设备轴承振动数据智能实时采集与分析系统技术方案

本发明专利技术提供了设备轴承振动数据智能实时采集与分析系统，该系统包括用于采集轴承振动数据的数据获取子系统、用于存储轴承振动数据的存储设备和用于分析和显示所述轴承振动数据的分析设备；所述数据获取子系统、分析设备皆与所述存储设备连接；所述数据获取子系统包括汇聚节点和多个传感器节点，网络初始化时，从传感器节点中选取簇头，并根据选取的簇头将传感器节点分为多个簇；传感器节点采集所监测位置的轴承振动数据，并将轴承振动数据单跳发送至对应的簇头；簇头负责簇内轴承振动数据的接收和处理，并将处理后的轴承振动数据发送至汇聚节点，汇聚节点将接收的轴承振动数据发送至存储设备。

Intelligent Real-time Data Acquisition and Analysis System for Equipment Bearing Vibration

The invention provides an intelligent real-time acquisition and analysis system for bearing vibration data of equipment, which includes a data acquisition subsystem for acquiring bearing vibration data, a storage device for storing bearing vibration data and an analysis device for analyzing and displaying the bearing vibration data. The data acquisition subsystem and the analysis device are all connected with the storage device. The acquisition subsystem includes sink nodes and multiple sensor nodes. When the network is initialized, cluster heads are selected from sensor nodes, and sensor nodes are divided into several clusters according to the selected cluster heads. Sensor nodes collect bearing vibration data at the monitored locations and send bearing vibration data to the corresponding cluster heads in a single hop. Cluster heads are responsible for receiving and processing bearing vibration data in clusters. The processed bearing vibration data are sent to the sink node, and the sink node sends the received bearing vibration data to the storage device.

【技术实现步骤摘要】
设备轴承振动数据智能实时采集与分析系统
本专利技术涉及设备监测
，具体涉及设备轴承振动数据智能实时采集与分析系统。
技术介绍
轴承作为旋转设备的关键零部件，其工作状态的好坏将直接影响到整台设备的工作状态。设备轴承故障是导致设备发生故障的主要原因之一，严重时甚至可能导致重大财产损失。因此，为了避免由设备轴承的故障，减少经济损失，对轴承进行振动监测从而保证其正常运行非常有必要。
技术实现思路
针对上述问题，本专利技术提供设备轴承振动数据智能实时采集与分析系统。本专利技术的目的采用以下技术方案来实现：提供了设备轴承振动数据智能实时采集与分析系统，该系统包括用于采集轴承振动数据的数据获取子系统、用于存储轴承振动数据的存储设备和用于分析和显示所述轴承振动数据的分析设备；所述数据获取子系统、分析设备皆与所述存储设备连接；所述数据获取子系统包括汇聚节点和多个传感器节点，网络初始化时，从传感器节点中选取簇头，并根据选取的簇头将传感器节点分为多个簇；传感器节点采集所监测位置的轴承振动数据，并将轴承振动数据单跳发送至对应的簇头；簇头负责簇内轴承振动数据的接收和处理，并将处理后的轴承振动数据发送至汇聚节点，汇聚节点将接收的轴承振动数据发送至存储设备。其中，所述轴承振动数据包括待检测设备轴承在不同工作状态下垂直方向的振动加速度信号。优选地，所述传感器节点包括传感器和用于将传感器信号转换为对应的轴承振动数据的信号适配器，所述信号适配器与传感器连接；还包括用于控制采集频率的控制器，所述控制器与传感器连接。其中，分析设备对存储设备中的轴承振动数据进行分析，包括：对所述轴承振动数据进行预处理，所述预处理包括去除数据异常点和数据归一化处理。进一步地，分析设备对存储设备中的轴承振动数据进行分析，还包括：检测预处理后的轴承振动数据是否超出对应的预设阈值范围，并输出检测结果。本专利技术的有益效果为：本专利技术能够智能实时获取轴承振动数据，并进行相应的数据分析，便于监测人员及时了解设备轴承振动信息，并进一步分析设备轴承状态，对可能发生故障的设备轴承及时进行检查，减少因设备轴承故障所造成的损失。附图说明利用附图对本专利技术作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本专利技术的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。图1是本专利技术一个示例性实施例的设备轴承振动数据智能实时采集与分析系统的结构示意框图；图2是本专利技术一个示例性实施例的传感器节点的结构示意框图。附图标记：数据获取子系统1、存储设备2、分析设备3、传感器10、信号适配器20、控制器30。具体实施方式结合以下实施例对本专利技术作进一步描述。图1示出了本专利技术一个示例性实施例的设备轴承振动数据智能实时采集与分析系统的结构示意框图。如图1所示，本专利技术实施例提供了设备轴承振动数据智能实时采集与分析系统，该系统包括用于采集轴承振动数据的数据获取子系统1、用于存储轴承振动数据的存储设备2和用于分析和显示所述轴承振动数据的分析设备3；所述数据获取子系统1、分析设备3皆与所述存储设备2连接。其中，分析设备3对存储设备2中的轴承振动数据进行分析，包括：对所述轴承振动数据进行预处理，所述预处理包括去除数据异常点和数据归一化处理。进一步地，分析设备3对存储设备2中的轴承振动数据进行分析，还包括：检测预处理后的轴承振动数据是否超出对应的预设阈值范围，并输出检测结果。在一种能够实施的方式中，所述数据获取子系统1包括汇聚节点和多个传感器节点，网络初始化时，从传感器节点中选取簇头，并根据选取的簇头将传感器节点分为多个簇；传感器节点采集所监测位置的轴承振动数据，并将轴承振动数据单跳发送至对应的簇头；簇头负责簇内轴承振动数据的接收和处理，并将处理后的轴承振动数据发送至汇聚节点，汇聚节点将接收的轴承振动数据发送至存储设备2。其中，所述轴承振动数据包括待检测设备轴承在不同工作状态下垂直方向的振动加速度信号。其中，如图2所示，所述传感器节点包括传感器10和用于将传感器10的信号转换为对应的轴承振动数据的信号适配器20，所述信号适配器20与传感器10连接；还包括用于控制采集频率的控制器30，所述控制器30与传感器10连接。本专利技术上述实施例设置的设备轴承振动数据智能实时采集与分析系统，能够智能实时获取轴承振动数据，并进行相应的数据分析，便于监测人员及时了解设备轴承振动信息，并进一步分析设备轴承状态，对可能发生故障的设备轴承及时进行检查，减少因设备轴承故障所造成的损失。在一个实施例中，当簇头的剩余能量低于预设能量阈值时，簇头在其簇内的传感器节点中选择新簇头，具体为：(1)簇头计算其簇内传感器节点担任新簇头的概率，并选择最大概率和次大概率对应的传感器节点作为备选节点；(2)簇头在选取到的2个备选节点中选择一个备选节点作为新簇头，而原簇头转变自己的角色为簇内的传感器节点；其中，设定概率的计算公式为：式中，Yma表示簇头m对应簇内的传感器节点a担任新簇头的概率，Cm为所述簇头m对应簇内的传感器节点数量，nm为所述簇头m对应簇内已担任过簇头的传感器节点数量；P(a)为判断取值函数，当所述传感器节点a担任过簇头时，P(a)＝0，当所述传感器节点a未担任过簇头时，P(a)＝1；Ua为所述传感器节点a的当前剩余能量，Uq为所述簇头m对应簇内第q个传感器节点的当前剩余能量，Ua0为所述传感器节点a的初始能量；w1、w2为预设的权重系数。本实施例在簇头的剩余能量低于预设能量阈值时，重新选择新簇头，以实现簇头的轮换，能够有效保证簇头工作的稳定性和整个网络的可靠性。本实施例创新性地提出了一种簇头的轮换机制，其中提出了簇内传感器节点担任新簇头的概率的计算公式，根据该计算公式可知，未担任过簇头、相对能量更大的传感器节点具有更大的概率担任新簇头。该轮换机制中，簇头计算其簇内传感器节点担任新簇头的概率，并选择最大概率和次大概率对应的传感器节点作为备选节点，可以有效降低能力不足的传感器节点被选为新簇头的概率，进而有利于提高新簇头工作的稳定性。在一个实施例中，簇头在选取到的2个备选节点中选择一个备选节点作为新簇头，包括：(1)对于选取到的2个备选节点，按照下列公式预测备选节点担任新簇头后的总能耗：式中，为预测的第z个备选节点担任新簇头后的总能耗，z＝1，2，Gz为第z个备选节点所在簇内的传感器节点数量，U0为设定的簇头接收和处理单位轴承振动数据的能耗，Fz，o为所述第z个备选节点到汇聚节点的距离，Ue为电路能耗参数，b1为基于自由空间损耗模型的功放能耗系数，b2为基于多径衰减模型的功放能耗系数，Fd，z为第z个备选节点所在簇内的第d个传感器节点到所述第z个备选节点的距离；(2)选取总能耗最小对应的备选节点作为新簇头。如果一个传感器节点的剩余能量很多，但是其当选为簇头后能量消耗却很大，甚至会因为当选一次簇头后能量消耗殆尽而失效，则这样的传感器节点不适合担任簇头。基于此，本实施例进一步提出了预测备选节点担任新簇头后的总能耗的计算公式，使得总能耗的计算简单便捷，提高了簇头选取的效率。本实施例根据该计算公式预测两个备选节点担任新簇头后的总能耗，并从中选取总能耗最小对应的备选节点作为新簇头，有利于保证新簇头工作的稳定性，在整体上节省轴承振动数本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.设备轴承振动数据智能实时采集与分析系统，其特征是，包括用于采集轴承振动数据的数据获取子系统、用于存储轴承振动数据的存储设备和用于分析和显示所述轴承振动数据的分析设备；所述数据获取子系统、分析设备皆与所述存储设备连接；所述数据获取子系统包括汇聚节点和多个传感器节点，网络初始化时，从传感器节点中选取簇头，并根据选取的簇头将传感器节点分为多个簇；传感器节点采集所监测位置的轴承振动数据，并将轴承振动数据单跳发送至对应的簇头；簇头负责簇内轴承振动数据的接收和处理，并将处理后的轴承振动数据发送至汇聚节点，汇聚节点将接收的轴承振动数据发送至存储设备；所述轴承振动数据包括待检测设备轴承在不同工作状态下垂直方向的振动加速度信号。

【技术特征摘要】
1.设备轴承振动数据智能实时采集与分析系统，其特征是，包括用于采集轴承振动数据的数据获取子系统、用于存储轴承振动数据的存储设备和用于分析和显示所述轴承振动数据的分析设备；所述数据获取子系统、分析设备皆与所述存储设备连接；所述数据获取子系统包括汇聚节点和多个传感器节点，网络初始化时，从传感器节点中选取簇头，并根据选取的簇头将传感器节点分为多个簇；传感器节点采集所监测位置的轴承振动数据，并将轴承振动数据单跳发送至对应的簇头；簇头负责簇内轴承振动数据的接收和处理，并将处理后的轴承振动数据发送至汇聚节点，汇聚节点将接收的轴承振动数据发送至存储设备；所述轴承振动数据包括待检测设备轴承在不同工作状态下垂直方向的振动加速度信号。2.根据权利要求1所述的设备轴承振动数据智能实时采集与分析系统，其特征是，所述传感器节点包括传感器，还包括用于将传感器信号转换为对应的轴承振动数据的信号适配器，所述信号适配器与传感器连接。3.根据权利要求2所述的设备轴承振动数据智能实时采集与分析系统，其特征是，所述传感器节点还包括用于控制采集频率的控制器，所述控制器与传感器连接。4.根据权利要求1所述的设备轴承振动数据智能实时采集与分析系统，其特征是，分析设备对存储设备中的轴承振动数据进行分析，包括：对所述轴...

【专利技术属性】
技术研发人员：不公告发明人，
申请(专利权)人：广州益牛科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44