一种基于部件分解的机械故障诊断方法技术

本发明专利技术涉及一种基于部件分解的机械故障诊断方法。方法包括：实时采集机械机组每个测点的振动数据；当机械机组的某个测点或者多个测点报警时，在机组模板上找出对应的报警测点；根据报警测点、以及各测点与被诊断对象之间的位置关系，确定所有被诊断对象；根据每个被诊断对象选出对应的诊断对象模板；依据每个诊断对象模板中与诊断对象关联的所有测点标识、以及第一对应关系，确定机组模板中与报警测点关联的其他测点；根据不同的诊断对象，结合各自的报警测点和与报警测点关联的其他测点的振动数据进行故障定位。本发明专利技术利用诊断对象模板进行故障的诊断提高了诊断效率，且通过与诊断对象关联的所有测点标识，提高了故障定位的准确性。位的准确性。位的准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于部件分解的机械故障诊断方法


[0001]本专利技术涉及一种基于部件分解的机械故障诊断方法，属于故障诊断


技术介绍

[0002]随着工业互联网技术的发展，设备的智能化运维显得越来越重要。工厂里边往往由于缺乏设备故障诊断方面有经验的工程师而不能有效或者更好的对设备进行维护，造成设备的非计划停机，影响生产的正常进行，给企业造成巨大的经济损失。为此，有人提出故障诊断专家系统对各种故障进行自动诊断。
[0003]现有的故障诊断专家系统，集聚了行业专家的部分诊断知识，可以为设备管理人员提供一些有用的运维措施。但其诊断逻辑通常是根据监测的某一个报警点的数据进行诊断，数据源单一，对机组的整体运行状态没有考虑，使得诊断的准确性低；而且针对不同机组的同类型部件需要重复编写诊断规则，知识库复用性差，使得诊断过程繁杂，效率低。

技术实现思路

[0004]本申请的目的在于提供一种基于部件分解的机械故障诊断方法，用以解决现有诊断方法诊断准确性低、效率低的问题。
[0005]为实现上述目的，本申请提出了一种基于部件分解的机械本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于部件分解的机械故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：1)实时采集机械机组每个测点的振动数据；2)当机械机组的某个测点或者多个测点报警时，利用该机械机组的机组模板，在机组模板上找出对应的报警测点；机组模板中存储有被诊断设备、被诊断对象、设置在被诊断设备不同位置处的测点、以及各测点与被诊断对象之间的位置关系，被诊断对象为机械机组按照部件进行拆分的被诊断设备的零部件，且机组模板上的各测点通过不同的标识加以区分；3)根据报警测点、以及各测点与被诊断对象之间的位置关系，确定所有被诊断对象；4)根据每个被诊断对象选出对应的诊断对象模板；所述诊断对象模板中存储有诊断对象、以及与诊断对象关联的所有测点标识；5)依据每个诊断对象模板中与诊断对象关联的所有测点标识、以及第一对应关系，确定机组模板中与报警测点关联的其他测点；所述第一对应关系为机组模板中测点标识与诊断对象模板中测点标识之间的关系；6)根据不同的诊断对象，结合各自的报警测点和与报警测点关联的其他测点的振动数据进行机械机组故障定位。2.根据权利要求1所述的基于部件分解的机械故障诊断方法，其特征在于，步骤6)中，根据振动数据计算各诊断对象的故障可信度值进行机械机组故障定位，诊断对象的故障可信度值通过该诊断对象的决策树计算得到，所述决策树包括故障类型、中间征兆、振动数据、故障类型和中间征兆之间的第三对应关系、以及中间征兆和振动数据之间的第二对应关系，中间征兆表示出现某种故障类型时振动数据表现的特征；诊断对象的故障可信度值的计算过程包括：根据报警测点和与报警测点关联的其他测点的振动数据，结合第二对应关系计算各中间征兆的征兆可信度值；根据各中间征兆的征兆可信度值，结合第三对应关系计算各故障类型的故障可信度值。3.根据权利要求2所述的基于部件分解的机械故障诊断方法，其特征在于，中间征兆的征兆可信度值根据利用第二对应关系得到的与中间征兆对应的振动数据计算得到。4.根据权利要求2或3所述的基于部件分解的机械故障诊断方法，其特征在于，故障类型的故障可信度值根据利用第三对应关系得到的与故障类型对应的中间征兆的征兆可信度值以及每个中间征兆对应的与故障类型的支持度计算得到。5.根据权利要求2所述的基于部件分解的机械故障诊断方法，其特征在于，计算各中间征兆的征兆可信度值前，还包括将振动数据进行归一化的步骤。6.根据权利要求5所述的基于部件分解的机械故障诊断方法，其特征在于，中间征兆包括通频幅值大，振动数据包括...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡鑫，雷文平，李永耀，王宏超，陈磊，李凌均，王丽雅，韩捷，
申请(专利权)人：郑州恩普特科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：