基于信号分析的设备健康状态监控方法、系统及存储介质技术方案

本发明专利技术涉及一种基于信号分析的设备健康状态监控方法、系统及存储介质，其方法包括：首先，通过设备上的传感器采集设备实际运行过程中产生的各零件的响应信号；其次，对各零件的响应信号进行处理计算，得到各零件的运行边界载荷；再者，通过各零件的运行边界载荷和试验载荷的对比与分析，计算出各零件的剩余使用寿命；最后，分发与显示各零件的剩余使用寿命。本发明专利技术提出的技术方案充分发挥模型算法的优势，并利用设备自身传感器和网络通讯等功能，提出一套低成本、适应性很强的设备健康状态监控方法，通过信号处理的方式实现了设备中各零件的剩余使用寿命实时计算。

【技术实现步骤摘要】
基于信号分析的设备健康状态监控方法、系统及存储介质
本专利技术涉及数据分析与监控
，尤其涉及一种基于信号分析的设备健康状态监控方法、系统及存储介质。
技术介绍
传统的零件健康状态监控只能根据信号判断目标零件状态的好与坏，即零件要么状态良好，要么状态失效。尽管对于大型复杂设备可以进行快速的故障定位，但是无法准确判定零件使用寿命逐渐减少的渐变过程。由于缺乏预测性，因此无法对零件和设备的健康状态进行主动管理，比如提前进行维护保养，确保设备一直在稳定状态中运行工作。传统的零件健康状态监控只能对零件进行一对一或者多对一式的定点监控，比如要判断一个零件的状态至少需要对应的一个或者多个传感器进行监控，对于大型的复杂设备或者系统的监控，由于缺乏后台算法支撑，需要布置众多的传感器进行监控，成本昂贵，最终导致推广应用困难。
技术实现思路
(一)要解决的技术问题鉴于现有技术的上述缺点、不足，本专利技术提供一种基于信号分析的设备健康状态监控方法、系统及存储介质，其解决了传统的零件健康状态监控无法准确判定零件使用寿命的技术问题。(二)技术方案为了达到上述目的，本专利技术采用的主要技术方案包括：第一方面，本专利技术实施例提供一种基于信号分析的设备健康状态监控方法，其包括：S1、通过设备上的传感器采集设备实际运行过程中产生的各零件的响应信号；S2、对各零件的响应信号进行处理计算，得到各零件的运行边界载荷；S3、通过各零件的运行边界载荷和试验载荷的对比与分析，计算出各零件的剩余使用寿命；S4、将各零件的剩余使用寿命分发至本地设备与云端设备，在本地设备中若满足预设的临界门槛值则在本地人机界面中显示；在云端设备中若满足预设的临界门槛值，则将各零件的剩余使用寿命发送至售后服务机构、终端设备以及设备制造商。可选地，所述设备上的传感器包括用于设备健康监控而布置的健康监控专用传感器以及设备自带的传感器。可选地，步骤S2包括：S21、对各零件的响应信号进行数字化采样、标定以及有效性检查，得到经处理的响应信号，并存储在本地存储器；S22、通过对实物设备经过抽象化分析得出设备数字计算模型；所述抽象化分析包括数学、物理学以及材料学分析；S23、通过设备通讯网络获取设备所在的地理位置信息以及设备所处位置的气候环境信息；S24、根据所述经处理的响应信号、设备所在的地理位置信息以及设备所处位置的气候环境信息，通过所述设备数字计算模型处理分析，得到各零件的运行边界载荷。可选地，所述设备数字计算模型包括数字模型和/或耦合模型；所述数字模型包括动力学模型、流场热力学模型、振动噪声模型以及电磁场模型；所述耦合模型为动力学模型、流场热力学模型、振动噪声模型与电磁场模型中至少两种耦合而成的模型。可选地，所述运行边界载荷包括振动、冲击、温度、湿度、压力、应力与应变。可选地，步骤S3包括：S31、将各零件的运行边界载荷与试验载荷进行对比，经过一系列信号处理分析，得出前一信号周期内各零件的损伤当量值；所述信号处理分析包括统计特性分析、程对计数分析、功率谱计算分析、雨流计数分析以及损伤当量值计算分析；S32、将所述前一信号周期内各零件的损伤当量值依次进行累加，得到截止至目前的各零件的寿命消耗值；S33、根据所述寿命消耗值，得到各零件的剩余使用寿命。可选地，步骤S4包括：S41、将各零件的剩余使用寿命分发至本地存储器与云端存储器；S42、在本地处理器中判断各零件的剩余使用寿命是否达到临界门槛值，若是达到临界门槛值，则在本地人机界面中显示；S43、在云端处理器中判断各零件的剩余使用寿命是否达到临界门槛值，若是达到临界门槛值，则将各零件的剩余使用寿命通过网络传送给售后服务机构、终端设备以及设备制造商。第二方面，本专利技术实施例提供一种基于信号分析的设备健康状态监控系统，其包括：信号采集模块，用于采集设备实际运行过程中产生的各零件的响应信号；所述信号采集模块包括用于设备健康监控而布置的健康监控专用传感器以及设备自带的传感器；运行边界载荷计算模块，用于对各零件的响应信号进行处理计算，得到各零件的运行边界载荷；载荷当量数字计算模块，用于将各零件的运行边界载荷与试验载荷进行对比，经过一系列信号处理分析，得出前一信号周期内各零件的损伤当量值；零件剩余寿命计算模块，用于将所述前一信号周期内各零件的损伤当量值依次进行累加，得到截止至目前的各零件的寿命消耗值，根据所述寿命消耗值，得到各零件的剩余使用寿命；分发模块，用于将各零件的剩余使用寿命分发至本地存储器与云端存储器；本地人机界面，用于显示存储在本地存储器的各零件的剩余使用寿命；临界判断模块包括本地临界判断子模块与云端判断子模块；所述本地临界判断子模块用于判断各零件的剩余使用寿命是否达到临界门槛值，若是达到临界门槛值，则在本地人机界面显示存储在本地存储器的各零件的剩余使用寿命；所述云端判断子模块用于判断各零件的剩余使用寿命是否达到临界门槛值，若是达到临界门槛值，则将云端和网络上的存储器中的各零件的剩余使用寿命通过网络传送给售后服务机构、终端设备以及设备制造商。可选地，所述载荷当量数字计算模块包括程对计数单元、功率谱计算单元、雨流计数单元、损伤当量值计算单元以及统计特性计算单元；所述程对计数单元用于计算输入的一个信号周期的运行边界载荷和全部试验载荷的程对计数；所述功率谱计算单元用于计算输入的各零件的运行边界载荷和试验载荷的功率谱；所述雨流计数单元用于计算输入的各零件的运行边界载荷和试验载荷的雨流计数；所述统计特性计算单元用于统计输入的各零件的运行边界载荷和试验载荷的最大值、最小值、平均值、标准差以及均方根值，得到统计特性；所述损伤当量值计算单元用于根据程对计数、雨流计数、功率谱以及统计特性，并结合零件的载荷-寿命曲线，得到前一信号周期内各零件的损伤当量值。第三方面，本专利技术实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，其特征在于，包括：至少一个处理器；以及与所述处理器通信连接的至少一个存储器，其中，所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令能够执行如上所述的一种基于信号分析的设备健康状态监控方法。(三)有益效果本专利技术的有益效果是：本专利技术提出的技术方案充分发挥模型算法的优势，并利用设备自身传感器和网络通讯等功能，提出一套低成本、适应性很强的设备健康状态监控方法，通过信号分析的方式实现了设备全部零件或关键零件的实时剩余使用寿命计算。同时本专利技术还将设备的健康状态实时反馈给用户、售后服务商、设备制造商，实现信息的实时共享，用户可以主动制定保养计划，售后服务商可以提前订购备件，制造商可以更准确的设计开发下一代产品，从而实现产品设计制造、使用运行和维护保养等形成更加有效的闭环。附图说明图1为本专利技术本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于信号分析的设备健康状态监控方法，其特征在于，包括：/nS1、通过设备上的传感器采集设备实际运行过程中产生的各零件的响应信号；/nS2、对各零件的响应信号进行处理计算，得到各零件的运行边界载荷；/nS3、通过各零件的运行边界载荷和试验载荷的对比与分析，计算出各零件的剩余使用寿命；/nS4、将各零件的剩余使用寿命分发至本地设备与云端设备，在本地设备中若满足预设的临界门槛值则在本地人机界面中显示；在云端设备中若满足预设的临界门槛值，则将各零件的剩余使用寿命发送至售后服务机构、终端设备以及设备制造商。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于信号分析的设备健康状态监控方法，其特征在于，包括：
S1、通过设备上的传感器采集设备实际运行过程中产生的各零件的响应信号；
S2、对各零件的响应信号进行处理计算，得到各零件的运行边界载荷；
S3、通过各零件的运行边界载荷和试验载荷的对比与分析，计算出各零件的剩余使用寿命；
S4、将各零件的剩余使用寿命分发至本地设备与云端设备，在本地设备中若满足预设的临界门槛值则在本地人机界面中显示；在云端设备中若满足预设的临界门槛值，则将各零件的剩余使用寿命发送至售后服务机构、终端设备以及设备制造商。


2.如权利要求1所述的一种基于信号分析的设备健康状态监控方法，其特征在于，所述设备上的传感器包括用于设备健康监控而布置的健康监控专用传感器以及设备自带的传感器。


3.如权利要求1所述的一种基于信号分析的设备健康状态监控方法，其特征在于，步骤S2包括：
S21、对各零件的响应信号进行数字化采样、标定以及有效性检查，得到经处理的响应信号，并存储在本地存储器；
S22、通过对实物设备经过抽象化分析得出设备数字计算模型；所述抽象化分析包括数学、物理学以及材料学分析；
S23、通过设备通讯网络获取设备所在的地理位置信息以及设备所处位置的气候环境信息；
S24、根据所述经处理的响应信号、设备所在的地理位置信息以及设备所处位置的气候环境信息，通过所述设备数字计算模型处理分析，得到各零件的运行边界载荷。


4.如权利要求3所述的一种基于信号分析的设备健康状态监控方法，其特征在于，所述设备数字计算模型包括数字模型和/或耦合模型；
所述数字模型包括动力学模型、流场热力学模型、振动噪声模型以及电磁场模型；
所述耦合模型为动力学模型、流场热力学模型、振动噪声模型与电磁场模型中至少两种耦合而成的模型。


5.如权利要求3所述的一种基于信号分析的设备健康状态监控方法，其特征在于，所述运行边界载荷包括振动、冲击、温度、湿度、压力、应力与应变。


6.如权利要求3所述的一种基于信号分析的设备健康状态监控方法，其特征在于，步骤S3包括：
S31、将各零件的运行边界载荷与试验载荷进行对比，经过一系列信号处理分析，得出前一信号周期内各零件的损伤当量值；所述信号处理分析包括统计特性分析、程对计数分析、功率谱计算分析、雨流计数分析以及损伤当量值计算分析；
S32、将所述前一信号周期内各零件的损伤当量值依次进行累加，得到截止至目前的各零件的寿命消耗值；
S33、根据所述寿命消耗值，得到各零件的剩余使用寿命。


7.如权利要求6所述的一种基于信号分析的设备健康状态监控方法，其特征在于，步骤S4包括：
S41、将各零件的剩余使用寿命分发至本地存储器与云端存储器；
S42、在本地处理...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈栋华，陈熠，徐倩，段少东，
申请(专利权)人：弥伦工业产品设计上海有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31