CN117288470A - 一种旋转类轴承检测*** - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种旋转类轴承检测***。数据采集单元包括用于采集旋转类轴承振动信号的振动传感器；FPGA与数据采集单元通信，用于采集数据采集单元采集的轴承振动信号；控制板与FPGA通信，用于获取所述振动信号；所述控制板包括：算法板模块；算法板与所述算法板模块通信，获取所述振动信号，并基于所述振动信号生成旋转类轴承故障判断信号，将故障判断信号发送给控制板；所述算法板被配置为对振动原始信号进行包络提取，所述包络提取方法包括：将数据采集单元采集的振动原始信号进行相位变换，获得振动处理信号，将振动原始信号与振动处理信号构成解析包络信号，基于所述解析包络信号，进行旋转类轴承故障判断。
Description
技术领域
本发明涉及列车检测技术领域，涉及一种旋转类轴承检测***。
背景技术
轴承是现代机械设备的重要组成部分。其主要功能是支撑机械旋转体,减小运动过程中的摩擦系数,保证旋转精度，作为机械设备中不可或缺的零件，非常重要，因此需要进行轴承状态检测，以便及时对旋转轴承的故障隐患进行预报警，指导维修，保障机械设备的运营安全。
传统的轴承检测***的监测和保障能力有限，诊断预警能力较弱，无法对轴承早期故障进行诊断；同时具有一定的滞后性，当检测***报警时通常轴承故障已相对严重。
发明内容
本发明的目的在于解决上述技术问题之一，提供一种旋转类轴承检测***，该***可以及时对旋转轴承故障进行诊断和预测，可诊断的及时性和可靠性。
为实现上述目的，针对现有技术的不足，设计了一种用于旋转类轴承的检测***，本设计所采用的方案是：
一种旋转类轴承检测***，包括：
数据采集单元，包括用于采集旋转类轴承振动信号的振动传感器；
FPGA：与数据采集单元通信，用于采集数据采集单元采集的轴承振动信号；
控制板：与FPGA通信，用于获取所述振动信号；所述控制板包括：算法板模块；
算法板：与所述算法板模块通信，获取所述振动信号，并基于所述振动信号生成旋转类轴承故障判断信号，将故障判断信号发送给控制板；
所述算法板被配置为对振动原始信号进行包络提取，所述包络提取方法包括：
将数据采集单元采集的振动原始信号进行相位变换，获得振动处理信号，将振动原始信号与振动处理信号构成解析包络信号，基于所述解析包络信号，进行旋转类轴承故障判断。
本发明一些实施例中，所述算法板被配置为，按如下方法进行原始信号的包络提取：
对振动初始信号x(t)进行希尔伯特变换xh(t)：
其中：t为时间变量，π为弧度；
基于振动初始信号和振动初始信号的希伯特变换信号，获得解析包络信号A(t)：
本发明一些实施例中，所述数据采集单元进一步包括用于采集旋转类轴承转动信号的转动传感器，所述FPGA进一步获取旋转类轴承转动信号，并传递至控制板；所述算法板进一步获得所述旋转类轴承转动信号，基于所述振动信号和所述转动信号，生成旋转类轴承故障判断信号。
本发明一些实施例中，所述算法板被配置为：基于所述转动信号对所述振动信号进行平稳化处理，基于平稳化处理后的振动信号，生成旋转类轴承故障判断信号。
本发明一些实施例中，所述算法板被配置为，按如下方法对振动信号进行平稳化处理：
定义轴承转角θ(t)：
θ(t)＝b0+b1t+b2t2；
其中：b0、b1、b2为待求常量，t为时间变量；
将转速脉冲触发时刻值t0、t1和t2，以及转角增量Δφ带入轴承转角表达式，求解b0、b1、b2：
求解等角度增量转角变换时间：
其中，其中，其中φi为ti时刻的转角。
采用线性插值法求解等角度增量转角变换时刻对应的振动信号幅值B(t)。
本发明一些实施例中，所述算法板进一步被配置为：
对振动信号幅值B(t)进行系相关计算，获得自相关波形信号C(t)。
本发明一些实施例中，所述算法板包括特征提取模块；
所述特征提取模块对自相关波形信号C(t)进行频域信号特征提取，并进行FFT计算，得到频谱图；
所述算法板被配置为，在频谱图特征频率附近搜索频率对应的极大幅值，根据频率对应的极大幅值进行旋转类轴承故障模式识别。
本发明一些实施例中，所述特征提取模块对自相关波形信号C(t)时域信号特征提取，计算有效值、峰峰值、冲击dB值，基于所述冲击dB值，进行实时故障判断；基于所述有效值、峰峰值，进行故障趋势跟踪。
本发明一些实施例中，所述算法板基于以下方法计算冲击dB值的：
其中：
SV：冲击值(即特征频率附近所对应的极大幅值)；
N：轴承、齿轮、电机所在轴的转速[r/min]；
D：轴承、齿轮、电机所在轴的轴径[mm]。
所述算法板基于冲击dB值的大小进行故障等级判断。
本发明一些实施例中，所述控制板进一步包括以太网模块，与地面服务器及地面上位机通信，用于向地面服务器发送故障判断信号。
本发明提供的一种旋转类轴承检测***，其有益效果在于：
1.检测***实时对轴承的振动数据、转速数据进行采集，通过数字化共振解调算法对数据进行滤波、降噪、包络解调，进而分析出轴承故障类型、故障程度、故障位置，实现早期预警和分级报警，保障机械设备运营安全；同时***会将报警信息通过无线传输通道传输到检修中心地面服务器，地面服务器对轴承的状态进行统计分析，对早期故障实施跟踪，减少维修频度，提高维修效率。
2.对轴承***运行状态进行实时监控，***的灵敏度和精确度高，旋转轴承出现振动异常时，检测仪能够快速的报出故障，当异常消失时，故障也能得到快速的消除。
3.地面服务器实时的对接收到的振动数据进行统计分析，对早期故障实施跟踪，大大的减少维修频度，提高了维修效率，减少了运营成本。
4.本***适用于多行业的故障诊断，适用于不同行业、多种大中型机械设备的轴承诊断，应用面广泛。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为旋转轴承监测***结构示意图。
图2为电源模块结构示意图。
图3为控制板硬件组成结构示意图。
图4为温度信号采集流程图。
图5为控制板软件算法执行流程图。
图6为FPGA硬件组成结构示意图。
图7为FPGA信号采集流程图。
图8为算法板硬件组成结构示意图。
图9为算法板信号处理逻辑图。
图10为轴承故障信号处理。
图11为分级故障预警流程示意图。
具体实施方式
为了使本发明所要解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
一种旋转类轴承检测***，包括：数据采集单元、FPGA、控制板、算法板、电源模块等，其逻辑结构参考图1。
数据采集单元根据数据采集需求设计。至少包括旋转类轴承振动信号的振动传感器。在一些实施例中还包括旋转类轴承转动信号的转动传感器、以及旋转类轴承温度信号的温度传感器。
电源模块的结构参考图2，电源模块用于将DC110V转化为DC12V、DC3.3V、DC5V，将电压等级转换为各办卡所需的点压等级，为算法板、控制板、复合传感器、FPGA处理器等用电单元供电。
FPGA：与数据采集单元通信，用于采集数据采集单元采集的轴承振动信号；FPGA及***电路的硬件结构组成如图6所示，用于采集振动传感器采集的振动数据和转速传感器采集的转速数据，控制板可以通过SPI对FPGA进行配置。
FPGA模块的具体功能如下：
1)8路振动采集：使用的芯片为AD7606，每通道采样速率25.6kHz。
2)1路转速脉冲采集：转速传感器信号为低7mA，高14mA的电流脉冲信号。
3)内部通信总线：向ARM发送振动采样数据，数据量800KB/s。
FPGA采集逻辑图如图7所示。振动信号和温度信号采集后，经过模数转换和滤波处理后，传递至控制板。
控制板与FPGA通信，用于获取所述振动信号；控制板的结构如图3所示。采用的是IMX6UL核心板，FPGA采集振动和转速数据后，发送给控制板，由控制板转发至算法板进行数据处理，算法板处理完成后将诊断结果返回给控制板。
按照功能，控制板分为8个模块：算法板模块、振动数据管理模块、数据存储管理模块、RS485管理模块、算法板模块、配置管理模块、LED管理模块、振动数据管理模块、温度数据模块、以太网模块。各模块的功能如下。
1)算法板管理模块：与算法板通信，获取算法板对轴承故障的诊断数据，并按照规定的协议进行存储。
2)振动数据管理模块：振动数据管理模块主要实现对FPGA的配置管理以及通过以太网接口将FPGA采集的振动数据发送到算法板中。
3)数据存储管理模块：存储管理接口封装Linux提供的文件操作API，实现对文件***中的文件读写操作。
4)RS485管理模块：提供对RS485接口的基础操作，检测仪利用RS485管理模块实现和其他检测仪的通信。
5)配置管理模块：当***初始化时，软件从指定的位置读取XML文件并解析其中的信息保存到内存中用以初始化***中的各个接口。
6)LED管理模块：基于Linux提供的LED子***实现对LED的管理，在检测仪中控制板有5个LED相关指示灯。
7)温度数据模块：用于获取复合传感器中的温度信号数据。
8)以太网模块：用于与地面服务器、调试上位机通信。其中与地面服务器的通信周期为30s，与调试上位机的通信周期为1s。以太网模块包含了UDP通讯模块、TCP客户端通讯模块、TCP服务器通讯模块三种类型。
其中，温度信号的采集逻辑参考图4。温度传感器采集的温度信号传递至控制板后，经过模数转换、滤波处理后，转换为***可用的温度数据。
控制板的软件执行流程参考图5。
算法板与算法板模块通信，获取所述振动信号，并基于所述振动信号生成旋转类轴承故障判断信号，将故障判断信号发送给控制板。算法板采用的Cortex A8 CPU，其硬件组成结构如图8所示。
算法板的具体功能如下：
1)对振动数据进行处理与逻辑判定，采用自研算法，算法优越性明显。
2)1路对外以太网接口：连接交换机，用于算法版的维护使用。
3)1路对内以太网接口：与ARM板通信，发送振动数据处理结果，数据量300B/s。接收振动采集数据，数据量800KB/s。
4)数据存储：支持8G、64G或128GB存储，读写速度不小于10MB/s。
5)数据下载：支持FTP方式数据下载，下载速度不低于100MB/s。
6)内部CAN总线：预留，用于数据通信。
算法板的处理逻辑如图9所示。
算法板的执行算法原理如图10所示。
算法板的执行算法和诊断功能概况的阐述如下。
算法板采用数字化共振解调技术，提取振动信号中1kHz～8kHz的振动信号频率段进行分析，对解调后的信号进行降采样，在尽可能减少内存计算使用的及数据存储的基础上快速进行有效准确的信号解调。原始数据经过处理后得到包络解调波形和包络谱，包络解调波形和包络谱的幅值以及包络谱的谐波次数反应了故障的严重程度，包络谱的主频率反应了故障部件的特征频率，算法通过监测故障频率幅值以及谐波次数进行诊断。
软件算法方面，检测***采集走行部振动加速度、转速以及温度等物理信息，针对车辆走行部轴承部件(轴箱轴承、齿轮箱轴承、电机轴承)保持架、内圈、外圈以及滚动体的剥离、点蚀、压痕故障，传动齿轮断齿、点蚀以及磨损故障，轮对不圆、踏面擦伤剥离故障，采用包络解调、阶次分析、自适应降噪、特征增强、故障模式自动识别、动态阈值故障定量、分级预报警等技术，实现走行部与线路状态的准确识别、早期预警、分级报警，保障运营安全；为列车提供运用、维修指导建议。
振动加速度数据处理流程：***同步采集走行部轴承测点、齿轮箱测点、电机轴承测点振动加速度、转速信号，基于采集的物理信号依次进行自适应降噪、包络解调、阶次分析、特征增强、故障模式识别、故障定量、分级预报警等过程，实现走行部与线路状态的准确识别、早期预警、分级报警。
算法板为整个***的核心板卡，配置故障诊断软件，进行故障诊断计算。算法板的具体诊断算法阐述如下。
(1)算法板可以基于振动信号对轴承故障进行诊断。
算法板包括包络解调模块，包络解调模块被配置为对振动原始信号进行包络提取，此处所述的振动原始信号，是指振动传感器采集的轴承振动信号。包络提取方法包括：
将数据采集单元采集的振动原始信号进行相位变换，例如，可以进行一个90度的相位变换，获得振动处理信号，将振动原始信号与振动处理信号构成解析包络信号，基于解析包络信号，进行旋转类轴承故障判断。
本发明一些实施例中，算法板被配置为，按如下方法进行原始信号的包络提取。
对振动初始信号x(t)进行希尔伯特变换xh(t)：
简化表示为：
其中：t为时间变量，π为弧度；
x(t)的解析信号为：
g(t)＝x(t)+jxh(t)。
基于振动初始信号和振动初始信号的希伯特变换信号，获得解析包络信号A(t)：
解析信号的幅值A(t)和相位表达式位：
g(t)＝A(t)eφ(t)；
式中：
幅值A(t)就是信号x(t)的包络信号，经过希尔伯特变换检波，除去高频的振动分量，然后用含有缺陷激振分量的A(t)代替原始信号x(t)进行后续的信号分析。
(2)算法板可以基于振动信号和转动信号对轴承故障进行诊断。
滚动轴承由于局部故障引起的振动与转速密切相关，列车在运行过程中速度处于波动状态，如果直接对振动信号进行时频转换，会导致频域信号模糊，为解决该问题，算法引入转动信号，采用阶次分析技术对振动信号进行平稳化。
本发明一些实施例中，数据采集单元进一步包括用于采集旋转类轴承转动信号的转动传感器，FPGA进一步获取旋转类轴承转动信号，并传递至控制板；所述算法板进一步获得所述旋转类轴承转动信号，基于所述振动信号和所述转动信号，生成旋转类轴承故障判断信号。
算法板包括阶次分析模块，基于所述转动信号对所述振动信号进行平稳化处理，基于平稳化处理后的振动信号，生成旋转类轴承故障判断信号。
本发明一些实施例中，按如下方法对振动信号进行平稳化处理。
定义轴承转角θ(t)。阶次分析技术是将滚动轴承在时域内的变转速信号通过等角度重采样变为角度域内的平稳信号。对振动信号进行阶次跟踪，首先需要确定振动信号重采样的时间点，设定列车的加速模式，地铁在加速减速过程中可以近似认为作匀角加速运动，则轴承转角可以表达为如下形式：
θ(t)＝b0+b1t+b2t2；
其中：b0、b1、b2为待求常量，t为时间变量。
将连续三个转速脉冲触发时刻值t0、t1和t2，以及转角增量Δφ带入轴承转角表达式，求解b0、b1、b2：
求解等角度增量转角变换时间：
其中，其中，其中φi为ti时刻的转角。
依据上式得出等角度增量对应的时间tθ，采用线性插值法求解等角度增量转角变换时刻对应的振动信号幅值B(t)，实现振动信号的平稳化处理。
本发明一些实施例中，所述算法板进一步被配置为：
对振动信号幅值B(t)进行系相关计算，获得自相关波形信号C(t)，自相关波形就是去掉噪声后的波形。可以根据自相关波形信号C(t)进行故障判断。
(4)算法板可以基于对自相关波形信号C(t)的特征提取进行故障判断。
本发明一些实施例中，算法板包括特征提取模块：具体包括时域信号特征提取单元、频域信号特征提取单元。
频域信号特征提取单元对自相关波形信号C(t)进行频域信号特征提取，并进行FFT计算，得到频谱图。
算法板被配置为，在频谱图特征频率附近搜索频率对应的极大幅值，根据频率对应的极大幅值进行旋转类轴承故障模式识别。
具体的说，当频谱噪声较大时容易搜索到误判的极值。为降低误判，算法基于实时计算的频谱图设置了动态的阈值，当搜索到的极大幅值的频率在std±3*mu时表明频率成分显著，为故障特征频率，否则认为是干扰。其中std为计算得到的精确频率，mu为误差频率。
本发明一些实施例中，时域信号特征提取单元对自相关波形信号C(t)时域信号特征提取，计算有效值、峰峰值、冲击dB值，基于所述冲击dB值，进行实时故障判断；基于所述有效值、峰峰值，进行故障趋势长期跟踪。通过故障趋势跟踪，可以获得轴承状态变化趋势，可以辅助对故障进行诊断。
频域特征提取单元基于得到的故障特征频率判断部件故障类型，时域特征提取单元根据故障类型保留频谱中特征频率以及相关的倍频，将以上频率逆变换到时域，计算时域冲击dB值，计算公式如下：
其中：
SV：冲击值(即特征频率附近所对应的极大幅值)；
N：轴承、齿轮、电机所在轴的转速[r/min]；
D：轴承、齿轮、电机所在轴的轴径[mm]。
具体的说，分级报警逻辑如下。当频域特征提取单元连续N次提取到故障频率时，进行分级报警，分级报警包括预警、一级报警、二级报警三个等级，三个等级阈值依次在频率正常值的基础上增大6dB。
实际应用时也可以根据dB值的大小进行故障分级报警，收集正常运行状态下的冲击dB值为正常值；当冲击dB值在正常值基础上增大6dB时达到预警阈值，进行预警；在预警阈值基础上增大6dB时达到一级报警阈值，进行一级报警；在一级报警阈值基础上增大6dB时达到二级报警阈值，进行二级报警。以上6dB并非固定的大小，实际应用中可以根据实际需要设定该数值的大小。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种旋转类轴承检测***，其特征在于，包括：
数据采集单元，包括用于采集旋转类轴承振动信号的振动传感器；
FPGA：与数据采集单元通信，用于采集数据采集单元采集的轴承振动信号；
控制板：与FPGA通信，用于获取所述振动信号；所述控制板包括：算法板模块；
算法板：与所述算法板模块通信，获取所述振动信号，并基于所述振动信号生成旋转类轴承故障判断信号，将故障判断信号发送给控制板；
所述算法板被配置为对振动原始信号进行包络提取，所述包络提取方法包括：
将数据采集单元采集的振动原始信号进行相位变换，获得振动处理信号，将振动原始信号与振动处理信号构成解析包络信号，基于所述解析包络信号，进行旋转类轴承故障判断。
2.如权利要求1所述的旋转类轴承检测***，其特征在于，所述算法板被配置为，按如下方法进行原始信号的包络提取：
对振动初始信号x(t)进行希尔伯特变换xh(t)：
其中：t为时间变量，π为弧度；
基于振动初始信号和振动初始信号的希伯特变换信号，获得解析包络信号A(t)：
3.如权利要求1或2所述的旋转类轴承检测***，其特征在于，所述数据采集单元进一步包括用于采集旋转类轴承转动信号的转动传感器，所述FPGA进一步获取旋转类轴承转动信号，并传递至控制板；所述算法板进一步获得所述旋转类轴承转动信号，基于所述振动信号和所述转动信号，生成旋转类轴承故障判断信号。
4.如权利要求3所述的旋转类轴承检测***，其特征在于，所述算法板被配置为：基于所述转动信号对所述振动信号进行平稳化处理，基于平稳化处理后的振动信号，生成旋转类轴承故障判断信号。
5.如权利要求4所述的旋转类轴承检测***，其特征在于，所述算法板被配置为，按如下方法对振动信号进行平稳化处理：
定义轴承转角θ(t)：
θ(t)＝b0+b1t+b2t2；
其中：b0、b1、b2为待求常量，t为时间变量；
将转速脉冲触发时刻值t0、t1和t2，以及转角增量Δφ带入轴承转角表达式，求解b0、b1、b2：
求解等角度增量转角变换时间：
其中，其中φi为ti时刻的转角。
采用线性插值法求解等角度增量转角变换时刻对应的振动信号幅值B(t)。
6.如权利要求5所述的旋转类轴承检测***，其特征在于，所述算法板进一步被配置为：
对振动信号幅值B(t)进行自相关计算，获得自相关波形信号C(t)。
7.如权利要求6所述的旋转类轴承检测***，其特征在于，所述算法板包括特征提取模块；
所述特征提取模块对自相关波形信号C(t)进行频域信号特征提取，并进行FFT计算，得到频谱图；
所述算法板被配置为，在频谱图特征频率附近搜索频率对应的极大幅值，根据频率对应的极大幅值进行旋转类轴承故障模式识别。
8.如权利要求7所述的旋转类轴承检测***，其特征在于，所述特征提取模块对自相关波形信号C(t)时域信号特征提取，计算有效值、峰峰值、冲击dB值，基于所述冲击dB值，进行实时故障判断；基于所述有效值、峰峰值，进行故障趋势跟踪。
9.如权利要求8所述的旋转类轴承检测***，其特征在于，所述算法板基于冲击dB值的大小进行故障等级判断。
10.如权利要求1所述的旋转类轴承检测***，其特征在于，所述控制板进一步包括以太网模块，与地面服务器及地面上位机通信，用于向地面服务器发送故障判断信号。
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| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311265397.2A CN117288470A (zh) | 2023-09-27 | 2023-09-27 | 一种旋转类轴承检测*** |
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| CN202311265397.2A CN117288470A (zh) | 2023-09-27 | 2023-09-27 | 一种旋转类轴承检测*** |
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Family
ID=89253171
Family Applications (1)
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| CN202311265397.2A Pending CN117288470A (zh) | 2023-09-27 | 2023-09-27 | 一种旋转类轴承检测*** |
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| CN (1) | CN117288470A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117705448A (zh) * | 2024-02-05 | 2024-03-15 | 南京凯奥思数据技术有限公司 | 基于滑动平均与3σ准则相融合的轴承故障劣化趋势阈值预警方法及*** |
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2023
- 2023-09-27 CN CN202311265397.2A patent/CN117288470A/zh active Pending
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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| CN117705448B (zh) * | 2024-02-05 | 2024-05-07 | 南京凯奥思数据技术有限公司 | 基于滑动平均与3σ准则相融合的轴承故障劣化趋势阈值预警方法及*** |
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