一種轉(zhuǎn)子不平衡故障的檢測方法及裝置制造方法
【專利摘要】本發(fā)明提供了一種轉(zhuǎn)子不平衡故障的檢測方法及裝置。所述包括：采集轉(zhuǎn)子振動信號；根據(jù)轉(zhuǎn)子振動信號，提取轉(zhuǎn)子的特征參數(shù)并分析每個特征參數(shù)對于不平衡量的敏感度，提取出N個敏感的特征參數(shù)，作為N個不平衡特征參數(shù)；采用最佳擬合方法，對N個不平衡特征參數(shù)進行擬合，得到轉(zhuǎn)子的N個不平衡特征參數(shù)的N個擬合函數(shù)模型；將N個轉(zhuǎn)子不平衡特征參數(shù)的數(shù)值代入相應(yīng)的擬合函數(shù)模型，計算對應(yīng)的N個不平衡率；對N個不平衡率取平均值，生成最終的轉(zhuǎn)子不平衡率；將轉(zhuǎn)子不平衡率乘以轉(zhuǎn)子質(zhì)量，生成轉(zhuǎn)子不平衡量。本發(fā)明使得轉(zhuǎn)子在不停機的情況下即可獲知轉(zhuǎn)子的不平衡量，可有效減少停機檢測帶來的經(jīng)濟損失，同時減少因維護、校正不及時帶來的安全隱患。
【專利說明】一種轉(zhuǎn)子不平衡故障的檢測方法及裝置

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及機械的檢測領(lǐng)域，尤其涉及一種對轉(zhuǎn)子的不平衡故障進行檢測的方法 及裝置，具體的講是一種在不停機的狀態(tài)下對轉(zhuǎn)子的不平衡故障進行檢測的方法及裝置。

【背景技術(shù)】
[0002] 在石油和化工企業(yè)中，旋轉(zhuǎn)機械的轉(zhuǎn)子出現(xiàn)不平衡故障的幾率非常高，約占旋轉(zhuǎn) 機械故障的30%以上。轉(zhuǎn)子出現(xiàn)不平衡故障時，將引起整個機器的振動，并產(chǎn)生噪聲，加速 軸承的磨損，降低機器的壽命，甚至使機器控制失靈，發(fā)生嚴重事故。引起轉(zhuǎn)子不平衡的原 因是多方面的 :例如轉(zhuǎn)子的結(jié)構(gòu)設(shè)計不合理、機械加工質(zhì)量偏差、裝配誤差、材質(zhì)不均勻、動 平衡精度差；運行中聯(lián)軸器相對位置的改變；轉(zhuǎn)子部件缺損等等。
[0003]為了確知轉(zhuǎn)子是否存在不平衡故障，通常解決方法是將設(shè)備停機，用專用檢測儀 器對轉(zhuǎn)子系統(tǒng)進行不平衡測量。如果不平衡量超標，則需要對其進行維修或校正。但是對 設(shè)備停機，會使生產(chǎn)中斷，嚴重影響經(jīng)濟效益，因此通常在不平衡故障很嚴重時才被迫停下 來檢測，這時就往往錯過了最佳的維修和校正時機，增加了維修費用，也給設(shè)備安全運行帶 來了嚴重的隱患。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明的目的是提供一種轉(zhuǎn)子不平衡故障的檢測方法及裝置，用以在不停機的情 況下定量評估轉(zhuǎn)子不平衡量。
[0005] 為了達到上述目的，本發(fā)明實施例提供一種轉(zhuǎn)子不平衡故障的檢測方法，包括：采 集轉(zhuǎn)子振動信號；根據(jù)所述轉(zhuǎn)子振動信號，提取轉(zhuǎn)子的特征參數(shù)并分析每個所述特征參數(shù) 對于不平衡量的敏感度，提取出N個敏感的特征參數(shù)，作為轉(zhuǎn)子的N個不平衡特征參數(shù)；采 用最佳擬合方法，對所述N個不平衡特征參數(shù)進行擬合，得到所述轉(zhuǎn)子的N個不平衡特征參 數(shù)的N個擬合函數(shù)模型；將所述N個轉(zhuǎn)子不平衡特征參數(shù)的數(shù)值代入相應(yīng)的擬合函數(shù)模型， 計算對應(yīng)的N個不平衡率；對所述N個不平衡率取平均值，生成最終的轉(zhuǎn)子不平衡率；對所 述轉(zhuǎn)子不平衡率，乘以轉(zhuǎn)子質(zhì)量，即得到轉(zhuǎn)子不平衡量。
[0006] 為了達到上述目的，本發(fā)明實施例還提供一種轉(zhuǎn)子不平衡故障的檢測裝置，包括： 轉(zhuǎn)子振動信號采集單元，用于采集轉(zhuǎn)子振動信號；不平衡特征參數(shù)提取單元，用于根據(jù)所述 轉(zhuǎn)子振動信號，提取轉(zhuǎn)子的特征參數(shù)并分析每個所述特征參數(shù)對于不平衡量的敏感度，提 取出N個敏感的特征參數(shù)，作為轉(zhuǎn)子的N個不平衡特征參數(shù)；擬合單元，用于采用最佳擬合 方法，對所述N個不平衡特征參數(shù)進行擬合，得到所述轉(zhuǎn)子的N個不平衡特征參數(shù)的N個擬 合函數(shù)模型；不平衡率計算單元，用于將所述N個轉(zhuǎn)子不平衡特征參數(shù)的數(shù)值代入相應(yīng)的 擬合函數(shù)模型，計算對應(yīng)的N個不平衡率，并對所述N個不平衡率取平均值，生成最終的轉(zhuǎn) 子不平衡率；不平衡量計算單元，用于對所述轉(zhuǎn)子不平衡率，乘以轉(zhuǎn)子質(zhì)量，生成轉(zhuǎn)子不平 衡量。
[0007] 本發(fā)明實施例的轉(zhuǎn)子不平衡故障的檢測方法及裝置的有益效果是：通過轉(zhuǎn)子的不 停機檢測，確定轉(zhuǎn)子不平衡的定量估算模型，從而使得轉(zhuǎn)子在不停機的情況下即可獲知轉(zhuǎn) 子的不平衡量。該方法可以及時地獲得轉(zhuǎn)子的平衡狀態(tài)，為轉(zhuǎn)子的維護、保養(yǎng)和校正提供依 據(jù)?？梢杂行У販p少停機檢測帶來的經(jīng)濟損失，同時減少因維護、校正不及時帶來的安全隱 患。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0008] 為了更清楚地說明本發(fā)明實施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對實施例或現(xiàn) 有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本 發(fā)明的一些實施例，對于本領(lǐng)域技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動性的前提下，還可以根 據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。
[0009] 圖1為本發(fā)明實施例的轉(zhuǎn)子不平衡故障的檢測方法的流程圖；
[0010] 圖2為本發(fā)明實施例的轉(zhuǎn)子不平衡故障的檢測裝置的結(jié)構(gòu)示意圖；
[0011] 圖3為本發(fā)明具體實施例的1倍頻隨配重的變化趨勢圖；
[0012] 圖4為本發(fā)明具體實施例的〇. 5倍頻隨配重的變化趨勢圖；
[0013] 圖5為本發(fā)明具體實施例的2倍頻與3倍頻隨配重的變化趨勢圖；
[0014] 圖6為本發(fā)明具體實施例的峰峰值隨配重的變化趨勢圖。

【具體實施方式】
[0015]下面將結(jié)合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術(shù)方案進行清楚、完 整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例?；?本發(fā)明中的實施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他 實施例，都屬于本發(fā)明保護的范圍。
[0016] 本發(fā)明提供了一種在設(shè)備不停機情況下的對轉(zhuǎn)子的不平衡故障進行檢測的方法 及裝置，在設(shè)備正常運行中采集轉(zhuǎn)子的振動信號，提取不平衡特征參數(shù)，然后用擬合方法挖 掘特征參數(shù)與不平衡嚴重程度的函數(shù)關(guān)系和規(guī)律，從而定量估算轉(zhuǎn)子的不平衡量。
[0017] 圖1為本發(fā)明實施例的轉(zhuǎn)子不平衡故障的檢測方法的流程圖。如圖1所示，所述 檢測方法包括：步驟S101，采集轉(zhuǎn)子振動信號；步驟 S1〇2,根據(jù)所述轉(zhuǎn)子振動信號，提取轉(zhuǎn) 子的特征參數(shù)并分析每個所述特征參數(shù)對于不平衡量的敏感度，提取出N個敏感的特征參 數(shù)，作為轉(zhuǎn)子的N個不平衡特征參數(shù)；步驟 S103,采用最佳擬合方法，對所述N個不平衡特 征參數(shù)進行擬合，得到所述轉(zhuǎn)子的N個不平衡特征參數(shù)的N個擬合函數(shù)模型；步驟S104,將 所述N個轉(zhuǎn)子不平衡特征參數(shù)的數(shù)值代入相應(yīng)的擬合函數(shù)模型，計算對應(yīng)的n個不平衡率； 步驟S105,對所述N個不平衡率取平均值，生成最終的轉(zhuǎn)子不平衡率；步驟 S106,計算不平 衡量，不平衡量=不平衡率X轉(zhuǎn)子質(zhì)量。
[0018] 在本實施例的步驟S101中，可以通過振動加速度傳感器以及MDES(Machine Diagnosis Expert System，機器診斷專家系統(tǒng)）-5數(shù)據(jù)采集器采集轉(zhuǎn)子振動信號。所述提 取的轉(zhuǎn)子的特征參數(shù)包括振動信號的時域特征參數(shù)和頻域特征參數(shù)，其中：所述時域特征 參數(shù)包括絕對值、峰峰值、方差值、有效值、偏斜度和方根幅值；所述頻域特征參數(shù)包括1倍 頻幅值、2倍頻幅值、3倍頻幅值以及半倍頻幅值。
[0019]在本實施例的步驟S102中，分析所述每個特征參數(shù)對于不平衡量的敏感度，包 括：根據(jù)每一特征參數(shù)隨不平衡量變化的趨勢，分析所述每個特征參數(shù)對于不平衡量的敏 感度。敏感度定義為：指標變化量/不平衡變化量，比值越大，敏感度越高。它是基于實驗 得出的結(jié)果，因為不同特征參數(shù)對故障敏感度是不一樣的，選擇對故障敏感度高的參數(shù)會 提高故障診斷的準確率，因此通過大量實驗?zāi)M最終獲得對故障敏感的故障特征。
[0020] 在本實施例的步驟S103中，采用最佳擬合方法對所述N個不平衡特征參數(shù)進行擬 合，得到所述轉(zhuǎn)子的N個不平衡特征參數(shù)的N個擬合函數(shù)模型。所謂最佳擬合就是擬合結(jié) 果能夠在實現(xiàn)最大相關(guān)的同時還能反映因變量隨自變量改變的變化趨勢。為使估算結(jié)果更 加符合設(shè)備的實際情況，提出了"不平衡率λ "這一無量綱概念。其擬合步驟如下：
[0021] 步驟1，確定自變量和因變量：將提取出來的不平衡特征參數(shù)作為擬合函數(shù)模型的 自變量，將不平衡量質(zhì)量與轉(zhuǎn)子質(zhì)量之比Λ作為擬合函數(shù)的因變量 轉(zhuǎn)子質(zhì)?： m
[0022] 步驟2,選定擬合函數(shù)模型：一般四階函數(shù)表達式足以表達上述因變量與自變量 之間的關(guān)系，所以選定λ = a+b · x+c · x2+d · x3+e · X4為擬合結(jié)果的函數(shù)模型。式中因變 量λ為不平衡率，它與Λ同為無量綱變量。
[0023]步驟3,擬合函數(shù)模型中系數(shù)的求解：用編程軟件（lst〇pt)編寫曲線擬合程序代 碼；選定IstOpt軟件中的共軛梯度法作為求取待定系數(shù)的方法；將Δ作為因變量、第i個 特征參量為自變量代入程序代碼中，獲得系數(shù) &1、1^、Cl、屯、ei，再代入擬合函數(shù)模型中，得 到λ i =叫+匕· x+Cl · f+di · χ3+θι · X4 ;同理，將Δ作為因變量、第i個特征參量為自變量 代入到程序代碼中，得到λ i = ai+bi · X+Ci · χ2+φ · x3+ei · X4。最終獲得全部的擬合公式。 本步驟用均方差、相關(guān)系數(shù)和決定系數(shù)3個指標判斷擬合效果，均方差越小，相關(guān)系數(shù)和決 定系數(shù)越大，表示擬合結(jié)果越好。
[0024] 在本實施例的步驟S104和S105中，在額定轉(zhuǎn)速（本實施例為8610rpm)下 進行振動信號采集，提取的特征參數(shù)分別代入相應(yīng)的擬合函數(shù)模型，即N個λ = a+b · x+c · x2+d · x3+e · X4類型的多項式，其中Ν的個數(shù)取決于不平衡特征參數(shù)選取的個 數(shù)，計算出對應(yīng)的λ λ 2,……，λ Ν。并對所述Ν個不平衡率取平均值，生成最終的轉(zhuǎn)子不 平衡率λ = (λ1+λ2……λΝ)/Ν。
[0025] 根據(jù)對轉(zhuǎn)子不平衡故障的定量研究，確定了轉(zhuǎn)子振動信號和不平衡量之間的一一 對應(yīng)關(guān)系。同時，將理論公式和實際設(shè)備檢測的特征參數(shù)結(jié)合，可得到實際設(shè)備轉(zhuǎn)子不平衡 量與特征參數(shù)之間的關(guān)系，進而通過檢測振動信號計算出轉(zhuǎn)子的不平衡量。同時，考慮到現(xiàn) 場設(shè)備功率、結(jié)構(gòu)、轉(zhuǎn)速等因素也會對不平衡率λ的造成影響，因此，需要進一步驗證并增 添修正系數(shù)k，最終得到完整的不平衡率估算公式：
[0026] λ = k〇 i+As......λΝ)/Ν。
[0027] 在本實施例的步驟S106中，計算不平衡量：不平衡量=λ X轉(zhuǎn)子質(zhì)量。
[0028]圖2為本發(fā)明實施例的轉(zhuǎn)子不平衡故障的檢測裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。如圖所示，本 發(fā)明的檢測裝置包括：
[0029] 轉(zhuǎn)子振動信號采集單元101，用于采集轉(zhuǎn)子振動信號；不平衡特征參數(shù)提取單元 102,用于根據(jù)所述轉(zhuǎn)子振動信號，提取轉(zhuǎn)子的特征參數(shù)并分析每個所述特征參數(shù)對于不平 衡量的敏感度，提取出Ν個敏感的特征參數(shù)，作為轉(zhuǎn)子的Ν個不平衡特征參數(shù)；擬合單元 103，用于采用最佳擬合方法，對所述Ν個不平衡特征參數(shù)進行擬合，得到所述轉(zhuǎn)子的Ν個不 平衡特征參數(shù)的N個擬合函數(shù)模型；不平衡率計算單元104,用于將所述N個轉(zhuǎn)子不平衡特 征參數(shù)的數(shù)值代入相應(yīng)的擬合函數(shù)模型，計算對應(yīng)的N個不平衡率，并對所述N個不平衡率 取平均值，生成最終的轉(zhuǎn)子不平衡率；不平衡量計算單元105,用于對所述轉(zhuǎn)子不平衡率， 乘以轉(zhuǎn)子質(zhì)量，生成轉(zhuǎn)子不平衡量。
[0030] 在本實施例中，所述轉(zhuǎn)子振動信號采集單元101通過振動加速度傳感器以及 MDES-5數(shù)據(jù)采集器進行采集。
[0031] 在本實施例中，所述不平衡特征參數(shù)提取單元102提取的轉(zhuǎn)子的特征參數(shù)包括振 動信號的時域特征參數(shù)和頻域特征參數(shù)，其中：所述時域特征參數(shù)包括絕對值、峰峰值、方 差值、有效值、偏斜度和方根幅值；所述頻域特征參數(shù)包括1倍頻幅值、2倍頻幅值、3倍頻幅 值以及半倍頻幅值。
[0032] 在本實施例中，所述不平衡特征參數(shù)提取單元102分析所述每個特征參數(shù)對于不 平衡量的敏感度，包括：根據(jù)每一特征參數(shù)隨不平衡量變化的趨勢，分析所述每個特征參數(shù) 對于不平衡量的敏感度。
[0033] 在本實施例中，所述擬合單元103采用最佳擬合方法，對所述N個不平衡特征參數(shù) 進行擬合，得到所述轉(zhuǎn)子的N個不平衡特征參數(shù)的N個擬合函數(shù)模型，包括 ：
[0034] 步驟1，確定自變量和因變量：將所述不平衡特征參數(shù)作為所述擬合函數(shù)模型的 不翻1質(zhì)舊* Q 自變量，將不平衡量質(zhì)量與轉(zhuǎn)子質(zhì)量之比Λ作為擬合函數(shù)的因變量
[0035] 步驟2,選定擬合函數(shù)模型：一般四階函數(shù)表達式足以表達所述因變量與自變量 之間的關(guān)系，所以選定λ = a+b · x+c · x2+d · x3+e · X4為擬合結(jié)果的函數(shù)模型，式中因變 量λ為所述不平衡率，它與Δ同為無量綱變量；
[0036] 步驟3,擬合函數(shù)模型中系數(shù)的求解：用編程軟件IstOpt編寫曲線擬合程序代碼； 選定IstOpt軟件中的共軛梯度法作為求取待定系數(shù)的方法；將Δ作為因變量、將第1個特 征參數(shù)作為自變量代入程序代碼中，獲得系數(shù)^、^、^、^、(^，再代入擬合函數(shù)模型中^導到 λ i = ai+bi · x+q · χ2+(^ · x&i · X4 ;同理，將Δ作為因變量、將第i個特征參數(shù)作為自變 量代入到程序代碼中，得到λ i = h+bi · X+C; · x2+di · x3+ei · X4 ;最終獲得全部的擬合函數(shù) 模型。
[0037] 在本實施例中，所述不平衡率計算單元104將所述N個轉(zhuǎn)子不平衡特征參數(shù)的數(shù) 值代入相應(yīng)的擬合函數(shù)模型，計算對應(yīng)的N個不平衡率，包括：將提取的特征參數(shù)分別代入 相應(yīng)的擬合函數(shù)式，計算出對應(yīng)的λ 2,……，λ Ν，并對所述Ν個不平衡率取平均值，生成 最終的轉(zhuǎn)子不平衡率λ = (λ1+λ2……λΝ)/Ν。
[0038] 在本實施例中，所述不平衡量計算單元1〇5對所述轉(zhuǎn)子不平衡率，乘以轉(zhuǎn)子質(zhì)量， 生成轉(zhuǎn)子不平衡量：不平衡量= λ χ轉(zhuǎn)子質(zhì)量。
[0039] 具體實施例：
[0040] 首先建立轉(zhuǎn)子實驗臺，對轉(zhuǎn)子不平衡程度進行定量的模擬和測算，實驗采用本特 利RK4轉(zhuǎn)子實驗臺。轉(zhuǎn)子實驗臺硬件系統(tǒng)包括加速度傳感器、MDES-5數(shù)據(jù)采集器、便攜式 計算機及連接電纜，轉(zhuǎn)子質(zhì)量為5〇〇g。
[0041] (1)數(shù)據(jù)采集 _
[0042] 采用MDES-5數(shù)據(jù)采集器在轉(zhuǎn)子不停機情況下進行振動信號的采集和處理。測 點統(tǒng)一為靠近聯(lián)軸器端軸承座的垂直方向，在每種不平衡量情況由591rpm到 8610rpm,轉(zhuǎn)速間隔約為500rpm，共計18種轉(zhuǎn)速。在每一種轉(zhuǎn)速下，不千衡里從〇·丨8到丨· 每〇· lg采集一組數(shù)據(jù)，共計11組。因此總共采集了 18X 11 = I98組數(shù)據(jù)，如表1所示。
[0043] 表1轉(zhuǎn)子不平衡實驗數(shù)據(jù)集
[0044]

【權(quán)利要求】
1. 一種轉(zhuǎn)子不平衡故障的檢測方法，其特征在于，所述檢測方法包括： 采集轉(zhuǎn)子振動信號； 根據(jù)所述轉(zhuǎn)子振動信號，提取轉(zhuǎn)子的特征參數(shù)并分析每個所述特征參數(shù)對于不平衡量 的敏感度，提取出Ν個敏感的特征參數(shù)，作為轉(zhuǎn)子的Ν個不平衡特征參數(shù)； 采用最佳擬合方法，對所述Ν個不平衡特征參數(shù)進行擬合，得到所述轉(zhuǎn)子的ν個不平衡 特征參數(shù)的Ν個擬合函數(shù)模型； 將所述Ν個轉(zhuǎn)子不平衡特征參數(shù)的數(shù)值代入相應(yīng)的擬合函數(shù)模型，計算對應(yīng)的ν個不 平衡率； 對所述Ν個不平衡率取平均值，生成最終的轉(zhuǎn)子不平衡率； 對所述轉(zhuǎn)子不平衡率，乘以轉(zhuǎn)子質(zhì)量，生成轉(zhuǎn)子不平衡量。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的轉(zhuǎn)子不平衡故障的檢測方法，其特征在于，所述采集轉(zhuǎn)子振 動信號通過振動加速度傳感器以及MDES-5數(shù)據(jù)采集器進行采集。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的轉(zhuǎn)子不平衡故障的檢測方法，其特征在于，所述提取的轉(zhuǎn)子 的特征參數(shù)包括振動信號的時域特征參數(shù)和頻域特征參數(shù)，其中： 所述時域特征參數(shù)包括絕對值、峰峰值、方差值、有效值、偏斜度和方根幅值； 所述頻域特征參數(shù)包括1倍頻幅值、2倍頻幅值、3倍頻幅值以及半倍頻幅值。
4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的轉(zhuǎn)子不平衡故障的檢測方法，其特征在于，分析所述每個特 征參數(shù)對于不平衡量的敏感度，包括： 根據(jù)每一特征參數(shù)隨不平衡量變化的趨勢，分析所述每個特征參數(shù)對于不平衡量的敏 感度。
5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的轉(zhuǎn)子不平衡故障的檢測方法，其特征在于，采用最佳擬合方 法，對所述Ν個不平衡特征參數(shù)進行擬合，得到所述轉(zhuǎn)子的Ν個不平衡特征參數(shù)的Ν個擬合 函數(shù)模型，包括： 步驟1，確定自變量和因變量：將所述不平衡特征參數(shù)作為所述擬合函數(shù)模型的自變 小 '卜衡質(zhì)量 g 量，將不平衡量質(zhì)量與轉(zhuǎn)子質(zhì)量之比Λ作為擬合函數(shù)的因變量一 轉(zhuǎn)質(zhì)惠 m 步驟2,選定擬合函數(shù)模型：一般四階函數(shù)表達式足以表達所述因變量與自變量之間 的關(guān)系，所以選定λ = a+b · x+c · x2+d · x3+e · X4為擬合結(jié)果的函數(shù)模型，式中因變量入 為所述不平衡率，它與Δ同為無量綱變量； 步驟3,擬合函數(shù)模型中系數(shù)的求解：用編程軟件IstOpt編寫曲線擬合程序代碼；選定 IstOpt軟件中的共軛梯度法作為求取待定系數(shù)的方法；將Δ作為因變量、將第1個特征參 數(shù)作為自變量代入程序代碼中，獲得系數(shù) Cl、屯、ei，再代入擬合函數(shù)模型中，得到入： =afbi · x+Cl · xid! · x3+ei · χ4 ;同理，將Δ作為因變量、將第i個特征參數(shù)作為自變量 代入到程序代碼中，得到λ i二％+bi · x+Ci · #+屯· x3+ei · X4 ;最終獲得全部的擬合函數(shù)模 型。
6. 根據(jù)權(quán)利要求5所述的轉(zhuǎn)子不平衡故障的檢測方法，其特征在于，將所述N個轉(zhuǎn)子不 平衡特征參數(shù)的數(shù)值代入相應(yīng)的擬合函數(shù)模型，計算對應(yīng)的N個不平衡率，包括 ： 將提取的特征參數(shù)分別代入相應(yīng)的擬合函數(shù)式，計算出對應(yīng)的λ η λ 2,……，λΝ，并對 所述Ν個不平衡率取平均值，生成最終的轉(zhuǎn)子不平衡率λ = (λ 1+λ 2……λΝ)/Ν。
7. 根據(jù)權(quán)利要求6所述的轉(zhuǎn)子不平衡故障的檢測方法，其特征在于，對所述轉(zhuǎn)子不平 衡率，乘以轉(zhuǎn)子質(zhì)量，生成轉(zhuǎn)子不平衡量：不平衡量=λ X轉(zhuǎn)子質(zhì)量。
8. -種轉(zhuǎn)子不平衡故障的檢測裝置，其特征在于，所述檢測裝置包括： 轉(zhuǎn)子振動信號采集單元，用于采集轉(zhuǎn)子振動信號； 不平衡特征參數(shù)提取單元，用于根據(jù)所述轉(zhuǎn)子振動信號，提取轉(zhuǎn)子的特征參數(shù)并分析 每個所述特征參數(shù)對于不平衡量的敏感度，提取出Ν個敏感的特征參數(shù)，作為轉(zhuǎn)子的Ν個不 平衡特征參數(shù)； 擬合單元，用于采用最佳擬合方法，對所述Ν個不平衡特征參數(shù)進行擬合，得到所述轉(zhuǎn) 子的Ν個不平衡特征參數(shù)的Ν個擬合函數(shù)模型； 不平衡率計算單元，用于將所述Ν個轉(zhuǎn)子不平衡特征參數(shù)的數(shù)值代入相應(yīng)的擬合函數(shù) 模型，計算對應(yīng)的Ν個不平衡率，并對所述Ν個不平衡率取平均值，生成最終的轉(zhuǎn)子不平衡 率； 不平衡量計算單元，用于對所述轉(zhuǎn)子不平衡率，乘以轉(zhuǎn)子質(zhì)量，生成轉(zhuǎn)子不平衡量。
9. 根據(jù)權(quán)利要求8所述的轉(zhuǎn)子不平衡故障的檢測裝置，其特征在于，所述轉(zhuǎn)子振動信 號采集單元通過振動加速度傳感器以及MDES-5數(shù)據(jù)采集器進行采集。
10. 根據(jù)權(quán)利要求8所述的轉(zhuǎn)子不平衡故障的檢測裝置，其特征在于，所述不平衡特 征參數(shù)提取單元提取的轉(zhuǎn)子的特征參數(shù)包括振動信號的時域特征參數(shù)和頻域特征參數(shù)，其 中： 所述時域特征參數(shù)包括絕對值、峰峰值、方差值、有效值、偏斜度和方根幅值； 所述頻域特征參數(shù)包括1倍頻幅值、2倍頻幅值、3倍頻幅值以及半倍頻幅值。
11. 根據(jù)權(quán)利要求8所述的轉(zhuǎn)子不平衡故障的檢測裝置，其特征在于，所述不平衡特征 參數(shù)提取單元分析所述每個特征參數(shù)對于不平衡量的敏感度，包括： 根據(jù)每一特征參數(shù)隨不平衡量變化的趨勢，分析所述每個特征參數(shù)對于不平衡量的敏 感度。
12. 根據(jù)權(quán)利要求8所述的轉(zhuǎn)子不平衡故障的檢測裝置，其特征在于，所述擬合單元采 用最佳擬合方法，對所述Ν個不平衡特征參數(shù)進行擬合，得到所述轉(zhuǎn)子的ν個不平衡特征參 數(shù)的Ν個擬合函數(shù)模型，包括 ： 步驟1，確定自變量和因變量：將所述不平衡特征參數(shù)作為所沭擬合函數(shù)樽型的自變 量，將不平衡量質(zhì)量與轉(zhuǎn)子質(zhì)量之比Δ作為擬合函數(shù)的因變量
步驟2,選定擬合函數(shù)模型：一般四階函數(shù)表達式足以表達所述因變量與自變量之間 的關(guān)系，所以選定λ = a+b · x+c · x2+d · x3+e · X4為擬合結(jié)果的函數(shù)模型，式中因變量λ 為所述不平衡率，它與Δ同為無量綱變量； 步驟3,擬合函數(shù)模型中系數(shù)的求解：用編程軟件lst0pt編寫曲線擬合程序代碼；選定 IstOpt軟件中的共軛梯度法作為求取待定系數(shù)的方法;將λ作為因變量、將第1個特征參 數(shù)作為自變量代入程序代碼中，獲得系數(shù) ai、bp Cl、屯、θι，再代入擬合函數(shù)模型中，得到λ i =adh · x+Cl ·義2+山· χ3+θι · x4 ;同理，將Δ作為因變量、將第i個特征參數(shù)作為自變量 代入到程序代碼中，得到λ i = a# · X+Ci · x2+di · · X4 ;最終獲得全部的擬合函數(shù)模 型。
13. 根據(jù)權(quán)利要求8所述的轉(zhuǎn)子不平衡故障的檢測裝置，其特征在于，所述不平衡率計 算單元將所述N個轉(zhuǎn)子不平衡特征參數(shù)的數(shù)值代入相應(yīng)的擬合函數(shù)模型，計算對應(yīng)的N個 不平衡率，包括： 將提取的特征參數(shù)分別代入相應(yīng)的擬合函數(shù)式，計算出對應(yīng)的λ ρ λ 2,……，λΝ，并對 所述Ν個不平衡率取平均值，生成最終的轉(zhuǎn)子不平衡率λ = (λ彳λ2……λ ν) ΖΝ。 一 _
14. 根據(jù)權(quán)利要求12所述的轉(zhuǎn)子不平衡故障的檢測裝置，其特征在于，所述不平衡量 計算單元對所述轉(zhuǎn)子不平衡率，乘以轉(zhuǎn)子質(zhì)量，生成轉(zhuǎn)子不平衡量：不平衡量 =λ Χ轉(zhuǎn)子 質(zhì)量。
【文檔編號】G01M13/00GK104215395SQ201410455745
【公開日】2014年12月17日 申請日期:2014年9月9日 優(yōu)先權(quán)日:2014年9月9日
【發(fā)明者】段禮祥 申請人:中國石油大學(北京)