[发明专利]用于边缘计算侧的机械设备运行状态监测方法和系统

说明书

本发明公开了一种用于边缘计算侧的机械设备运行状态监测方法和系统，本发明通过采集设备运行工况数据，包括振动类型和非振动类型数据；根据机组部件类型对振动数据进行特征提取，不仅包括对振动类型数据对应特征值的一次提取，还包括对振动类型数据对应特征值和非振动类型数据的二次提取，不仅具有数据的阈值判断，而且能够获取数据变化趋势，包括变化斜率、跃变幅度、变化幅度，能够更准确的判断机械设置是否存在缓慢上升、缓慢下降、突变的情况，丰富了数据类型，提高了数据监测质量。实现了设备的在线实时状态监测、运行工况自动预警，为后续系统提供有效、实时的数据。

技术领域

本发明涉及机械设备状态监测技术领域，具体涉及一种用于边缘计算侧的机械设备运行状态监测方法和系统。

背景技术

机械设备是企业运作的核心，其运行可靠性不仅涉及企业自身的经济效益，而且影响到其它相关企业的安全、连续生产，因此，保证设备安全运行、降低维修费用和提高设备可用率越来越受到重视。因此，为减少装备故障停机时间、降低寿命周期费用、提高装备可用度、降低安全风险，如何对设备进行实时在线的状态监测和快速准确的故障诊断已成为设备智能维护的研究热点之一。随着科学技术和经济建设的发展，机械设备和制造过程的状态监测已成为保证系统运行稳定性、可靠性和安全性，提高产品质量和生产效率的关键技术和重要手段。

机械设备状态监测用于为工程技术人员提供详细、全面的设备运行状态信息，提供设备的故障征兆信息，为设备的及时维修提供依据。机械设备的状态监测一般包括：状态信号的获取、故障征兆提取、运行状态识别及故障诊断等步骤。

比如公开号为CN206991080U的中国专利公开了一种工程机械车智能数据采集系统，包括数据采集模块和监控模块，能够实现使用状态的数据和位置数据实时检测，对信号处理以过程没有细化，也就是采用的现有技术对信号进行的处理。公开号为CN102243140的中国专利公开了一种基于子带信号分析的机械设备状态监测方法，并具体公开了利用多级滤波器来处理机械设备运行的状态信号，可将测取的信号分解成一组窄带子带信号，进而从子带信号中提取机械设备的状态信息，虽然采用信号处理方法对所采集数据进行主要特征提取，并且利用所提取的特征进行设备状态分析，但是未对所提取主要特征进行趋势变化分析，所得结果只能反映设备运行状态的主要变化，而不能反映设备运行状态的细节变化，特别是设备本体早期故障以及设备本体与外部工艺参数间的影响关系等。

发明内容

本发明的目的之一在于提供一种用于边缘计算侧的机械设备运行状态监测方法，通过信号采集、特征提取、报警判别等方式实现机械设备的就地实时状态监测，提高设备管理的智能化水平。

为实现上述目的，本发明的技术方案为：

一种用于边缘计算侧的机械设备运行状态监测方法，所述方法包括如下步骤：

(1)采集机械设备运行工况数据，将数据信号进行信号调理、A/D转换(将数据状态信号转换为适合计算机处理的数字信号)；

(2)信号调理后首先进行信号预处理；

(3)对预处理后信号进行特征提取、报警判别；

(4)根据报警判别的结果决定是否进行故障诊断过程；

(5)根据文件管理策略完成数据本地存取，根据通信协议完成远程数据传输。

其中，步骤(1)所述信号调理是对振动类型数据和非振动类型数据进行数据标定得到具有物理意义的实际值。

步骤(2)所述信号预处理完成数据标定处理、数字滤波、软件积分，将加速度振动类型数据积分获取速度振动类型数据。

所述加速度振动类型数据提取的对应特征包括峰值、有效值、轴承特征频率，速度振动类型数据提取的对应特征包括峰值、有效值、转频及其倍频、叶片通过频率。