用于一个或多个机电系统的诊断和寿命预测的系统、方法和控制单元技术方案

提供了用于一个或多个机电系统（480）的诊断和寿命预测的系统、方法和控制单元。所述方法包括从与机电系统（480）的操作相关联的多个传感器（482,484）接收传感器数据。所述方法包括根据传感器数据而确定与机电系统（480）的至少一个故障模式相关联的至少一个系统响应（485），其中所述传感器数据指示机电系统（480）的所述至少一个故障模式。所述方法此外包括接收与机电系统（480）的所述至少一个故障模式相关联的至少一个所模拟的响应（495），其中在机电系统（480）的系统模型上模拟所述至少一个故障模式。所述方法包括基于所述至少一个系统响应（485）和所述至少一个所模拟的响应（495）来实时地生成机电系统（480）的混合模型，其中所述混合模型组合所述至少一个系统响应（485）和所述至少一个所模拟的（495）。所述方法还包括基于所述混合模型来生成机电系统（480）的诊断，其中所述诊断包括机电系统（480）中的一个或多个故障的标识，并且其中所述一个或多个故障指示所述一个或多个机电系统（480）的降级的开始。所述方法包括基于所述诊断来预测机电系统（480）的寿命趋势（460）。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于一个或多个机电系统的诊断和寿命预测的系统、方法和控制单元
本专利技术涉及实时地监视并且控制机电系统的操作。
技术介绍
操作期间的机电系统由于由外部影响或内部结构弱点所引起的疲劳或蠕变或断裂而经历故障。所述故障导致表面完整性、几何结构或内部结构的损伤。如果在早期阶段没有检测到故障，则机电系统可导致系统停止运转以及未经调度的维护。监视机电系统的操作用于故障检测和诊断。通过为机电系统生成模型来执行所述监视。这样的方法关于文献US20110137575中的涡轮机而被公开。本文中所公开的方法仅仅使用工程物理学的原理来执行诊断。基于物理学的模型是受限的，因为模型的准确性没有被验证。因此，这样的方法不能诊断随时间的机电性能，并且因此，不能准确地预测机电系统的维护和停机时间。此外，模型不可缩放至多个机电系统，其使得多个机电系统的可靠性的确定是困难的。
技术实现思路
因此，本专利技术的目的是对机电系统准确地建模，以用于单独地以及以组合地机电系统的准确诊断和寿命预测。根据本专利技术的方法、设备和系统通过如下来实现先前提及的目的：根据传感器数据来确定与机电系统的故障模式相关联的系统响应。接收与机电系统的故障模式相关联的所模拟的响应。基于所模拟的响应和系统响应，离线和实时地生成机电系统的混合模型。基于所述混合模型来生成机电系统的操作的诊断。所述混合模型组合系统响应和所述至少一个所模拟的。此外，基于诊断来预测机电系统的寿命趋势，其遵循降级原理。根据本专利技术的第一方面，提供了一种用于机电系统的诊断和寿命预测的方法。如本文中所使用的，“机电系统”是指将电能转换成机械移动或反之亦然的系统或设备。所述机电系统可以包括一个或多个组件。在示例性实施例中，所述机电系统是电动机。此外，术语“诊断”是指监视机电系统的操作以确定机电系统中的故障或错误。诊断包括标识机电系统中的故障。机电中的故障指示所述一个或多个机电系统的降级的开始。本专利技术中的诊断遵循与机电系统相关联的降级原理。此外，术语“寿命趋势”是指机电系统的寿命的趋势。寿命趋势包括具有和没有故障模式的机电系统的寿命。寿命趋势包括剩余的寿命或剩余的有用寿命（RUL）、停机时间、维护时间等等。此外，寿命趋势还包括针对被给予机电系统以用于各种故障模式的不同控制命令而在剩余寿命中的改变。所述方法开始于确定与机电系统的故障模式相关联的系统响应。术语“故障模式”是指其中机电系统可出故障的方式或模式。示例性的故障模式包括机电系统的变形和断裂模式、蠕变和疲劳。此外，术语“系统响应”是指由机电系统对于故障模式的响应或反应。所述系统响应包括基于来自与机电系统相关联的多个传感器的传感器数据而对故障模式的多个反应。在实施例中，系统响应包括借助于捕获设备、诸如相机所捕获的图像数据和视频数据。因此，从与机电系统的操作相关联的传感器接收传感器数据。例如，在电动机中，可以基于指示较高振动的振动传感器数据来确定对于断裂故障模式的系统响应。通过生成与故障模式相关联的机电系统中的条件来确定对于故障模式的系统响应。针对各种剖面（profile）、即任务剖面来生成对于所述条件的系统响应。术语“任务剖面”是指机电系统在其寿命之上的能力。任务剖面包括操作任务剖面和后勤剖面。因此，任务剖面包括对机电系统的寿命有影响的参数，诸如机电系统的操作和负载剖面以及负载可变性。接收与故障模式相关联的所模拟的响应。如本文中所使用的，术语“所模拟的响应”是指系统模型对于故障模式的响应或反应。所模拟的响应包括在系统模型上模拟故障模式以确定所模拟的响应。在机电系统的系统模型上模拟故障模式。可以通过模拟与一个或多个有关故障相关联的条件来模拟故障模式。所模拟的响应还包括基于来自与机电系统相关联的传感器的传感器数据的机电系统的所预测的响应。术语“系统模型”是指基于机电系统的物理学的所模拟的模型，其利用实时传感器数据和数据所驱动的预测智能而被连续地更新。因此，系统模型是机电系统的高保真度模拟模型，其基于有限元分析、故障模式和效应分析、贝叶斯校准、神经网络等等来被生成。所述系统模型包括针对故障模式的故障模型、降级模型等等。所述系统模型还包括与机电系统中的传感器相关联的虚拟传感器数据。在实施例中，通过确定针对传感器的传感器关系模型来生成系统模型。在实施例中，基于传感器关于与机电系统相关联的其余传感器中的改变的灵敏性来生成传感器关系模型。通过迭代地执行关于传感器的扰动分析来确定所述灵敏性。如本文中所使用的，“传感器数据”和“传感器值”可互换地被使用以意指针对与机电系统相关联的一个或多个操作参数所记录的一个或多个数据的表示。术语“操作参数”是指机电系统的一个或多个特性。例如，如果电动机是机电系统，则操作参数包括振动频率、振动幅度、电动机温度等等。传感器关系模型用于生成与机电系统的一个或多个组件相关联的虚拟操作数据。术语“虚拟操作数据”是基于传感器关系模型的虚拟传感器数据的模拟，并且是指基于传感器关系模型以及基于控制理论而被推断或预测的操作数据。该推断还已知为软感测或代理感测。因此，基于虚拟操作数据、基于物理学的模型以及数据所驱动的模型的组合来构建系统模型。根据本专利技术的实施例，针对机电系统、诸如感应电动机来生成系统模型。针对故障模式、诸如零误对准、0.5mm误对准和1mm误对准来预备模拟响应。在如具有x轴和y轴的图表中捕获模拟响应，所述x轴指示频率，所述y轴指示均方根（RMS）速度（mm/sec）。所述RMS速度指示在速度方面的振动幅度。在本实施例中，模拟响应指示：由于误对准，振动幅度改变两次。通过比较所模拟的响应与系统响应来验证所模拟的响应。因此，在该步骤中，基于来自传感器的传感器数据来生成并且验证机电系统的系统模型。此外，利用来自传感器的传感器数据来更新系统模型，以反映机电系统的当前状态。术语“当前状态”是指如下传感器数据：所述传感器数据反映机电系统在给定时刻的性能和操作条件。实时地基于系统响应和所验证的模拟响应来生成机电系统的混合模型。如本文中所使用的，术语“混合模型”是指作为机电系统的实时传感器数据和所验证的系统模型的组合的机电系统模型。因而，混合模型不仅利用数据所驱动的和基于物理学的途径的优势，而且还基于实时传感器数据来验证系统模型。混合模型还可以被称为机电系统的经验证的高保真度数字孪生，其能够分析机电系统在给定时刻的操作和性能。术语“数字孪生（digitaltwin）”被称为机电系统的多物理量、多尺度、概率模拟，其使用基于物理的模型、传感器数据、机群历史等等，以充当机电系统的虚拟孪生。在本实施例中，混合模型被实时地生成，并且因此不需要基于历史传感器数据的数据分析。混合模型用于生成机电系统的诊断。术语“诊断”是指监视机电系统的操作以确定机电系统中的故障或错误。混合模型用于确定机电系统的性能中的异常。在实施例中，诊断还包括基于所述混合模型来确定针对传感器的最优传感器定位。通过比较虚拟传感器数据与来自机电系统的传感器数据而确定最优传感器定位。因此，最优传感器本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于一个或多个机电系统（480）的诊断和寿命预测的方法（100A），所述方法包括：/n从多个传感器（482，484）接收与机电系统（480）的操作相关联的传感器数据；根据传感器数据而确定与机电系统（480）的至少一个故障模式相关联的至少一个系统响应（485），其中所述传感器数据指示机电系统（480）的所述至少一个故障模式；/n接收与机电系统（480）的所述至少一个故障模式相关联的至少一个所模拟的响应（495），其中在机电系统（480）的系统模型上模拟所述至少一个故障模式；/n基于所述至少一个系统响应（485）和所述至少一个所模拟的响应（495）来实时地生成机电系统（480）的混合模型，其中所述混合模型组合所述至少一个系统响应（485）和所述至少一个所模拟的响应（495）；/n基于所述混合模型来生成机电系统（480）的诊断，其中所述诊断包括机电系统（480）中的一个或多个故障的标识和隔离，并且其中所述一个或多个故障指示所述一个或多个机电系统（480）的降级的开始；以及/n基于所述诊断来预测机电系统（480）的寿命趋势（460）。/n

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】20170929 EP 17194193.31.一种用于一个或多个机电系统（480）的诊断和寿命预测的方法（100A），所述方法包括：
从多个传感器（482，484）接收与机电系统（480）的操作相关联的传感器数据；根据传感器数据而确定与机电系统（480）的至少一个故障模式相关联的至少一个系统响应（485），其中所述传感器数据指示机电系统（480）的所述至少一个故障模式；
接收与机电系统（480）的所述至少一个故障模式相关联的至少一个所模拟的响应（495），其中在机电系统（480）的系统模型上模拟所述至少一个故障模式；
基于所述至少一个系统响应（485）和所述至少一个所模拟的响应（495）来实时地生成机电系统（480）的混合模型，其中所述混合模型组合所述至少一个系统响应（485）和所述至少一个所模拟的响应（495）；
基于所述混合模型来生成机电系统（480）的诊断，其中所述诊断包括机电系统（480）中的一个或多个故障的标识和隔离，并且其中所述一个或多个故障指示所述一个或多个机电系统（480）的降级的开始；以及
基于所述诊断来预测机电系统（480）的寿命趋势（460）。


2.根据权利要求1所述的方法，包括：
生成机电系统（480）的系统模型，其中所述系统模型是基于机电系统（480）的物理学而对机电系统（480）的模拟，并且其中所述系统模型包括针对所述多个传感器（482,484）的虚拟传感器数据；其中生成机电系统（480）的系统模型包括：
确定针对所述多个传感器（482,484）的传感器关系模型，其中所述传感器关系模型基于在与机电系统（480）相关联的传感器（482,484）之间的相互依赖性而被生成；以及
生成与机电系统（480）相关联的虚拟操作数据，其中所述虚拟操作数据是基于传感器关系模型的虚拟传感器数据的模拟；并且
其中机电系统（480）的系统模型是虚拟操作数据；
基于来自所述多个传感器（482,484）的传感器数据的比较来验证机电系统（480）的系统模型；利用来自所述多个传感器（482,484）的传感器数据来更新所述系统模型，以反映机电系统的当前状态；以及
在系统模型中所述至少一个故障模式的模拟期间生成所述至少一个所模拟的响应（495）。


3.根据权利要求1或2所述的方法，其中根据传感器数据而确定与机电系统（480）的至少一个故障模式相关联的至少一个系统响应（485）包括：
生成所述至少一个故障模式，其包括机电系统（480）的变形和断裂模式、蠕变和疲劳之一；
基于机电系统（480）的热学-机械负载和负载可变性来生成针对机电系统（480）的至少一个任务剖面；以及确定针对与所述至少一个故障模式相关联的所述至少一个任务剖面的所述至少一个系统响应（485）。


4.根据前述权利要求中任一项所述的方法，包括：
基于所述混合模型来检测机电系统（480）中的至少一个故障；估计在所述至少一个故障之前和在所述至少一个故障之后的机电系统（480）的剩余寿命趋势；
基于所述剩余寿命趋势来预测机电系统（480）的性能；
基于所预测的性能来预测机电系统（480）中的另外的故障；以及
基于机电系统（480）的所预测的另外的故障来生成控制命令。


5.根据前述权利要求中任一项所述的方法，包括：
基于所述系统模型来确定针对所述多个传感器（482、484）的最优传感器定位；以及
基于机电系统（480）的混合模型来验证所述最优传感器定位。


6.根据权利要求1所述的方法（100B），此外包括多个机电系统（780a-c）的诊断和寿命预测，其中所述方法包括：
基于机电系统（780a）的物理学来生成针对第一机电系统（780a）的系统模型；基于来自与第一机电系统（780a）的操作相关联的多个传感器（725）的传感器数据来验证所述系统模型；
基于第一机电系统（780a）的至少一个系统响应以及所述系统模型针对至少一个故障模式的至少一个所模拟的响应来实时地生成第一机电系统（780a）的混合模型；基于第一机电系统（780a）的混合模型来生成与所述多个机电系统（780a-c）的操作相关联的机群诊断，其中所述诊断包括机电系统（780a-c）中的至少一个故障的标识和隔离；以及
基于所述机群诊断来预测所述多个机电系统的机群寿命趋势。


7.根据权利要求6所述的方法，此外包括：
通过将混合模型应用到所述多个机电系统上来标识所述多个机电系统中的所述至少一个故障的存在；以及
基于所述至少一个故障的存在来生成针对所述多个机电系统的控制命令，特别地此外包括：
基于所述至少一个机电系统（780a）的系统响应来标识所述多个机电系统（780a-c）中具有所述至少一个故障的至少一个机电系统，其中所述系统响应包括参数，其包括振动、温度、电压、电流或磁通量；以及
基于与所述至少一个机电系统相关联的系统响应和所模拟的响应来对所述至少一个故障进行分类。


8.根据权利要求6或7所述的方法，其中基于混合模型来生成与所述多个机电系统（780a-c）的操作相关联的机群诊断包括：
基于混合模型在所述多个机电系统（780a-c）上的应用来监视所述多个机电系统的机群响应和所模拟的机群响应；
基于所述机群响应和所模拟的机群响应来确定针对所述多个机电系统（780a-c）的机群降级；
基于机群降级来预测机群可靠性；以及
基于机群可靠性来生成与所述多个机电系统（780a-c）的操作相关联的机群诊断，特别地此外包括：
生成与所述至少一个故障相关联的故障模拟，其中所述故障模拟包括疲劳、断裂和磨损模拟；
基于所述多个机电系统的故障模拟和剩余寿命趋势来确定所述多个机电系统的机群寿命趋势；
基于所述机群寿命趋势来确定所述多个机电系统的机群可用性；以及
基于所述机群寿命趋势和机群可用性来优化针对所述多个机电系统（780a-c）的检查间隔和后备。


9.一种用于机电系统（280）的诊断和寿命预测的控制单元（200），所述控制单元（200）包括：
接收器（202），其用于从与机电系统的操作相关联的多个传感器（282-288）接收传感器数据；
至少一个处理器（204）；以及
被...

【专利技术属性】
技术研发人员：V汉德，S奈尔，
申请(专利权)人：西门子股份公司，
类型：发明
国别省市：德国;DE