和变频驱动（VFD）馈电感应和同步机器）中的早期故障检测。

背景技术

电特征（signature）分析（ESA）是一种广泛使用的方法，其用于使用测量的电流和电压信号来检测旋转机器中的故障。要确保这些故障检测算法基于在安装现场可获得的测量而适当地工作，并且还用于广泛的应用，针对所述应用旋转机器被部署。通常，在智能电子装置（IED）中使用标准设置以用于异常检测，其不是很适合供用于不同类型的机器和应用。

目前存在用于检测这样的异常的许多不同方法。在题为“System and Method ofspeed detection in an AC induction machine”的WO专利公开No.2011158099中讨论的第一示例常规方法涉及基于铭牌信息的线性速度估计算法。铭牌信息可以指用于机器的定义参数，例如功率因数、效率、转矩和电流在额定电压和频率以及其他参数。该方法可以使用频域（例如，基于用于估计多个转子条的槽谐波）来估计转子速度并且确定转子速度是有效的。如果转子速度有效，则部分地基于线性估计算法和部分地通过频域分析来确定调整的转子速度。在题为“A System for Assessment of multiple faults in inductionmotors”的WO专利公开No. 2019167086中讨论的第二示例常规方法涉及调节输入信号以去除基本分量，并通过找到固有地存在于所有马达中的混合偏心（eccentricity）故障分量来估计滑动速度和转子速度。在题为“Apparatus and Method for determining shaftspeed of a Motor”的美国专利No.6449567中讨论的第三示例常规方法涉及基于来自解调电流信号的轴频率峰（幅度解调电流以获得瞬时电流并找到候选峰）来计算轴速度。第三示例常规方法还确定极（pole）通过频率（例如，作为瞬时电流相位和瞬时电压相位之间的角度中的差）。最终的轴速度可以从极通过频率确定，而轴速度可以从轴频率峰确定。

附图说明

参照附图阐述详细描述。使用相同的参考数字可以指示类似或相同的项。各种实施例可以利用除附图中图示的元件和/或组件之外的元件和/或组件，并且一些元件和/或组件可以不存在于各种实施例中。附图中的元件和/或组件不必按比例绘制。贯穿本公开，根据上下文，单数和复数术语可以互换使用。

图1根据本公开的一个或多个示例实施例描绘示例流程图。

图2根据本公开的一个或多个示例实施例描绘示例流程图。

图3根据本公开的一个或多个示例实施例描绘示例流程图。

图4A-图4C根据本公开的一个或多个示例实施例描绘示例搜索与和带（sumband）。

图5根据本公开的一个或多个示例实施例描绘示例方法。

图6根据本公开的一个或多个示例实施例描绘说明性计算装置。

图7根据本公开的一个或多个示例实施例描绘基线和实时数据的说明性比较。

具体实施方式

概述