振动趋势数据中尖峰和故障的检测制造技术

机器监测器包括用以产生与所感测的物理参数相对应的一系列标量值的传感器。分析仪基于标量值生成第一数据库，并确定每个传感器的标量值的中值。它还将尖峰级别设置为从中值偏移出中值的预定倍数。分析仪中的尖峰过滤器则将标量值与尖峰级别进行比较，并在特定标量值与中值相差一个等于或大于尖峰级别的量时，将特定标量值识别为潜在尖峰。如果第一侧值和第二侧值在中值的预定范围内，则将潜在尖峰确定为实际尖峰。消除了实际尖峰的第二数据库得以生成。使用第二数据库，通过找到超过危险级别的数据点来识别校正的故障，其中的先前数据点超过警告级别并且两个尾随数据点小于建议级别。

Detection of Peaks and Faults in Vibration Trend Data

【技术实现步骤摘要】
振动趋势数据中尖峰和故障的检测
本专利技术涉及收集和分析振动数据的领域，尤其涉及一种收集、校正及分析振动数据的装置。
技术介绍
在振动数据的收集中，数据中的尖峰(spike)会降低振动数据分析的可靠性，因为尖峰可能被误认为是故障。数据“尖峰”定义为由于先前值的变化率、与先前值的振幅差或上述两者而存在的不合理的测量值的变化。通常，“尖峰”持续时间短，并且在处理的数据图上表现为非常明显的正或负偏移。由便携式或连续在线振动设备收集的原始振动数据可能受到各种噪声输入的影响，这些噪声输入可能表现为处理数据中的尖峰。产生这些噪声输入的原因可能是接线安装不良、连接振动传感器的电缆劣质、静电放电、来自外部电源(如嘈杂的电动机或其他来源)的电磁拾取。应当注意，由于受到监测(monitor)的机器的某种故障，处理数据中的一些尖峰可能是振动级别或谐波含量的合理变化。一般而言，通常存在其他指示(例如趋势值的稳定增加)表明机器的行为正在发生变化。实时或历史振动数据中的尖峰可能导致产生错误警报。相反，如果使用历史数据来设置警报限制，则数据中的尖峰值可能导致警报限制过于松散，这可能会导致错过问题或过晚警告问题。目前已经开发出不同的技术来识别和消除来自各种形式的数据的尖峰。通常，现有技术依赖于某种类型的数学或统计分析来识别异常值数据并消除作为异常值的尖峰。例如，美国专利7,308,322公开了一种方法，用于测量机动系统的属性，其中的属性是指振动、速度、温度、压力等中的至少一个。该方法的一个步骤是消除异常值。由于通常会排除非常大或小的数据值，所以某些数据模式会被排除在数据之外。US20070260656A1则在用于诊断机制的方法中搜索并减去异常值数据和边缘数据。美国专利7,124,637公开了一种用于确定机械设备的振幅限制的方法。收集的数据使用的是本领域已知的异常值检测程序来校正。德国申请DE102010013594A1则讨论了测量物体的外轮廓并忽略可能由测量点处的灰尘斑点引起的各个异常值。美国专利7,752,012公开了一种用于检测与加工厂相关的异常情况的方法。利用专用数据过滤器和数据处理技术来产生增强数据，并且修整这种增强数据以移除异常值。US9,483,049B2公开了一种极其复杂且数学上集中的方法，用于检测包括有异常值的感测数据中的异常现象，并拒绝它们。US4,631,683公开了一种工具，其包括检测系统，该检测系统能够避免由噪声尖峰引起的错误报警。EP0018853B1公开了一种用于区分电噪声尖峰与实际冲击信号的技术。这些现有技术执行起来十分耗时，并且不适合于监测来自各种机器的标量振动数据以用于预防性维护。换言之，这些技术需要太多的处理时间并且处理速度慢，并且它们在预防性维护环境中不能很好地发挥作用。
技术实现思路
本专利技术通过使用一种装置和方法克服了现有技术的缺点，该装置和方法配置成过滤数据并生成没有伪数据(即噪声尖峰)的新数据库。由于该装置为了通常用于预防性维护的振动数据而专门设计，因此它比现有技术更快并能够有效且快速地将噪声数据转换成无噪声尖峰数据库。为了提高准确度和速度，本专利技术的装置能够分析振动数据以识别校正的故障，采用的方式为通过使用能够识别固有地免疫多种形式的尖刺噪声的校正故障的技术，固有地保护免受噪声尖峰的影响。而且，针对为机械的预防性维护所生成的数据而专门设计的用于识别校正故障的技术，比已知的技术更快且更有效。根据本专利技术的一种形式，用于监测机器的装置包括至少一个传感器，用于感测由机器产生的物理参数(例如振动或电特性)并用于生成与所感测的物理参数相对应的一系列标量值。分析仪连接到传感器，对于每个传感器而言，操作它可以用于接收标量值，基于所述标量值生成第一数据库、确定标量值的中值以及确定作为中值的预定倍数的尖峰级别。中值的计算可以使用包括噪声尖峰在内的所有可用数据，因为与真实数据相比噪声尖峰很少，并且中值的计算将固有地忽略诸如噪声尖峰或故障之类的异常值。然而，在其他实施例中，可以使用第二数据库用于计算中值以确保噪声尖峰不会影响中值的计算。在识别出校正的故障的其他实施例中，中值计算在先前的故障校正之后不久便开始并持续到当前时间。尖峰过滤器在分析仪中实现，对于每个传感器而言，过滤器用于比较标量值与尖峰级别，并在特定标量值等于或大于传感器的尖峰级别时，将特定标量值识别为潜在尖峰。分析仪还识别第一侧标量值和第二侧标量值，其中第一侧标量值紧接在潜在尖峰值之前，而第二侧标量值在潜在尖峰值之后。然后，它将第一侧标量值和第二侧标量值与中值进行比较，并且如果第一侧值和第二侧值均在传感器的中值的预定范围内，则将潜在尖峰识别为实际尖峰。利用该信息，它生成相对于第一数据库的消除了实际尖峰的第二数据库，因此，由尖峰过滤器生成多个第二数据库，其中为每个传感器生成其中一个第二数据库。分析仪在第二数据库上运行，以基于第二数据库确定每台机器的特征。术语“消除”在本文中以广义使用。为了消除来自第二数据库的噪声尖峰，可以以物理的方式消除产生尖峰的标量值，使得该标量值不存在于第二数据库中，或者以电子的方式，例如使用指针标记产生噪声尖峰的标量值，从而分析仪在分析剩余数据时会知道忽略数据点，以便例如找到校正的故障。在任何情况下，产生噪声尖峰的标量值都会被“消除”。在后一种情况，即其中标量值被电子标记的，第二数据库将是具有电子标记的某些标量值的第一数据库。分析仪可以包括用于接收输入数据的输入端，该输入数据包括每个传感器的预定乘数(multiplier)和预定范围。典型的乘数约为10，而典型的预定范围约为中值的10％，但是这些值也可由用户调整以适应特定环境。通常，乘数和范围对于噪声应用而言是增加的，而对于某些应用而言是减小的。分析仪还可以配置为分析第二数据库，以便为至少一个传感器识别对应于校正的机器故障的标量值数据。为此，分析仪将其中一个第二数据库中的每个标量值与预定的警报限制进行比较，并将超过预定警报的每个标量值识别为潜在校正故障。对于每个潜在校正故障，它识别紧接在潜在校正故障之前的第一先前标量值，并将第一先前标量值与预定警告级别进行比较。对于每个潜在校正故障，它识别紧接在潜在校正故障之后的第一和第二尾随标量值，并将第一和第二尾随标量值与预定建议级别(adviselevel)进行比较。对于每个潜在校正故障，如果第一先前标量值超过警告级别并且第一和第二尾随标量值小于建议级别，则它将潜在校正故障识别为实际的校正故障。分析仪还可以配置为将时间与第一数据库和第二数据库中的每个标量值相关联，并且基于用于至少一个传感器的第二数据库来确定至少一个传感器的每个校正故障的时间。然后，可以基于至少一个传感器的每个校正故障的时间来计算故障之间的平均时间。分析仪设置有用于接收输入数据的输入端，并且分析仪将配置为接收与每个传感器的预定建议警告和警报级别相对应的输入数据。根据实施例的另一方面，第二数据库(表示校正数据)可用于设置警报限制和其他限制。例如，分析仪可以编程为基于第二数据库重新计算尖峰级别、危险级别、警告级别、建议级别和数据中值。分析仪可以将各种级别设置为中值的百分比(或者相对于中值的绝对值差)，并且当分析仪生成第二数据库时，它将重新计算中值，尾随基于新的中值重置所有其他本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于监测机器的装置，包括：至少一个传感器，所述至少一个传感器用于检测由机器产生的物理参数，并产生与所检测的物理参数相对应的一系列标量值；分析仪，所述分析仪连接到所述至少一个传感器，并且对于每个机器，操作以：接收所述标量值，根据所述标量值生成第一数据库，确定每个传感器的所述标量值的中值，以及确定尖峰级别；尖峰过滤器，所述尖峰过滤器在分析仪中实施，对于每个传感器，操作以：比较标量值和尖峰级别，当特定标量值与中值相差一等于或大于传感器尖峰级别的量时，将特定标量值识别为潜在尖峰；识别第一侧标量值和第二侧标量值，第一侧标量值紧接在潜在尖峰值之前，而第二侧标量值在潜在尖峰值之后，将第一侧标量值和第二侧标量值与中值进行比较，如果第一侧值和第二侧值在传感器的中值的预定范围内，则将潜在尖峰识别为实际尖峰，并且生成对应于第一数据库的消除了实际尖峰的第二数据库，其中由尖峰过滤器生成多个第二数据库，其中为每个传感器生成其中一个第二数据库；以及在第二数据库上运行的分析仪，用于基于第二数据库确定每个传感器的特征。

【技术特征摘要】
2018.02.09 US 15/892,6451.一种用于监测机器的装置，包括：至少一个传感器，所述至少一个传感器用于检测由机器产生的物理参数，并产生与所检测的物理参数相对应的一系列标量值；分析仪，所述分析仪连接到所述至少一个传感器，并且对于每个机器，操作以：接收所述标量值，根据所述标量值生成第一数据库，确定每个传感器的所述标量值的中值，以及确定尖峰级别；尖峰过滤器，所述尖峰过滤器在分析仪中实施，对于每个传感器，操作以：比较标量值和尖峰级别，当特定标量值与中值相差一等于或大于传感器尖峰级别的量时，将特定标量值识别为潜在尖峰；识别第一侧标量值和第二侧标量值，第一侧标量值紧接在潜在尖峰值之前，而第二侧标量值在潜在尖峰值之后，将第一侧标量值和第二侧标量值与中值进行比较，如果第一侧值和第二侧值在传感器的中值的预定范围内，则将潜在尖峰识别为实际尖峰，并且生成对应于第一数据库的消除了实际尖峰的第二数据库，其中由尖峰过滤器生成多个第二数据库，其中为每个传感器生成其中一个第二数据库；以及在第二数据库上运行的分析仪，用于基于第二数据库确定每个传感器的特征。2.根据权利要求1所述的装置，还包括用于接收输入数据的输入端，并且其中所述分析仪配置为接收与每个传感器的预定乘数相对应的输入数据。3.根据权利要求1所述的装置，其中预定乘数约为10。4.根据权利要求1所述的装置，还包括用于接收输入数据的输入端，并且其中所述分析仪配置为接收与每个传感器的预定范围相对应的输入数据。5.根据权利要求1所述的装置，其中，所述预定范围定义为所述中值标量值的百分比。6.根据权利要求1所述的装置，其中，所述过滤器识别正实际尖峰和负实际尖峰。7.根据权利要求1所述的装置，其中分析仪配置为分析所述第二数据库以识别对应于校正机器故障的标量值数据，并且对于至少一个传感器，分析仪进行操作以：将一个所述第二数据库中的每个标量值与预定的警报限制进行比较；将超过预定警报的每个标量值识别为潜在校正故障；对于每个潜在校正故障，识别紧接在潜在校正故障之前的第一先前标量值，并将第一先前标量值与预定警告级别进行比较；对于每个潜在校正故障，识别紧接在潜在校正故障之后的第一尾随标量值和第二尾随标量值，并将第一尾随标量值和第二尾随标量值与预定的建议级别进行比较；以及对于每个潜在校正故障，如果第一先前标量值超过警告级别并且第一尾随标量值和第二尾随标量值小于建议级别，则将潜在校正故障识别为实际校正故障。8.根据权利要求7所述的装置，其中所述分析仪配置成：将时间与第一数据库和第二数据库中的每个标量值相关联；基于所述至少一个传感器的第二数据库确定至少一个传感器的每个校正故障的时间；以及基于所述至少一...

【专利技术属性】
技术研发人员：A·J·海森三世，C·G·希利蒙，J·W·威利斯，
申请(专利权)人：计算系统有限公司，
类型：发明
国别省市：美国,US