基于二维曲线相似和数理统计的旋转设备故障识别方法
【专利摘要】本发明涉及一种基于二维曲线相似和数理统计的旋转设备故障识别方法，包括时域型号采集模块，FFT变换模块，故障频谱库模块，信号频谱输入模块，故障频谱输入模块，频谱相似度计算模块，频谱曲线差值计算模块，均方差计算模块和故障判断输出模块，所述各个模块相互连接；本发明通过分析频谱数据的比值和差值两个方面的差异进行故障相似判断，具有故障识别率高，实现简便和识别设备种类多的特点。
【专利说明】基于二维曲线相似和数理统计的旋转设备故障识别方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及旋转设备故障识别，尤其涉及一种基于二维曲线相似和数理统计的旋转设备故障识别方法。
【背景技术】
[0002]在工业领域中大量使用旋转机械，如风机、水泵、发电机等，这些设备一旦出现故障，往往会造成经济损失甚至安全事故。为防止旋转设备严重故障的发生，工业领域中越来越多的采用状态监测及故障诊断技术。
[0003]状态监测及故障诊断技术应能检测出常见旋转设备故障，包含齿轮缺陷和磨损、风机叶片不平衡、润滑不良、不对中、轴弯曲和机械松动等，由于不同厂家制造的设备多样化和设备运行环境的多样化，无法为这些设备建立一个统一的数学模型进行故障诊断和识别。
[0004]目前普遍使用振动监测和故障诊断作为旋转机械状态监测的技术工具。通常采用设置阈值或数值的变化趋势实现故障预警，再通过大量的故障诊断算法实现故障识别。但是不同种类和大小的旋转设备需要研究不同的振动诊断方法，这使得故障诊断的通用性很差，同时也降低了设备故障识别的准确率，往往当确定设备存在故障后，需要通过人力来实现诊断。
【发明内容】
[0005]针对现有技术中存在的不足，本发明所要解决的技术问题是提供一种基于二维曲线相似和数理统计的旋转设备故障识别方法，实现旋转设备故障的自动识别。
[0006]本发明解决以上技术问题的技术方案如下:一种基于二维曲线相似和数理统计的旋转设备故障识别方法和系统，包括信号时域数据采集、FFT变换、旋转设备常见故障频谱库和故障识别；
[0007]所述信号时域数据采集模块，其输出端与FFT变换模块的输入端相连，用于将信号时域数据传送至FFT变换模块中；
[0008]所述FFT变换模块，其输出端与故障识别模块输入端相连，其用于计算时域信号的频谱，并将频谱传送至故障识别模块的输入端；
[0009]所述旋转设备常见故障频谱库模块，其输出端与故障识别模块输入端相连，用于将旋转设备常见故障频谱传送至故障识别模块；
[0010]所述故障识别模块，其包括信号频谱输入、故障频谱输入、频谱相似度计算、频谱曲线差值、均方差计算和故障识别；
[0011]所述信号频谱输入模块，其数据来源于FFT变换模块的输出，其输出端与频谱曲线相似度计算模块和频谱曲线差值计算模块输入端相连，用于将频谱数据传送至频谱曲线相似度计算模块输入端和频谱曲线差值计算模块输入端；
[0012]所述故障频谱输入模块，其数据来源于选装设备常见故障频谱库的输出，其输出端与频谱曲线相似度计算模块和频谱曲线差值计算模块输入端相连，用于将故障频谱数据传送至频谱曲线相似度计算模块输入端和频谱曲线差值计算相似度模块输入端；
[0013]所述频谱曲线相似度计算模块，其输出端与故障判断输出模块输入端相连，用于计算采样信号频谱与故障频谱的相似度；
[0014]所述频谱曲线差值计算模块，其输出端与均方差计算模块输入端相连，用于计算采样信号频谱与故障频谱的差值数组；
[0015]所述均方差计算模块，其输出端与故障判断输出模块输入端相连，用于计算频谱曲线差值的均方差；
[0016]所述故障判断输出模块，其用于实现设备故障类型输出，供下游软件进行进一步处理。
[0017]本发明的有益效果是:基于二维曲线相似与数理统计原理，将设备信号频谱与故障库中故障频谱进行比对，识别出设备故障，具有故障识别率高，识别故障范围广等特点。
【专利附图】
【附图说明】
[0018]图1为本发明所述实例的系统框图；
[0019]图2为图1中故障识别模块的内部框图；
[0020]图3为本发明所述一种基于二维曲线相似与数理统计的旋转设备故障识别算法流程图。
[0021]附图中，各标号所代表的部件列表如下:
[0022]1、信号时域数据采集模块，2、FFT变换模块，3、旋转设备常见故障库模块，4、故障识别模块，5、信号频谱输入模块，6、故障频谱输入模块，7、频谱曲线相似度计算模块，8、频谱曲线差值计算模块，9、均方差计算模块，10、故障判断输出模块。
【具体实施方式】
[0023]以下结合附图对本发明的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本发明，并非用于限定本发明的范围。
[0024]图1为本发明实施的系统框图，一种基于二维曲线相似与数理统计的旋转设备故障识别方法系统，包括信号时域数据采集模块1、FFT变换模块2、旋转设备常见故障频谱库
3、故障识别模块4。
[0025]所述信号时域数据采集模块1，其输出与FFT变换模块2的输入端相连，用于将信号时域数据传送至FFT变换模块2中。
[0026]所述FFT变换模块2，其输出端与故障识别模块4输入端相连，用于将FFT变换后的频谱数据传送至故障识别模块4中。
[0027]所述旋转设备常见故障频谱库3，其输出端与故障识别模块4的输入端相连，用于将常见旋转设备故障频谱传送至故障识别模块4中。
[0028]图2为故障识别模块4的实现框图。
[0029]所述信号频谱输入模块5，其输出端与频谱曲线相似度计算模块7和频谱曲线差值计算模块8的输入端相连，用于将采样信号频谱数据传送至频谱曲线相似度计算模块7和频谱曲线差值计算模块8中。
[0030]所述故障频谱输入模块6，其输出端与频谱曲线相似度计算模块7和频谱曲线差值计算模块8的输入端相连，用于将故障频谱数据传送至频谱曲线相似度计算模块7和频谱曲线差值计算模块8中。
[0031]所述频谱曲线相似度计算模块7，其输出端与故障判断输出模块10相连，用于将采样信号频谱与故障频谱的相似度传送至故障判断输出模块。
[0032]所述频谱曲线差值计算模块8，其输出端与均方差计算模块9输入端相连，用于将采样信号频谱与故障频谱的差值传送至均方差计算模块9中。
[0033]所述均方差计算模块9，其输出端与故障判断输出模块10的输入端相连，用于将频谱差值的均方差传送至故障判断输出模块10。
[0034]以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
【权利要求】
1.一种基于二维曲线相似与数理统计的旋转设备故障识别方法，其特征在于，包括以下步骤:包括信号时域数据采集、FFT变换、旋转设备常见故障频谱库和故障识别； 步骤一、信号时域数据采集，将采集终端的数据传送至FFT变换单元； 步骤二、FFT变换，将时域数据变换为频域数据，并将结果传送至信号频谱输入单元，进行归一化处理； 步骤三、将故障频谱数据输入到故障频谱输入单元，进行归一化处理； 步骤四、将信号频谱和故障频谱处理后的归一化数据一起输入到频谱相似度计算单元和频谱差值计算单元，进行相似度和差值计算； 步骤五、计算步骤四所得到的差值的均方差； 步骤六、故障判断输出模块分析差值和均方差数据，得出故障识别结果。
2.根据权利要求1所述的旋转设备故障识别方法，其特征在于:将信号频谱与故障频谱进行幅值归一化处理，归一化处理包含以下步骤: 步骤1:遍历输入频谱的所有幅值数据，找出最大幅值max ； 步骤2:将频谱数据的所有幅值除以最大幅值max，得到归一化频谱数据。
3.根据权利要求1所述的旋转设备故障识别方法，其特征在于:频谱相似度计算包含以下步骤: 步骤1:将归一化故障频谱幅值与信号频谱相处，得到比值序列dl，d2, d3,…，dn，η为频谱数据的点数； 步骤2:将比值序列求和,S = dl+d2+d3+…+dn ； 步骤3:令相似度Sim = S/η, η为频谱数据点数，S为比值序列和。
4.根据权利要求1所述的旋转设备故障识别方法，其特征在于:频谱曲线差值计算与均方差计算包含以下步骤: 步骤1:将归一化的信号频谱和故障频谱的幅值相减，得到两频谱数据幅值的差值； 步骤2:计算步骤I所得的差值的均方差。
5.根据权利要求1所述的旋转设备故障识别方法，其特征在于:故障判断输出，其依据频谱的相似度Sim和频谱差值均方差a进行故障判断输出，判决公式采用T =sqrt (Sim*Sim+a*a);当T小于某个特定阈值时,则认为信号频谱与故障频谱相似。
6.一种基于二维曲线相似和数理统计的旋转设备故障识别系统，其特征在于，包括信号时域数据采集模块，FFT变换模块，旋转设备常见故障库模块，信号频谱输入模块，故障频谱输入模块，频谱相似度计算模块，频谱曲线差值计算模块，均方差计算模块和故障判断输出丰吴块； 所述信号时域数据采集模块，其输出端与FFT变换模块相连，用于将信号时域数据传送至FFT变换模块； 所述FFT变换模块，其输出端与信号频谱输入模块相连，用于将信号频谱传送至信号频谱输入模块中； 所述旋转设备常见故障库模块，其输出端与故障频谱输入模块相连，用于将常见旋转设备故障频谱传送至故障频谱输入模块中； 所述信号频谱输入模块，其输出端与频谱相似度曲线计算模块输入端和频谱曲线差值计算模块输入端相连，用于将信号频谱传送至频谱相似度曲线计算模块和频谱曲线差值计算模块中； 所述故障频谱输入模块，其输出端与频谱相似度曲线计算模块输入端和频谱曲线差值计算模块输入端相连，用于将故障频谱传送至频谱相似度曲线计算模块和频谱曲线差值计算模块中； 所述频谱相似度计算模块，其输出端与故障判断输出模块输入端相连，用于将信号频谱与故障频谱的相似度传送至故障判断输出模块中； 所述频谱曲线差值计算模块，其输出端与均方差计算模块输入端相连，用于将频谱曲线差值数据传送至均方差计算模块中； 所述均方差计算模块，其输出端与故障判断输出模块输入端相连，用于将均方差数据传送至故障判断输出模块中； 所述故障判断输出模块，其用于故障判断输出，供下级系统对故障的进一步处理。
【文档编号】G06F19/00GK104182626SQ201410404592
【公开日】2014年12月3日 申请日期:2014年8月15日 优先权日:2014年8月15日
【发明者】纪晓伦, 李广敏, 陈江伟 申请人:江苏国电南自海吉科技有限公司