[发明专利]用于监测产生振动的机器的运行的方法及用于实现该方法的设备

说明书

本发明主要涉及一种用于监测产生振动的机器的运行的方法(200)，该方法(200)包括：学习阶段(F1)，其中，生成包含表示机器的运行的振动标识的知识库；以及监测阶段(F2)，其中，将机器的振动与知识库进行比较，以检测机器中的异常情况。

技术领域

本发明涉及一种用于监测产生振动的机器的运行的方法及用于实现该方法的设备。

背景技术

诸如马达、泵、压缩机、风扇或涡轮机的机器在其运行时会产生振动。当机器的部件不平衡、未对准、调节不良或磨损时，这些振动的曲线，尤其是关于幅度和频率的曲线可能会改变。在这种情况下，如果不采取任何措施，机器有损坏的风险。这就是监测机器以便显示振动曲线的潜在变化非常重要的原因。由此，异常情况可以在其变得过于严重并导致附加损害或意外中断之前被识别出来。

可以借助于振动传感器来监测机器。为了检测异常情况，当前使用的振动传感器是基于幅度阈值超过量和/或主频率的变化。然而，这种进行方式具有受到限制的缺点。实际上，这种方法尤其不可能检测在传感器的初始配置期间未提供的频率上发生的变化，而仅检测发生在某些预先确定的频率上发生的那些变化。因此，可能会发生未检测到某些异常的情况。

发明内容

由上文可知，需要对机器的振动的检测和分析进行改进。

本发明旨在通过根据本发明的第一方面提出一种用于监测产生振动的机器的运行的方法来满足该需要，该方法包括：

-学习阶段，包括以下步骤：

o在时域中获取由机器产生的第一振动信号；

o确定与第一振动信号相对应的第一振动标识；

o确定第一振动标识与其中保存了振动标识的知识之间的第一相似度；

o将第一相似度和第一预定阈值进行比较；

o如果第一相似度小于第一阈值，则将振动标识保存在知识中；

周期性地重复学习阶段的步骤以构成知识；

-监测阶段，包括以下步骤：

o在时域中获取由机器产生的第二振动信号；

o确定与第二振动信号相对应的第二振动标识；

o确定第二振动标识与知识之间的第二相似度；

o将第二相似度与第二预定阈值进行比较；

o如果第二相似度小于第二阈值，则生成警报，第二振动标识被认为表明异常情况；

周期性地重复监测阶段的步骤；

当认为构成了知识时，监测方法以自主的方式从学习阶段进行到监测阶段。

首先，监控方法学习以便以自主的方式识别机器的正常运行的振动特性。然后，其次，监测方法定期获取并比较振动，以确定机器是否偏离其正常运行。从而，由于本发明，能够有效地检测是否发生异常情况，并且在这种情况下触发警报。

另外，在其学习阶段期间，监测方法仅保存与已经学习的标识(也就是说，已经保存在知识中的标识)足够不同的振动标识，这使得能够避免信息的冗余并且限制在学习期间存储的数据量，而不会降低学习质量。监测方法继而可以在例如微控制器的在资源方面受限的设备上实现。

根据一个实施例，学习阶段还包括特定步骤，该特定步骤将连续确定的预定数量M的振动标识的第一相似度与大于第一阈值的特定的预定阈值进行比较，如果最后M个振动标识的第一相似度大于特定阈值，则认为构成了知识。

根据一个实施例，监测阶段包括所谓的“发现”时段，在“发现”时段期间，将被认为表明异常情况的第二振动标识保存在知识中。