[发明专利]用于检测泵机组中的故障的方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种用于检测具有电动马达的泵机组中或电动马达中的故障的方法。 

背景技术

在由电动马达驱动的泵机组或者在电动马达自身中可能出现各种故障，特别是轴承磨损或者泵机组中叶轮的磨损或者污染。期望的是，能够在机组全部损坏之前尽可能早地确定这些故障，从而可以提早更换此类机组或者进行修理。 

发明内容

有鉴于这种问题，本发明的目的在于，提供一种方法以及相应的装置，通过该方法以及相应的装置可以以简单的方式可靠地检测具有电动马达的泵机组中或电动马达中的各种故障。 

上述目的通过具有权利要求1所述特征的方法以及通过具有权利要求8所述特征的泵机组或电动马达来实现。优选实施形式在从属权利要求、后面的文字说明以及附图中给出。 

根据本发明的方法用于检测具有驱动用电动马达的泵机组中或电动马达中的故障。所述机组始终具有至少一个转轴。所述轴设置在例如可能会出现故障的轴承中，所述故障例如可以通过根据本发明的方法进行检测。 

为了检测故障，需采集(获取)电动马达的振动信号，或者泵机组以及泵机组的驱动马达中的振动信号。在此可以使用公知的振动采样传感器。在随后的处理步骤中，首先对采集的振动信号进行消除轴的当前转速对其影响的处理。以此方式使得处理过的信号与转速无关，从而可以与当前转速无关地识别出各种运行状态，特别是故障类型。优选以下述方式进行处理以消除转速影响，即：使采样频率与当前转速相乘并与一恒定转速值相除，由此使 采样频率实际上与所述恒定转速值发生关系，从而可以进行无当前转速影响的进一步的频率分析。为了防止混淆效应(Aliasing-Effekt)，振动信号在进行处理之前还要通过例如Butterworth过滤器20来进行低通过滤。可以将经处理的采样频率的40％设置为截止频率。必要时，在经过低通滤波器之后通过再取样和/或使采样率变化用与恒定转速相关联的采样率来进行振动信号的处理。再取样例如可以在应用非因果的正弦函数作为脉冲传输函数(脉冲响应函数)的情况下通过对时间离散的信号进行过滤来实现。 

轴的所需转速可以以不同的已知方式，例如通过转速表或直接由所谓的(如在专利文献US 7,031,873B2中公开的)虚拟转速传感器的振动信号，来确定。例如，由振动信号通过下取样(downsampling)或降低采样率到128Hz，并且随后确定每个时间空档(Zeitfenster)的谱图的十个最高凸峰(Ausschlag)来获得转速信号。当前时间空档的这些最高凸峰在一定范围内位于随后的时间空档的最高凸峰之上。随后基于这些凸峰的一致性而绘制出转速曲线。 

随后对以此方式处理的振动信号进行过滤，其中从处理过的振动信号中过滤出周期信号。随后可以根据所述周期信号识别出泵机组或电动马达的与振动相关的 运行状态。尤其可以识别出包括故障(例如轴承故障)在内的这类与振动相关的运行状态。例如可以以下述方式识别周期信号，即：采集某些确定的特征信号的振幅，特别是故障特征信号的振幅，并在随后测量这些振幅之间的时间间隔。由此基于所述振幅之间的时间间隔可以确定所述信号在此处是否为周期信号。 

处理过的振动信号优选直接通过倒谱分析(Cepstralanalyse)来过滤出周期信号或周期信号部分(Signalteile)。这意味着，在倒谱分析之前不进行振动信号的其他转换或分析。随后根据由倒谱分析产生的倒谱图识别出运行状态或可能的故障。确定的运行状态在倒谱图中是以确定的特征表示的，由此可以识别出特定的故障。 

在倒谱分析中涉及双频分析(doppelte Frequenzanalyse)，即对一次频率分析的结果再进行一次频率分析。由此从振动信号中过滤出或提取周期信号部分(periodische Signalanteile)。 

作为倒谱分析或倒谱转换，能够通过在频域 内进行 频率分析来执行振动信号谱图的短时倒谱分析。为了消除马达结构的影响，在进行频域傅立叶变换之前进行频域高通滤波。由此形成的倒谱域 随后有利地仅包括轴承影响，而不包括马达影响。