【技术实现步骤摘要】
振动分析设备及其方法
[0001]本专利技术涉及汽车生产线检测技术，尤其是涉及对生产线上设备的工作状态的预测。
技术介绍
[0002]汽车生产线作为现代工业中高度自动化的生产线，集成了数百个生产步骤，而每个步骤涉及众多的生产设备。因此如果一个步骤中的任一个设备或其中的零件出现故障，都会导致整个生产线停顿，从而为配料供应、存储以及目标产量带来压力和损失。因此通常需要对生产线上的这种无法预料的停顿进行预判，从而避免损失。常规地，一些工厂在生产线上采用振动分析系统来监测设备健康状态并进而规划生产计划，然而这仍会带来如下问题。
[0003]首先，现有的振动分析系统过度依赖于现场工作人员的知识，然而通常生产线上的工作人员只对其负责的生产设备及其零件比较熟悉，但对于振动分析技术却了解不多，因此无法有效地分析振动数据，因而也就经常无法准确地预判哪个设备或何时这个设备可能会发生故障。
[0004]另外，现有的振动分析系统均是专门于特定的生产设备或生产线而开发，并与生产线上的设备或零件信息预先绑定。因此这样的振动分析系统受限于固定的生产线而不能灵活地运用于具有不同的零件或组成的其它生产线。即便是将这样的振动分析设备适配于其它生产线，也需要同时了解其它生产线与振动分析系统的专业人员来完成这项集成工作。
技术实现思路
[0005]本专利技术提出一种改进的振动分析设备，仅需要生产线上的工作人员提供相关零件以及零件故障信息，就可以实现对零件的工作状态进行诊断和预测，因此可以降低生产线上维护人员的要求。
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【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种振动分析设备，包括：输入接口，用于接收与第一零件有关的零件描述以及关于第一零件的故障描述；特征确定单元，用于基于所述零件描述与所述故障描述确定所述第一零件的至少一个零件状态特征；算法选择单元，用于基于所述零件状态特征从多个振动分析算法中选择与所述故障描述匹配的算法；分析单元，配置为利用所选择的匹配算法处理与所述第一零件相关的实时工况数据而生成振动特征值，该振动特征值可描述所述第一零件的健康状况。2.如权利要求1的设备，其中所述特征确定单元基于所述零件描述中涉及的一个或多个零件确定每个零件的工作参数，其中所述一个或多个零件包括：与所述第一零件相关的一个或多个第二零件。3.如权利要求2的设备，其中所述特征确定单元基于所述第二零件的第二工作参数以及工作状态数据，确定所述第一零件的与所述故障描述相关的所述至少一个零件状态特征，其中每个零件状态特征包括所述第一零件的第一工作参数及对应的参数值；所述算法选择单元基于所述第一工作参数从算法库选择所述匹配的算法；所述分析单元利用所述匹配算法处理所述第一零件的实时工况数据以确定对应于所述参数值的所述振动特征值。4.如权利要求3的设备，其中所述实时工况数据是通过传感器测量得到。5.如权利要求3的设备，还包括：零件库，用于存储所述零件的工作参数，其中所述特征确定单元通过查询所述零件库来确定每个零件的工作参数；以及所述算法库，其中存储有所述多个振动分析算法。6.如权利要求5的设备，其中所述参数值包括所述第一零件的工作频率值，所述匹配算法包括与所述频率值无关的第一算法以及与所述频率值相关的至少一个第二算法；其中所述分析单元配置为：调用所述第一算法以计算一频率范围内的所述振动特征值；确定在所述频率范围内的振动特征值是否存在异常，并在存在异常时标识发生所述异常的频率点；确定所述频率点与所述参数值是否相符，其中如相符，则调用所述第二算法。7.如权利要求6的设备，其中如果所述频率点与所述参数值不相符，所述分析单元向所述输入接口发送重配置信号，以提示用户输入额外的信息，其中所述算法选择单元进一步基于所述额外信息重选择匹配的算法；所述振动分析单元进一步配置为利用所重选择的匹配算法处理所述实时工况数据而生成更新的振动特征值。8.如权利要求6的设备，还包括状态评估单元，用于通过确定所述振动特征值的异常而预测所述第一零件发生所述故障描述中标识的故障的风险。9.如权利要求8的设备，所述状态评估单元计算所述振动特征值与一风险阈值的距离，以指示发生所述风险的程度。10.一种振动分析方法，包括：
接收包含与第一零件有关的零件描述以及关于第一零件的故障描述；基于所述零件描述与所述故障描述确定所述第一零件的至少一个零件状态特征；基于所述零件状态...
【专利技术属性】
技术研发人员：张海涛，于禾，周文晶，田德钰，宋振国，张见平，张宇乐，李虎，
申请(专利权)人：西门子工厂自动化工程有限公司，
类型：发明
国别省市：
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