一种设备振动采集监测系统和方法与流程

1.本公开涉及自动化的相关领域，具体涉及一种设备振动采集监测系统和方法。


背景技术：

2.随着科学技术的不断发展，现今生活的自动化程度越来越高，有些场合下需要对设备的震动情况进行采集，并进行数据分析、状态预警、告警以及控制。
3.目前的设备振动无法有效进行采集，如何进行便捷的采集设备运行时产生的振动数据，且数据采集量及数据采集精度能满足数据建模分析要求，充分应用于自动化生活中是需要解决的问题。


技术实现要素：

4.为了解决上述技术问题，本公开提供了一种设备振动采集监测系统和方法。
5.第一方面，本公开提供了一种设备振动采集监测系统，包括：单片机处理模块，数据处理模块，与单片机处理模块连接的加速度数据采集模块和传输模块；
6.所述加速度数据采集模块用于采集被监测设备振动产生的加速度信息，并传输至单片机处理模块；
7.所述单片机处理模块用于获取加速度信息后进行预处理，获取设定时间段内的加速度信息，并通过传输模块将加速度信息传输至数据处理模块；
8.所述数据处理模块用于对加速度信息进行处理，通过数据建模对被测设备的运动状态评估；同时设定不同的阈值，对超过阈值的加速度信息进行预警。
9.第二方面，本公开还提供了一种如第一方面所述的设备振动采集监测系统的使用方法，包括：
10.将加速度数据采集模块与被测设备连接；加速度数据采集模块获取被测设备的加速度信息，并传输至单片机处理模块；
11.单片机处理模块获取加速度信息后进行预处理，获取设定时间段内的加速度信息，并通过传输模块将加速度信息传输至数据处理模块；
12.数据处理模块对加速度信息进行处理后获取监测图表和历史趋势图，并对监测图表和历史趋势图进行数据建模，对被测设备的运动状态评估，同时根据特征量正常工作数据设定不同的阈值，对超过阈值的加速度信息进行预警。
13.与现有技术对比，本公开具备以下有益效果：
14.1、本公开采用加速度数据采集模块对加速度等基本特征量进行数据采集，将数据传送给单片机，单片机经过初步的数据处理，然后把数据打成数据包，通过nb
‑
iot传输模块传输数据到后台服务器，进行算法分析，识别出当前监测设备的运行状态、故障判定，平台可以进行相应的预警、告警，并在平台界面展示交互；解决了如何进行便捷的采集设备振动进行检测，并达到设备振动采集的精度，充分应用于自动化的生活中是需要解决的问题。
15.2、本公开数据处理模块对加速度信息进行处理后获取监测图表和历史趋势图，并
对监测图表和历史趋势图进行数据建模，对被测设备的运动状态评估，同时根据特征量正常工作数据设定不同的阈值，对超过阈值的加速度信息进行预警；可以实现采集被监测设备的振动相关的参数，包括x,y,z三轴的加速度、速度、加速度频谱、速度频谱等数据，把一段时间内的数据，通过nb
‑
iot技术打包上传到平台，后台可以通过对上传的数据进行分析，来判定设备的运行状态、是否出现故障等，可应用于自动化的相关领域。
16.本发明附加方面的优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
17.构成本申请的一部分的说明书附图用来提供对本申请的进一步理解，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。
18.图1为设备振动采集监测系统组成框图；
19.图2为设备振动采集装置的程序流程框图；
20.图3为平台软件算法程序流程框图；
21.图4为加速度数据图谱图；
22.图5为速度数据图谱图；
23.图6为加速度频谱图；
24.图7为速度频谱图。
具体实施方式：
25.下面结合附图与实施例对本公开作进一步说明。
26.应该指出，以下详细说明都是示例性的，旨在对本申请提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本申请所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
27.需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
28.实施例1
29.如图1所示，本公开提供了一种设备振动采集监测系统，包括：单片机处理模块，数据处理模块，与单片机处理模块连接的加速度数据采集模块和传输模块；
30.所述加速度数据采集模块用于采集被监测设备的加速度信息，并传输至单片机处理模块；
31.所述单片机处理模块用于获取加速度信息后进行预处理，获取设定时间段内的加速度信息，并通过传输模块将加速度信息传输至数据处理模块；所述单片机还用于控制加速度数据采集模块的运动状态，可进行待机模块或工作模式的切换。
32.所述数据处理模块用于对加速度信息进行处理后获取监测图表和历史趋势图，并对监测图表和历史趋势图进行数据建模，对被测设备的运动状态评估，同时根据特征量正常工作数据设定不同的阈值，对超过阈值的加速度信息进行预警。所述特征量包括加速度
参数和电量参数。
33.具体的，数据处理模块对加速度数据、速度数据、加速度频谱数据、速度频谱数据，以及与振动惯量相关的数据生成监测图表，能够直观的看到数据图谱、历史趋势图。针对数据图谱、历史趋势图，进行数据建模，分析过往的数据，进行模型数据积累，从而对被监测设备的运行状态进行一个评估，同时根据特征量正常工作的数据设定不同的阈值，对潜在的问题进行分级，进行预警、告警，通过平台提示、打电话、发短信等方式，通知用户提前采取必要手段，在事故发生之前，进行精准的预判。
34.建模具体过程为：
35.1、加速度数据由传感器直接采集得出，且最初加速度速度为0,速度v＝at；
36.通过下表可得出图4加速度数据图谱图；通过v＝at可得出图5速度数据图谱图；
37.38.[0039][0040]
2、加速度频谱；
[0041]
信号x(t)的傅里叶变换为：
[0042][0043]
幅值谱为：
[0044][0045][0046][0047]
其中，t——信号作用时间；
[0048]
n——时间t所分的区间数；
[0049]
f——频率；
[0050]
j——
[0051]
用抛物线法计算积分,当信号为加速度时,插值函数为：
[0052][0053]
其中，
[0054]
为对应t
i
时刻的加速度值；
[0055]
为加速度信号的一阶差分，
[0056]
为加速度信号的二阶差分，
[0057]
h为时间步长，
[0058]
τ为从t
i
开始计算的时间，0≤τ≤h。
[0059]
令，
[0060][0061][0062][0063]
则，
[0064][0065]
于是，
[0066]
[0067][0068]
通过以上公式可得出图6为加速度频谱图；结合v＝at可得出图7为速度频谱图。
[0069]
数据积累：针对一个正常运行的设备首先需要对其采集的加速度数据、速度数据、加速度频谱数据、速度频谱数据，进行人为标定，做为基准；当下一次振动采集器再采集这个设备振动数据时，就可以与当初标定的基准数据进行对比，如果加速度数据、速度数据、加速度频谱数据、速度频谱数据对应偏差超过设定阈值则触发告警。
[0070]
还包括电源模块，所述电源模块为用于单片机处理模块、加速度数据采集模块和传输模块供电；且电源模块还与电量采集模块连接，电量采集模块与单片机处理器连接。所述电量采集模块使用电阻分压，使用单片机的12位adc通道，读取对应的电压信息，换算成电量信息，方便电池更换管理。所述电量采集模块可采用安科瑞agf
‑
m16t智能光伏汇流采集模块。
[0071]
所述数据处理模块为后台算法模块，采用后台服务器进行运算，针对数据进行算法处理、分析，对被监测设备进行运行状态判定，以及进行控制指令下发等逻辑处理，是云计算的核心部分，对数据处理能力有较高的要求。对振动数据建模，算法分析，求解速度、加速度频谱、速度频谱等数据；基于时域和频域的数据，设定预警、告警阈值，实现平台预测管控功能。
[0072]
还包括平台展示模块，所述平台展示模块主要用于人机交互，给用户比较好的体验，用户可以通过界面实时了解被监测装置的运行状态，识别出异常及故障状态及时进行预警、告警，并下发控制指令。加速度、速度、加速度频谱、速度频谱、电量等数据实现平台界面展示。
[0073]
进一步的，所述加速度数据采集模块选用mpu6050,集成了3轴mems陀螺仪，3轴mems加速度计，加速度计可测范围为
±
2，
±
4，
±
8，
±
16g，量程满足测量需求，加速器运作电流：500ua，加速器省电模式电流：40ua，使用寄存器满足基本的功耗开发需求。使用加速度传感器实现基本的加速度数据采集。
[0074]
进一步的，所述单片机处理模块采用stm32l151c8t6超低功耗单片机作为主控芯片，满足基本的数据接收、处理、发送，以及进行初步的数据处理、逻辑运算等功能，起到一个中枢的作用，工作在低功耗模式，满足超长待机需求。实现加速度数据打包传输，采样数据足够多。
[0075]
进一步的，所述传输模块为nb
‑
iot传输模块，采用型号为bc26的nb模组，插入物联网卡，能够把数据传输到后台服务器，同时能够将平台下发的指令传送到单片机。使用
nbiot技术，实现低功耗持久传输。
[0076]
进一步的，所述电源模块采用sgm6013电源芯片，实现3.6v电压转3.3v给整个电路供电，在待机模式下，其静态电流能够达到30ua左右,功耗相对较低，能够延长电池使用时间。
[0077]
在被监测设备上，安装好设备振动采集装置，内部的加速度传感器，采集到一段时间内的加速度数据，采样的时间间隔要足够短，单位时间采到更多的数据，然后通过单片机初步处理，把数据打包发送到后台数据库，电量信息也一同发送，方便电池更换管理。振动采集装置每隔一段时间发送一次数据，在不发送数据期间，进入低功耗工作模式，各部分电路功耗降到最低，延长待机时间。
[0078]
当平台接收到来自设备振动采集装置发送的数据包，把数据存入数据库。
[0079]
然后依据数据包采集的时间间隔，对加速度进行时间积分，得到速度。然后从时域转换到频域，进行快速傅里叶变换，得到加速度频谱和速度频谱。
[0080]
可以实现采集被监测设备的振动相关的参数，包括x,y,z三轴的加速度、速度、加速度频谱、速度频谱等数据，把一段时间内的数据，通过nb
‑
iot技术打包上传到平台，后台可以通过对上传的数据进行分析，来判定设备的运行状态、是否出现故障等。
[0081]
实施例2
[0082]
本公开还提供了一种设备振动采集监测系统的使用方法，包括：
[0083]
将加速度数据采集模块与被测设备连接；加速度数据采集模块获取被测设备的加速度信息；
[0084]
单片机处理模块获取加速度信息后进行预处理，获取设定时间段内的加速度信息，并通过传输模块将加速度信息传输至数据处理模块；
[0085]
数据处理模块对加速度信息进行处理后获取监测图表和历史趋势图，并对监测图表和历史趋势图进行数据建模，对被测设备的运动状态评估，同时根据特征量正常工作数据设定不同的阈值，对超过阈值的加速度信息进行预警。
[0086]
具体的，第一步：给设备振动采集装置在sim卡座插入物联网卡，连接串口(3v3,gnd,txd,rxd)，通过串口程序下载助手，烧录进最新的程序代码，取下串口模块，装置水平放置，装上电池供电，程序开始初始化运行，然后把装置固定在被监测设备上，尽量垂直于地面安装。
[0087]
第二步：平台确认连接到硬件设备，对数据进行数据解析，并根据加速度积分求解速度，根据频域分析得到频谱数据，从平台可以看到上传的数据，存入数据库。
[0088]
第三步：平台进行数据建模，根据大量的数据，分析设备运行的状态，判断可能出现的故障，根据解算出的数据，设定合理的阈值，当采集的数据超出阈值时，就通过前端界面展示出来，同时进行预警、告警等操作，平台界面会有相应的功能提示，故障处理状况。
[0089]
第四步：用户可以在平台看到电量数据，当电量值过低时，会发出低电量报警，通知更换电池。用户还可以在平台设定采集上传数据的时间间隔，时间间隔越长，电池工作时间越久，但是数据的实时性以及有效性会降低，应当合理设定采集数据时间参数。
[0090]
然后设备振动采集装置就进行采集数据、打包数据、上传数据、判定是否接受下发指令的循环，云平台进行解析数据、分析数据、数据入库、运行状态判定、预警告警、界面展示的循环。
[0091]
加速度数据采集模块对加速度等基本特征量进行数据采集，将数据传送给单片机，单片机经过初步的数据处理，然后把数据打成数据包，通过nb
‑
iot传输模块传输数据到后台服务器，进行算法分析，识别出当前监测设备的运行状态、故障判定，平台可以进行相应的预警、告警，并在平台界面展示交互。
[0092]
上述虽然结合附图对本公开的具体实施方式进行了描述，但并非对本公开保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本公开的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本公开的保护范围以内。