[发明专利]基于PHM技术的工业设备故障诊断方法、装置及系统

权利要求书

1.一种基于PHM技术的工业设备故障诊断方法，其特征在于，包括：

获取旋转机械的振动数据；

按照预设的处理规则对所述振动数据进行净化处理；

提取净化处理后的所述振动数据的早期微弱故障特征信息，基于所述早期微弱故障特征信息得到预警值；

在所述预警值符合预设的对应预警规则时，输出预警信号。

2.根据权利要求1所述的一种基于PHM技术的工业设备故障诊断方法，其特征在于：所述净化处理包括降噪、解耦和分离。

3.根据权利要求1所述的一种基于PHM技术的工业设备故障诊断方法，其特征在于：所述提取净化处理后的所述振动数据的早期微弱故障特征信息，基于所述早期微弱故障特征信息得到预警值的步骤包括：

提取净化处理后的所述振动数据的采样时长、采样频率、信号幅值和最大信号幅值；

基于K=得到峭度，其中K为峭度；Xi为信号幅值；为信号均值；所述信号均值通过采样时长、采样频率和信号幅值总和获得；

基于=得到振动烈度指标，其中为振动烈度指标；Xi为信号幅值；

基于C=得到峰值指标，其中C为峰值指标；Xmax为最大信号幅值；为振动烈度指标。

4.根据权利要求3所述的一种基于PHM技术的工业设备故障诊断方法，其特征在于：所述获取净化处理后的所述振动数据的采样时长、采样频率、信号幅值和最大信号幅值的步骤包括：

获取预设的采样时长值和预设的采样频率值；

基于图像识别算法获取所述振动数据的信号幅值和最大信号幅值。

5.根据权利要求3所述的一种基于PHM技术的工业设备故障诊断方法，其特征在于：所述旋转机械包括电机和滚动轴承；

所述振动数据包括振动速度数据和振动加速度数据。

6.根据权利要求5所述的一种基于PHM技术的工业设备故障诊断方法，其特征在于：所述预警规则包括电机预警规则和轴承预警规则；

在旋转机械为电机时，判断所述预警值是否符合预设的对应预警规则的步骤包括：

判断峭度是否超过预设的电机峭度范围阈值；

判断振动烈度指标是否超过预设的电机振动烈度指标范围阈值；

若峭度超过电机峭度范围阈值且振动烈度指标超过电机振动烈度指标范围阈值，视为预警值符合预警规则；否则视为不符合；

在旋转机械为滚动轴承时，判断所述预警值是否符合预设的对应预警规则的步骤包括：

判断峭度是否超过预设的轴承峭度范围阈值；

判断峰值指标是否超过预设的轴承峰值指标范围阈值；

若峭度超过轴承峭度范围阈值且峰值指标超过轴承峰值指标范围阈值，视为预警值符合预警规则；否则视为不符合。

7.一种基于PHM技术的工业设备故障诊断装置，包括存储器(4)和处理器(5)，其特征在于：所述存储器(4)存储有基于PHM技术的工业设备故障诊断程序；所述处理器(5)用于在运行基于PHM技术的工业设备故障诊断程序时执行权利要求1-6任一项方法的步骤。

8.一种基于PHM技术的工业设备故障诊断方法，其特征在于：包括：

数据管理平台响应旋转机械的原始振动数据，对原始振动数据进行清洗，形成振动数据；

数据管理平台将振动数据传输给算法平台；

所述算法平台响应振动数据，按照预设的处理规则对所述振动数据进行净化处理；

所述算法平台提取净化处理后的振动数据的早期微弱故障特征信息，基于所述早期微弱故障特征信息得到预警值，在所述预警值符合预设的对应预警规则时，输出预警信号。

9.一种基于PHM技术的工业设备故障诊断系统，其特征在于：包括获取模块(1)、数据管理平台模块(2)和权利要求7所述的诊断装置(3)；

所述获取模块(1)用于获取旋转机械的原始振动数据，并将所述原始振动数据传输给所述数据管理平台模块(2)；

所述数据管理平台模块(2)用于响应所述原始振动数据和对所述原始振动数据进行清洗，所述原始振动数据清洗后形成振动数据；所述数据管理平台模块(2)还用于存储和输出所述振动数据；

所述诊断装置(3)用于响应所述振动数据，按照预设的处理规则对所述振动数据进行净化处理；

所述诊断装置(3)还用于提取净化处理后的所述振动数据的早期微弱故障特征信息，基于所述早期微弱故障特征信息得到预警值，并在所述预警值符合预设的对应预警规则时，输出预警信号。