[发明专利]一种减速器健康分析方法及其分析平台系统

说明书

技术领域

本发明属于工业监控技术领域，具体的说是涉及一种可广泛应用于利用减速器进行机械能传递进而驱动设备运转场合的减速器健康分析方法及其分析平台系统。

背景技术

减速器是原动机和工作机之间的独立的闭式传动装置，用来降低转速和增大转矩，以满足工作需要，在某些场合也用来增速，称为增速器。减速器主要由传动零件(齿轮或蜗杆)、轴、轴承、箱体及其附件所组成。

减速器伴随着各种规格的电机或驱动设备使用在众多工业现场，随着国家对于安全生产的重视程度越来越高，国家标准一再加强，而对于减速器的安全监测仍然停留在依赖于点检人员日常的经验检查，已远远不能满足需求，因此目前急需一种设备对减速器的健康状态进行监测和分析，通过数据分析建模给出日常维护指导与故障报警。

发明内容

鉴于已有技术存在的缺陷，本发明的目的是要提供一种减速器健康分析平台及其分析方法，用以解决目前对减速器运行状态的检测停留在依赖于点检人员日常的经验检查，不能满足现代技术发展需求的问题。

为了实现上述目的，本发明的技术方案：

一种减速器健康分析方法，包括：

(1)对受测减速器运行状态的机械信号进行采集,所述机械信号包含：减速器振动的加速度信号以及减速器温度信号，其中温度信号作为参考信号不参与数据处理；

(2)对采集到的机械信号进行数据预处理；

(3)预处理后的数据上传；

(4)对上传的数据进行二次处理并分析受测减速器健康状况。

所述的数据预处理包括分别对振动信号做可调时平均数据处理，求得平均值数据以及对振动信号做振动特征值数据处理，求得特征值数据。

所述可调时平均数据处理：根据减速器运行振动的波形状态，将减速器运行时间等分为若干个时间可调的时间段T，对该时间段T内采集的振动数据做平均处理，求得各个平均值数据。

所述振动特征值数据处理：采用对振动信号进行幅频处理的方法对减速器运行振动的波形状态进行数字化的极值处理，求得特征值数据。

所述的数据二次处理包括：a、将预处理后两种数据进行快速傅里叶变换处理，所得的平均值FFT数据、特征值FFT数据作为二次处理的数据源；b、将所得的平均值FFT数据与特征值FFT数据分别进行平均值FFT数据与特征值FFT数据极值匹配算法处理、二维时域均值数据峭度分析算法处理以及三维FFT峭度分析算法处理并建立与之分别对应的三个减速器健康状态表，即当前采集健康状态表、二维时域健康状态表、三维频率健康状态表；c、利用这三个减速器健康状态表来综合评价一台减速器的健康状态。

所述当前健康状态表：采用平均值FFT数据与特征值FFT数据极值匹配算法：计算平均值FFT数据与特征值FFT数据的极值，并利用其各自极值的幅值和匹配关系，建立减速器健康状态的当前采集健康状态表，即建立当前健康状态曲线的过程。

所述匹配关系，即比较根据平均值FFT数据与特征值FFT数据绘制的两条曲线FFT幅值的极值是否在同一频率附近，匹配效果越好，说明出现故障的可能性越大。

所述二维时域健康状态表：依据每天采集的平均值FFT数据，通过峭度分析算法，得出二维时域平均值FFT数据的峭度值，按照时间顺序存储每天所计算出的峭度值，同时建立以时间为横轴，峭度值为纵轴的一定段时间内的减速器健康状态的“二维时域健康状态表”，即建立二维时域健康状态曲线的过程。

所述建立二维时域健康状态表的内涵是：找到二维时域健康状态表历史数据中平均值FFT数据低于当前平均值FFT数据中的峭度最大者，即减速机存在出现故障的可能性。

所述三维频率健康状态表：通过自学习功能，检测每一天的特征值FFT数据随时间变化的情况，按照时间顺序存储预设的采集频率下，特征值FFT数据的振幅数据值，并建立以频率值为X轴，时间值为Y轴，振幅值为Z轴，一定段时间内的减速器健康状态的“三维频率健康状态表”。其判断减速器的健康状态方式：如果存在某些频率的复制在时间上有加强趋势，就说明是该减速机设备存在老化过程或者某类故障的恶化过程。

所述自学习功能包含如下过程：

ⅰ、设备开始运行阶段自学习参数的采集，所述参数包括：设备的平均振幅、特征频率，将作为将来设备健康状态变化的数学模型的参数依据；

ⅱ、在设备运行过程中，以一定的时间段为单位，进行平均值数据峭度值的数据存储，同时以采集频率对应产生的振幅值进行数据存储，建立数据库；