[发明专利]一种机械设备振动短时增长幅度的趋势预警方法

说明书

一种机械设备振动短时增长幅度的趋势预警方法，包括以下步骤：步骤1，选取设备固定时长内历史振动特征数据；步骤2，实时高点值判断；步骤3，对步骤2中判断为实时高点后，对数据单调性验证；步骤4，短时增幅计算；步骤5，判断deltaTrend的大小，进而输出不同类型的报警。本发明利用机械设备振动特征增长幅度进行趋势预警，相较于传统的基于报警门限的报警方式可提升报警的准确性，减少误报和漏报问题。

技术领域

本发明属于机械设备振动预警领域，特别涉及一种机械设备振动短时增长幅度的趋势预警方法。

背景技术

石油化工、冶金、水泥、造纸等流程化生产行业，具有大量的电机、泵、风机、减速机等高价值机械设备和部件。这些设备或部件在流程化生产工业中占据着极其重要的地位，它们一旦出现故障停机将会造成巨大的经济损失。目前大多数机械设备或部件已经在设备上安装了各类传感器(包括振动传感器、压力传感器、温度传感器等)以监控设备状态和运行情况。

现有的主要监控手段还是对各个信号设置报警门限，监测异常情况，这种方式容易导致误报和漏报，越来越难以满足对大量机械设备状态监测的要求；除此之外也出现了利用信号的增长趋势监控设备异常状态的方法，但是现有的增长趋势计算准确性还有待改进，并且增长趋势所对应的时长跨度选择非常关键，有的机械设备异常导致的增长持续数天，有的持续数周，有的持续数月，导致增长趋势对异常问题的检测能力大打折扣。

发明内容

本发明的目的在于提供一种机械设备振动短时增长幅度的趋势预警方法，以解决上述问题。

为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

一种机械设备振动短时增长幅度的趋势预警方法，包括以下步骤：

步骤1，选取设备固定时长内历史振动特征数据，按照振动特征数据信号类型采集位移峰值、速度有效值和加速度峰值；

步骤2，实时高点值判断：计算振动特征数据V的第95百分位值，判断V序列中最后一个值是否大于振动特征数据V的第95百分位值，若大于，则为实时高点；

步骤3，对步骤2中判断为实时高点后，对数据单调性验证；

步骤4，短时增幅计算：计算振动特征序列中V最后一个值与V中最小值的差，作为该振动序列的趋势增幅结果deltaTrend；

步骤5，判断deltaTrend的大小，进而输出不同类型的报警。

进一步的，步骤1中，设备振动监测采集振动数据为原始波形，振动特征数据V为从原始波形数据中提取得到的特征值序列。

进一步的，步骤1中，选取设备当前时刻往前推移某固定时长采集的所有振动数据集合，且该段数据包含设备当前时刻采集的振动数据；同时选取该振动数据集合所对应的采集时间戳序列T；

进一步的，固定时长为小于等于一天的时长，振动采集信号类型决定特征值类型，特征值类型包括位移峰值、速度有效值、加速度峰值。若采集的是位移振动信号，则所需特征为位移峰值；采集的是速度振动信号，则所需特征为速度有效值；采集的是加速度振动信号，则所需特征为加速度峰值。

进一步的，步骤2中具体包括：

1)计算振动特征数据V的第95百分位值qtl；

qtl＝percentile(V,95)

Percentile表示计算数组的百分位值，V表示振动特征序列数据，上式表示计算V的第95百分位；

2)判断V序列中最后一个值是否大于qtl，若大于，则为实时高点，需继续进行后续计算步骤；反之，则不满足实时高点条件，不再继续后续计算步骤，无需判断报警结果直接输出数据正常；V序列中最后一个值对应的是实时采集的振动信号特征值结果。