CN106995077A - 一种包装设备机械故障自诊断方法与装置 - Google Patents

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曹兴强
李超
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Abstract

本发明涉及一种包装设备机械故障自诊断方法与装置，属于机械故障诊断领域。该方法为：1)选取设备的电动机底座、初级传动轴轴承座、二级传动轴上隔板以及装盒机后侧动力***中的至少一个为振动速度测点，选取设备的装盒机机箱顶角以及装包机机箱角中的至少一个为振动位移测点；2)监测所述振动速度测点对应的振动速度信息，以及所述振动位移测点对应的振动位移信息；3)将监测得到的信息与对应的设定值相比较，判断设备是否出现了故障。采用本发明的方法与装置，选取特定的设备位置为振动速度或振动位移测点并监测其对应的信息，监测的对象较少，针对性较强，能够快速分析出故障原因，同时还节省了成本。

Description

一种包装设备机械故障自诊断方法与装置
技术领域
本发明涉及一种包装设备机械故障自诊断方法与装置，属于机械故障诊断领域。
背景技术
随着现代化工业生产和科学技术水平的不断提高，机器设备的大型化、连续化、高速化和自动化的发展趋势已日益明显，然而，由于机械零部件本身、设备所处运行条件、操作管理及维护不足等不可避免因素的影响，机械设备各种类型故障会时常出现。这不仅会促使机械设备预定功能的消弱或丧失，给企业带来经济损失，而且更为严重者还将直接威胁到人身安全，酿成灾难性的事故。
为了保障设备安全、正常运行，人们急切需要一种新的维修机制解决上述问题。智能化***故障诊断，是对于机械制造过程或者其他过程中产生出来的各种故障进行获取、传输、处理、分析和解决。其技术包括对过程中出现的各种物理量用先进的传感器接收，进行信号传输和信号处理，从分析处理的结果来对生产设备的工作情况以及产品的质量进行监测，对其所发展趋势进行预测，并对故障进行诊断和报警。
但是，现有技术中并没有针对包装设备的智能控制的技术。针对包装设备的机械磨损、机械疲劳等隐性故障，需要提前增加必要的温度、振动等传感器来对机械设备的温度、振动等参数进行监测。能否选择合理的传感器安装位置和监测参数对设备故障分析的有效性和成本有着重要意义。
发明内容
本发明的目的在于提供一种包装设备机械故障自诊断方法与装置，用于解决现有技术中不能合理地选择传感器安装位置和监测参数来有效地分析包装设备故障的问题。
为了实现上述目的，本发明的一种包装设备机械故障自诊断方法，步骤如下：1)选取设备的电动机底座、初级传动轴轴承座、二级传动轴上隔板以及装盒机后侧动力***中的至少一个为振动速度测点，选取设备的装盒机机箱顶角以及装包机机箱角中的至少一个为振动位移测点；2)监测所述振动速度测点对应的振动速度信息，以及所述振动位移测点对应的振动位移信息；3)将监测得到的信息与对应的设定值相比较，判断设备是否出现了故障。
选取设备的电动机底座、初级传动轴轴承座以及二级传动轴上隔板中的至少一个为温度测点；监测所述温度测点对应的温度信息。
选取设备的电动机底座、初级传动轴轴承座、二级传动轴上隔板以及装盒机后侧动力***为振动速度测点，选取设备的装盒机机箱顶角以及装包机机箱角为振动位移测点。
监测所述振动速度测点和所述振动位移测点对应的温度信息。
辅助监测所述振动速度测点对应的振动位移和振动加速度信息，以及所述振动位移测点对应的振动速度和振动加速度信息。
本发明的一种包装设备机械故障自诊断装置，包括：1)选取单元：用于选取设备的电动机底座、初级传动轴轴承座、二级传动轴上隔板以及装盒机后侧动力***中的至少一个为振动速度测点，选取设备的装盒机机箱顶角以及装包机机箱角中的至少一个为振动位移测点；2)监测单元：用于监测所述振动速度测点对应的振动速度信息，以及所述振动位移测点对应的振动位移信息；3)分析单元：用于将监测得到的信息与对应的设定值相比较，判断设备是否出现了故障。
所述选取单元还用于：选取设备的电动机底座、初级传动轴轴承座以及二级传动轴上隔板中的至少一个为温度测点；所述监测单元中还用于：监测所述温度测点对应的温度信息。
所述选取单元还用于：选取设备的电动机底座、初级传动轴轴承座、二级传动轴上隔板以及装盒机后侧动力***为振动速度测点，选取设备的装盒机机箱顶角以及装包机机箱角为振动位移测点。
所述监测单元还用于：监测所述振动速度测点和所述振动位移测点对应的温度信息。
所述监测单元还用于：辅助监测所述振动速度测点对应的振动位移和振动加速度信息，以及所述振动位移测点对应的振动速度和振动加速度信息。
本发明的有益效果是：采用本发明的方法与装置，选取特定的设备位置为振动速度测点或振动位移测点，并监测其对应的振动速度或振动位移信息，监测的对象较少，针对性较强，能够快速分析出故障原因，同时有效地减少了引入传感器的数量，节约了成本。
附图说明
图1是测点1的振动速度和转速时间序列图；
图2是测点1的振动速度稳定状态图；
图3是测点2的振动速度和转速时间序列图；
图4是测点2的振动速度稳定状态图；
图5是测点3的振动速度和转速时间序列图；
图6是测点3的振动速度稳定状态图；
图7是测点6的振动速度和转速时间序列图；
图8是测点6的振动速度稳定状态图；
图9是测点4的振动位移和转速时间序列图；
图10是测点4的振动位移稳定状态图；
图11是测点5的振动位移和转速时间序列图；
图12是测点5的振动位移稳定状态图；
图13是测点7的振动位移和转速时间序列图；
图14是测点7的振动位移稳定状态图；
图15是测点1的振动速度监控示意图；
图16是专家库与故障处理和分析关系图；
图17是故障处理流程图；
图18是测点1的温度时间序列图；
图19是测点1的温度拟合曲线；
图20是测点2的温度时间序列图；
图21是测点2的温度拟合曲线；
图22是测点3的温度时间序列图；
图23是测点3的温度拟合曲线。
具体实施方式
下面结合附图，对本发明作进一步说明。
为了实现对包装设备的故障预测和分析，提供了一种包装设备机械故障自诊断装置。该装置可以对选取的特定测点的信息进行实时监测，并具有将监测的信息与对应的设定值相比较以分析故障原因的功能。监测的参数主要涉及温度、振动速度、振动位移和振动加速度，一般采用的传感器为温度传感器、振动传感器或者振温传感器。
为了能够有效地监测设备是否发生了故障，测点的选取显得十分重要。一方面，选取的测点数目较多时，必然会使得引入传感器的数量和分析参数变多，这会相应增加装置的成本；另一方面，选取的测点数目较少时，有可能会忽略掉一些重要信息，使得装置不能够很好地判断故障。能否有效地选择测点的位置和监测参数直接影响了装置的监测和诊断效果。
例如针对GDX2包装机设备，实际应用中，可以选取下面七个测点中的一个或者多个作为测点来进行监测(如没有特别声明，多为两个或者两个以上)：
测点1：电动机底座。经过分析，该部位是离包装机械设备的核心动力部位最近的关键点，是电动机振动的敏感区，且具有足够的刚度，因此，选取该测点来对整套设备的动力来源的稳定性进行监测是适宜的。此外，该部位在电动机底座，是电动机温度变化的敏感点，因此在该部位安装温度测试点也是适宜的。
测点2：初级传动轴轴承座。经过分析，该部位是在初级传动轴承的承载区，能够很好地反映转子的振动特征，是传动轴承振动的敏感区，且具有足够的刚度，因此，选取该测点来对传动机构的状态进行监测是适宜的。此外，该部位与传动轴承直接相连，是传动轴承温度变化的敏感点，因此在该部位安装温度测试点也是适宜的。
测点3：二级传动轴上的隔板。经过分析，二级传动轴轴承座上无法安装传感器，而该部位仍然处于传动轴承振动的敏感区，且具有足够的刚度，因此，选取该点来对传动机构的状态进行监测是适宜的。此外，该部位与传动轴承直接相连，是传动轴承温度变化的敏感点，因此在该部位安装温度测试点也是可行的，不过由于该点是在包装设备的外部，容易出现温度散失和外部环境的影响，因此该点的温度监测只能作为辅助监控使用。
测点4：装盒机玻璃罩下机箱顶左下角。经过分析，该部位内部设备结构较为复杂，且据维修人员反映容易出现故障，安装在机箱上部能够对装盒机的整体振动状态进行监测，因此，选择该测点来对装盒机的状态进行监测是适宜的。
测点5：装盒机玻璃罩下机箱顶右上角。该测点的选取与测点4的选取原因相同，不再赘述。当然，也可以相应选择装盒机玻璃罩下机箱顶左上角或者装盒机玻璃罩下机箱顶右下角作为测点。
测点6：装盒机后侧动力***。经过分析，该部位与设备动力机构直接相连，是能够反映动力***振动状态的敏感点，且具有足够的刚度，因此，选择该测点来对装盒机的动力状态进行监测是适宜的。
测点7：装包机机箱顶角。经过分析，该部位内部设备结构较为复杂，设备内部所有传动机构最终都固定在机箱上，将振动传感器安装在机箱上能够对装包机的整体振动状态进行监测，因此，选择该测点来对装包机的状态进行监测是适宜的。
关于监测数据，主要分为设备振动数据和设备温度数据两大类。对于设备振动状态，可以通过三个参数来进行描述，分别包括振动位移、振动速度、振动加速度。振动部件的疲劳是与振动速度成正比，而振动所产生的能量则是与振动速度的平方成正比，由于能量传递的结果造成了磨损和其他缺陷，因此，在振动诊断判定标准中，是以速度为准比较适宜。而对于低频振动，主要就考虑由于位移造成的破坏，其实质是疲劳强度的破坏，而非能量性的破坏；但对于高频振动，则主要是应考虑冲击脉冲以及原件共振的影响。因此,对大多数机器来说，最佳诊断参数是速度，因为它是反映振动强度的理想参数，所以国际上许多振动诊断标准都是采用速度有效值作为判别参数。
由于测点1、2、3、6分别都位于动力机构上，振动频率较高，因此可以考虑以振动速度为主要监测对象，而以振动位移和振动加速度为辅助监测对象；测点4、5、7分别位于加工设备的外部，振动频率较低，可以考虑以振动位移为主要监测对象，而以振动速度和振动加速度为辅助监测对象。
此外，对于设备温度状态，一方面，温度是表征电气自动化故障的一个特征参数；另一方面，材料的机械性能又与温度有密切的关系，温度过高，不仅使机械零件发生软化等异常现象，使得性能降低，严重时还会烧坏零件。因此，温度监测也因此而在机械设备故障诊断的整个技术体系中占至关重要的地位。
在实际应用中，可以在各测点安装温度监测装置，或者只在特定测点安装温度监测装置，如将测点1、2、3设置为带有温度监测装置的测点，对这三个温度监测点的数据监测都包含两个部分，一是温度过高监测，对温度数据是否超出额定标准进行实时监测；另一个是温度升高速度监测，对温度数据的变化速度进行实时监测，通过对相邻时刻温度值的变化幅度是否过大进行预警，提示可能发生的设备异常。
实时监测所选测点对应的振动数据或温度数据(当然也可以同时监测所选测点对应的振动数据和温度数据，具体可以根据实际需要来选择相应的监测数据)，比较分析其与设定的警戒值的大小，对设备故障类型进行诊断。
一种包装设备机械故障自诊断装置实施例1
选取设备的电动机底座、初级传动轴轴承座、二级传动轴上隔板以及装盒机后侧动力***为振动速度测点，选取设备的装盒机机箱顶左下角、装盒机机箱顶右上角以及装包机机箱角为振动位移测点，分别监测振动速度测点的振动速度，以及振动位移测点的振动位移，得到图1-图14的结果。
对于测点1的振动速度，参见图1-图2，振动速度在设备稳定状态下基本保持匀速，且与包装机转速呈正相关关系，当转速稳定在6.5(r/s)左右时，振动速度也稳定在1.30(mm/s)左右，均值μ＝1.2972,方差σ＝0.0585。
对于振动速度的监测，可分为以下四个分区，对应表1和图15：
表1振动速度监测分区表
1)在设备状态正常，并处于稳定状态下(转速保持稳定)，收集一组(约50-100个)振动速度测定值。
2)计算它的平均值μ0和标准差σ0；
3)基准值＝μ0；
预警限L＝μ0+3σ0；
报警限L＝2(μ0+3σ0)；
停机限L＝3(μ0+3σ0)；
按照当前收集的测点1的振动速度数据初步计算的各界限值分别为：基准值＝1.2972；预警限＝1.4727；报警限＝2.9454；停机限＝4.4181，单位均为mm/s。
按照同样的方法(当然也可以根据实际需要进行适宜性修改)，可以计算得到测点2、3、6的振动速度数据的各界限值(单位均为mm/s)，以及测点4、5、7的振动位移数据的各界限值(单位均为um)：
测点2振动速度：基准值＝1.0516；预警限＝1.1356；报警限＝2.2712；停机限＝3.4068；
测点3振动速度：基准值＝0.9397；预警限＝0.9755；报警限＝1.9510；停机限＝2.9265；
测点6振动速度：基准值＝0.8417；预警限＝0.8861；报警限＝1.7721；停机限＝2.6582；
测点4振动位移：基准值＝3.949；预警限＝5.512；报警限＝11.024；停机限＝16.536；
测点5振动位移：基准值＝3.980；预警限＝5.263；报警限＝10.526；停机限＝15.789；
测点7振动位移：基准值＝4.573；预警限＝5.900；报警限＝11.799；停机限＝17.700。
基于上述界限值，建立包装设备的智能专家诊断平台来实现故障的判断和预警，见图16。专家诊断***是人工智能在机械故障诊断领域中的应用,具有很强的自适应、自学习功能,能够不断补充故障知识库中的故障类型,使诊断更加快捷、方便、准确。其故障分析推理的过程包括故障特征提取、故障模式分类、故障模式匹配等三部分内容。故障特征提取是本模块的核心部分之一，要准确快速的诊断出设备的故障，就必须找出各故障类型与各物理参量间关系强弱情况。通过对故障记录表进行数据分析，分别分析出每种故障通常会出现哪些表现特征；故障模式分类则是按照各个已知故障的表现特征，对各种故障的表现形式进行模式的划分；故障模式匹配则是对故障特征的表现模式与具体故障进行匹配，每种故障表现模式可对应一种或几种可能的故障原因。
故障处理是***建立的一个计算机与现场维修人员的一个通道，当***发现故障或发现故障前兆时，***会发出报警，并生成一个故障处理单，故障处理单中包括故障现象数据，故障原因判断及相应的解决方案，现场维修人员根据故障处理单的内容到现场开展相应的排查处理，处理完成后，将处理的结果回馈***，***可根据处理结果更新专家库，参见图17。
采用本实施例方案的好处在于：选取特定的设备位置为振动速度测点或振动位移测点，并监测其对应的振动速度或振动位移信息，对每个测点监测的数据的针对性较强，能够快速分析出故障原因，同时有效地减少了引入传感器的数量，节约了成本。
一种包装设备机械故障自诊断装置实施例2
本实施例在一种包装设备机械故障自诊断装置实施例1的基础上，同时监测了测点1、2、3的温度信息，见图18至图23。
对于测点1的温度，参见图18-图19，测点1的温度目前呈往复式匀速上升状态，当包装机正常作业时，温度匀速上升，达到一定高度后温度上升开始变缓，甚至保持基本稳定，而当包装机转速下降时，温度开始快速回落，测点1的温度上升速度约为
对于设备温度的监控，可以分为以下三个区，见表2。
表2温度监测分区表
分区编号 分区标准 评价 措施
1 温度<预警限 正常区 保持
2 预警限<温度<报警限 注意区 关注
3 报警限<温度 危险区 维修
按照当前收集的温度数据，初步设定的测点1的各界限值分别为：基准值＝55；预警限＝60；报警限＝70，单位为℃。
同样可以得到测点2、3的各界限值：
测点2：基准值＝50；预警限＝55；报警限＝65，单位为℃。
测点3：基准值＝40；预警限＝45；报警限＝50，单位为℃。
本实施例的好处在于：在实施例1的基础上，有选择性对测点1、2、3的温度进行监测，使得故障诊断装置可以有效地根据测点的温度来对设备的故障进行诊断，提高了故障诊断的准确性，同时又避免了对所有测点进行温度监测所带来的高成本问题。
一种包装设备机械故障自诊断方法实施例
选取设备的电动机底座、初级传动轴轴承座、二级传动轴上隔板以及装盒机后侧动力***中的至少一个为振动速度测点，选取设备的装盒机机箱顶角以及装包机机箱角中的至少一个为振动位移测点；
监测所述振动速度测点对应的振动速度信息，以及所述振动位移测点对应的振动位移信息；
将监测得到的信息与对应的设定值相比较，判断设备是否出现了故障。

Claims (10)

1.一种包装设备机械故障自诊断方法，其特征在于：包括如下步骤：
1)选取设备的电动机底座、初级传动轴轴承座、二级传动轴上隔板以及装盒机后侧动力***中的至少一个为振动速度测点，选取设备的装盒机机箱顶角以及装包机机箱角中的至少一个为振动位移测点；
2)监测所述振动速度测点对应的振动速度信息，以及所述振动位移测点对应的振动位移信息；
3)将监测得到的信息与对应的设定值相比较，判断设备是否出现了故障。
2.根据权利要求1所述的包装设备机械故障自诊断方法，其特征在于：选取设备的电动机底座、初级传动轴轴承座以及二级传动轴上隔板中的至少一个为温度测点；监测所述温度测点对应的温度信息。
3.根据权利要求1所述的包装设备机械故障自诊断方法，其特征在于：选取设备的电动机底座、初级传动轴轴承座、二级传动轴上隔板以及装盒机后侧动力***为振动速度测点，选取设备的装盒机机箱顶角以及装包机机箱角为振动位移测点。
4.根据权利要求1所述的包装设备机械故障自诊断方法，其特征在于：还包括：监测所述振动速度测点和所述振动位移测点对应的温度信息。
5.根据权利要求1所述的包装设备机械故障自诊断方法，其特征在于：还包括：辅助监测所述振动速度测点对应的振动位移和振动加速度信息，以及所述振动位移测点对应的振动速度和振动加速度信息。
6.一种包装设备机械故障自诊断装置，其特征在于：包括：
1)选取单元：用于选取设备的电动机底座、初级传动轴轴承座、二级传动轴上隔板以及装盒机后侧动力***中的至少一个为振动速度测点，选取设备的装盒机机箱顶角以及装包机机箱角中的至少一个为振动位移测点；
2)监测单元：用于监测所述振动速度测点对应的振动速度信息，以及所述振动位移测点对应的振动位移信息；
3)分析单元：用于将监测得到的信息与对应的设定值相比较，判断设备是否出现了故障。
7.根据权利要求6所述的包装设备机械故障自诊断装置，其特征在于：所述选取单元还用于：选取设备的电动机底座、初级传动轴轴承座以及二级传动轴上隔板中的至少一个为温度测点；所述监测单元还用于：监测所述温度测点对应的温度信息。
8.根据权利要求6所述的包装设备机械故障自诊断装置，其特征在于：所述选取单元还用于：选取设备的电动机底座、初级传动轴轴承座、二级传动轴上隔板以及装盒机后侧动力***为振动速度测点，选取设备的装盒机机箱顶角以及装包机机箱角为振动位移测点。
9.根据权利要求6所述的包装设备机械故障自诊断装置，其特征在于：所述监测单元还用于：监测所述振动速度测点和所述振动位移测点对应的温度信息。
10.根据权利要求6所述的包装设备机械故障自诊断装置，其特征在于：所述监测单元还用于：辅助监测所述振动速度测点对应的振动位移和振动加速度信息，以及所述振动位移测点对应的振动速度和振动加速度信息。
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