用于工厂设备状况监测的系统和方法与流程

本公开涉及用于监测工厂设备的系统和方法。

背景技术：

1、本部分中的陈述仅提供与本公开相关的背景信息，并且可能不构成现有技术。

2、通常，生产工厂(诸如用于生产机动车辆的生产工厂)包括工厂设备。工厂设备可以包括机器或工厂资产中的至少一者，诸如驱动马达、泵、齿轮箱、风扇、输送机、机器人臂等。工厂设备的故障导致机动车辆的生产的计划外停止。由于计划外停止，在预定义时间量内生产的机动车辆的数量被抑制。换句话说，生产机动车辆的平均时间增加。结果，汽车生产的计划外停止导致生产工厂的收入显著减少。因此，在生产工厂处采用维护策略来监测工厂设备的状况。采用维护策略来抑制工厂设备的故障并消除汽车生产的计划外停止。

技术实现思路

1、本部分提供了对本公开的总体概述并且不是对其全部范围或其所有特征的全面公开。

2、本公开提供了一种方法，所述方法包括：从安装在一个或多个工厂设备上的多个传感器获得未处理的数据；对所述未处理的数据进行归一化以生成归一化数据；将所述未处理的数据从时域转换到频域以生成频域信号；基于所述归一化数据和变化指数例程来检测与所述一个或多个工厂设备相关联的性能异常；以及基于所述频域信号以及一个或多个规则来确定所述性能异常的一个或多个原因中的主要原因。

3、在一种形式中，所述方法还包括识别所述频域信号的一个或多个谐波峰值，其中所述一个或多个规则进一步基于所述一个或多个谐波峰值。

4、在一种形式中，响应于所述一个或多个谐波峰值对应于基频，所述主要原因与所述一个或多个工厂设备的零件的松动相关联。在一种形式中，响应于所述一个或多个谐波峰值对应于基频和二次谐波，所述主要原因与所述一个或多个工厂设备的错位相关联。在一种形式中，响应于所述一个或多个谐波峰值仅对应于基频，所述主要原因与所述一个或多个工厂设备的零件的结构松动相关联。在一种形式中，响应于(i)所述一个或多个谐波峰值对应于三次谐波和四次谐波以及(ii)所述四次谐波的振幅大于所述三次谐波的振幅，所述主要原因与所述一个或多个工厂设备的错位相关联。在一种形式中，响应于所述一个或多个谐波峰值对应于齿轮齿的数量，所述主要原因与所述一个或多个工厂设备的齿轮错位和齿轮啮合中的一者相关联。在一种形式中，响应于所述一个或多个谐波峰值对应于转子条的数量，所述主要原因与所述一个或多个工厂设备的马达问题相关联。在一种形式中，响应于所述一个或多个谐波峰值对应于与预定频率相关联的谐波，所述主要原因与所述一个或多个工厂设备的轴承问题相关联。

5、在一种形式中，所述归一化数据包括均方根(rms)速度值、rms加速度值、峰值速度值、峰值加速度值或其组合。在一种形式中，所述方法还包括对所述未处理的数据执行噪声消除例程以生成所述归一化数据。在一种形式中，所述未处理的数据包括速度数据、加速度数据或其组合。在一种形式中，所述变化指数例程基于统计模型和机器学习模型中的一者。

6、本公开提供了一种系统，所述系统包括一个或多个处理器以及一个或多个非暂时性计算机可读介质，所述一个或多个非暂时性计算机可读介质存储指令，所述指令可由所述一个或多个处理器执行。所述指令包括：从安装在一个或多个工厂设备上的多个传感器获得未处理的数据；对所述未处理的数据进行归一化以生成归一化数据；将所述未处理的数据从时域转换到频域以生成频域信号；识别所述频域信号的一个或多个谐波峰值；基于所述归一化数据和变化指数例程来检测与所述一个或多个工厂设备相关联的性能异常；以及基于所述一个或多个谐波峰值以及一个或多个规则来确定所述性能异常的一个或多个原因中的主要原因。

7、根据本文中提供的描述，另外的适用领域将变得显而易见。应当理解，描述和具体示例仅意图用于说明目的，而不意在限制本公开的范围。

技术特征：

1.一种方法，其包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其还包括识别所述频域信号的一个或多个谐波峰值，其中所述一个或多个规则进一步基于所述一个或多个谐波峰值。

3.根据权利要求2所述的方法，其中响应于所述一个或多个谐波峰值对应于基频，所述主要原因与所述一个或多个工厂设备的零件的松动相关联。

4.根据权利要求2所述的方法，其中响应于所述一个或多个谐波峰值对应于基频和二次谐波，所述主要原因与所述一个或多个工厂设备的错位相关联。

5.根据权利要求2所述的方法，其中响应于所述一个或多个谐波峰值仅对应于基频，所述主要原因与所述一个或多个工厂设备的零件的结构松动相关联。

6.根据权利要求2所述的方法，其中响应于(i)所述一个或多个谐波峰值对应于三次谐波和四次谐波以及(ii)所述四次谐波的振幅大于所述三次谐波的振幅，所述主要原因与所述一个或多个工厂设备的错位相关联。

7.根据权利要求2所述的方法，其中响应于所述一个或多个谐波峰值对应于齿轮齿的数量，所述主要原因与所述一个或多个工厂设备的齿轮错位和齿轮啮合中的一者相关联。

8.根据权利要求2所述的方法，其中响应于所述一个或多个谐波峰值对应于转子条的数量，所述主要原因与所述一个或多个工厂设备的马达问题相关联。

9.根据权利要求2所述的方法，其中响应于所述一个或多个谐波峰值对应于与预定频率相关联的谐波，所述主要原因与所述一个或多个工厂设备的轴承问题相关联。

10.根据权利要求1至9中任一项所述的方法，其中所述归一化数据包括均方根(rms)速度值、rms加速度值、峰值速度值、峰值加速度值或其组合。

11.根据权利要求1至9中任一项所述的方法，其还包括对所述未处理的数据执行噪声消除例程以生成所述归一化数据。

12.根据权利要求1至9中任一项所述的方法，其中所述未处理的数据包括速度数据、加速度数据或其组合。

13.根据权利要求1至9中任一项所述的方法，其中所述变化指数例程基于统计模型和机器学习模型中的一者。

14.一种系统，其包括：

15.根据权利要求14所述的系统，其中所述指令还包括：

技术总结
本公开提供了“用于工厂设备状况监测的系统和方法”。一种方法包括：从安装在一个或多个工厂设备上的多个传感器获得未处理的数据；对所述未处理的数据进行归一化以生成归一化数据；将所述未处理的数据从时域转换到频域以生成频域信号；基于所述归一化数据和变化指数例程来检测与所述一个或多个工厂设备相关联的性能异常；以及基于所述频域信号以及一个或多个规则来确定所述性能异常的一个或多个原因中的主要原因。

技术研发人员：H·拉金德兰,钱德拉·谢卡尔·贾鲁里,B·赛基肖尔,J·布莱克福,L·加德纳,N·顺达拉库马尔,M·沃克,保罗·克里斯托弗·肖,D·阿卡塞塔,V·拉哈万,R·J·弗内斯
受保护的技术使用者：福特汽车公司
技术研发日：
技术公布日：2024/5/6