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CN111855178B - 一种旋转类产品运行状态的诊断方法 - Google Patents

一种旋转类产品运行状态的诊断方法 Download PDF

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CN111855178B
CN111855178B CN202010719432.3A CN202010719432A CN111855178B CN 111855178 B CN111855178 B CN 111855178B CN 202010719432 A CN202010719432 A CN 202010719432A CN 111855178 B CN111855178 B CN 111855178B
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陈官林
蒋超
蔡莉
曹天琴
张洋
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Guizhou Yonghong Aviation Machinery Co Ltd
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Guizhou Yonghong Aviation Machinery Co Ltd
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    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B07—SEPARATING SOLIDS FROM SOLIDS; SORTING
    • B07C—POSTAL SORTING; SORTING INDIVIDUAL ARTICLES, OR BULK MATERIAL FIT TO BE SORTED PIECE-MEAL, e.g. BY PICKING
    • B07C5/00—Sorting according to a characteristic or feature of the articles or material being sorted, e.g. by control effected by devices which detect or measure such characteristic or feature; Sorting by manually actuated devices, e.g. switches
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    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
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Abstract

本发明公开了一种旋转类产品运行状态的诊断方法，用于诊断和筛选高速旋转类产品。本发明的诊断方法包括数据采集、数据预处理、参数分布检验、阀值估计、状态诊断和产品筛选多个流程。本发明利用数据采集器采集产品测试信号，通过数据的处理与分析获得产品状态诊断阀值，最后利用得到的阀值对产品进行筛选，方法简单、有效。

Description

一种旋转类产品运行状态的诊断方法
技术领域
本发明涉及一种高速旋转类产品运行状态的诊断方法，该方法适用于高速旋转机械产品的状态识别，用于对产品进行进行筛选和分类。
背景技术
高速旋转类产品(例如风机)在进行出厂试验前，由于受到工艺水平的限制，在加工制造完成后，其状态很难达到统一甚至接近。而目前没有统一的、效果较好的方式对这类产品实现筛查和诊断。
发明内容
本发明的目的是，克服现有检测技术水平的不足，提供一种检测方法，用于旋转类产品运行状态的诊断，便于进行旋转类产品的出厂筛选试验。
为了实现上述目的，本发明采用以下技术方案：
借助于对历史数据的统计分析，将得到的特征参数作为研究的输入对象。对同一对象的特征数组进行分布检验，在已知的产品故障概率的基础上样本分布类型的基础上进行阀值估计。利用阀值参数对采集的振动信号统计特征进行诊断筛选。
一种旋转类产品运行状态的诊断方法，包括，
数据采集，采集高速旋转类产品在一定转速点下的振动信号；
预处理，对采集到的振动信号进行时频分析，得到高速旋转类产品的时频特征参数；
非参数分布检验，将前述时频特征参数作为样本数据，对其进行非参数分布检验，确定样本数据的分布形式；
阀值估计，根据前述样本数据的分布形式，配合高速旋转类产品的故障率估计前述样本数据的临界阀值；
状态诊断，当高速旋转类产品的振动测试峰值大于前述的临界阀值时，不满足出厂状态要求。
进一步，所述数据采集时采用加速度传感器采集振动信号。
进一步，所述时频特征参数为高速旋转类产品振动时的加速度值，振动加速度值并非旋转时的角加速度，而是利用加速度传感器测量到的振动参数，表征被测对象的振动幅值大小。
进一步，非参数检验方法包括K-S检验和W检验。
与现有技术相比较，本发明的优势体现在：本发明的方法简单、有效，可运用于属于高速旋转类产品领域。本发明的方法在基于历史数据的基础上，能够有效、快捷的完成产品的出厂筛选，控制产品出厂状态以降低产品外场使用的故障率。
附图说明
图1是本发明的原理流程图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的技术方案作进一步说明，但所要求的保护范围并不局限于所述。
下面结合附图流程和振动测试的历史数据对本发明的实施过程作进一步说明，但不应就此理解为本发明所述主题的范围仅限于以下的实施例，在不脱离本发明上述技术思想情况下，凡根据本领域普通技术知识和惯用手段做出的各种修改、替换和变更，均包括在本发明的范围内。
本发明的诊断方法主要包括振动信号的采集、预处理、数据样本的分布检验、在概率条件下的阀值估计、以及状态诊断，最后完成产品的出厂筛选。
振动信号采集是利用数据采集仪采集产品磨合试验信号，其信号具有较明显的主频特性，利于产品监测、校验工作。对于旋转类监测对象，已知它的转速n(单位：转/分)，可求得其在该转速下的振动频率f＝n/60，则所得的振动频率f为振动信号的主频信号，在这个频率下其振动加速度相比干扰信号，量值明显较大。
预处理是将采集的振动信号进行时频分析，得到产品样本的时频特征参数，特征参数的提取采用常规方法即可。
数据样本的分布检验是在产品前处理的基础上，对样本数据的分布状态进行非参数检验，以获取样本的总体分布形式。
在概率条件下的阀值估计为结合产品外场使用状态，在获取外场产品的故障率的基础上，结合前述数据样本的分布形式，对数据样本进行临界阀值估计，得到产品出厂状态诊断的门阀值。
状态诊断是在上述前处理得到临界阀值的基础上，对产品振动状态进行诊断，当振动测试的峰值大于临界阀值时，产品不满足出厂状态要求，完成产品出厂筛选试验。
如图1所示，本发明的流程包括数据采集、预处理、参数分布检验、阀值估计、状态诊断和产品筛选。
本发明的实施过程如下：
1.如附表1所示，为某旋转类产品在一定转速点下，完成预处理得到的加速度数据样本，即从时频分析中提取了产品振动时的加速度值。
2.分别对数据样本采用不同的检验方式，例如K-S检验和W检验(即Shapiro-Wilk检验或夏皮洛-威尔克检验)，结果在附表2中，K-S检验的显著性水平为0.041，小于0.05，而W检验的显著性水平为0.127，大于0.05，故由W检验可知，样本属于正态分布；
3.在附表1中，样本均值71.19m/s2,标准差32.90m/s2，假设产品外场故障率为20％，则在该概率条件下样本的临界阀值为98.88m/s2。
4.在上述过程基础上，根据产品振动测试结果，对产品状态进行诊断，完成出厂筛选试验。
附表1：加速度值样本，单位m/s2
70 30 30 67 63 49 27
42 62 108 156 50 50 73
70 95 92 70 101 129 61
附表2：样本数据分布检验
Figure BDA0002599426730000031

Claims (2)

1.一种旋转类产品运行状态的诊断方法，其特征在于：包括，
数据采集，采集高速旋转类产品在一定转速点下的振动信号；
预处理，对采集到的振动信号进行时频分析，得到高速旋转类产品的时频特征参数，所述时频特征参数为高速旋转类产品振动时的加速度值；
非参数分布检验，将前述时频特征参数作为样本数据，对其进行非参数分布检验，确定样本数据的分布形式，非参数检验方法包括K-S检验和W检验；
阀值估计，根据前述样本数据的分布形式，配合高速旋转类产品的故障率估计前述样本数据的临界阀值；
状态诊断，当高速旋转类产品的振动测试峰值大于前述的临界阀值时，不满足出厂状态要求。
2.根据权利要求1所述的一种旋转类产品运行状态的诊断方法，其特征在于：所述数据采集时采用加速度传感器采集振动信号。
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