專利名稱：一種面向鋼鐵連鑄設備的故障預測方法及裝置的制作方法
技術領域：
本發明屬于機械設備故障診斷與預測技術領域，具體涉及一種面向鋼鐵連鑄設備 的故障預測方法及裝置。
背景技術：
國內制造業的設備維修管理服務需求不斷攀升。迫切需要研發面向大型裝備的 MRO支持系統，為裝備制造企業、裝備用戶企業和裝備服務企業提供全面的數字化解決方案 和信息化集成技術，推動制造服務業跨越式發展。目前，國內鋼鐵連鑄生產線仍采用事后維 修和計劃維修的維護模式，維修費用高，容易產生設備非計劃停機，造成巨大的損失。傳統 維護方式難以滿足維護成本與效率的要求，亟需更合理高效的設備運行狀態監測與診斷技 術來減少故障停機時間，降低運行和維護成本。對機械故障進行監測診斷的研究已經有許多成果，如重慶大學CN1514209A號專 利所公布的一種旋轉機械故障智能診斷方法與裝置，沈陽工業大學CN1776390專利號所公 開的一種低速重載旋轉機械故障診斷方法，上海交通大學C擬擬6392號專利所公開的一種 旋轉機械故障診斷與分析實驗裝置等。他們的共同特點都是對旋轉機械故障診斷方法與裝 置的研究，沒有進行現場故障預測。而上海海事大學發明專利號CN10120U95A所公布的基 于灰色理論的預測方法和裝置，通過灰色預測原理預測未來各個時刻旋轉機械振動位移數 值來達到預測旋轉機械未來工作狀況。對于鋼鐵連鑄設備來說，設備的狀態信息參量多，已 有的發明只對旋轉機械的振動信號進行分析，不能全面掌握設備的狀態信息，也不能做出 較全面的故障預測。另一方面，對于很多生產環境復雜、惡劣的場合，通過有線方式采集設 備狀態數據并進行實時預測非常困難。再者，現有的發明將采集的數據僅僅用于故障診斷 和預測，而沒有將數據存儲和上傳為設備管理和生產管理服務。
發明內容
本發明的目的之一在于提供一種面向鋼鐵連鑄設備的智能故障預測方法。該方法 采用小波包分解和重構設備狀態信號并構建特征向量，用得到的特征向量訓練SVDD單值 分類器，通過馴化的SVDD單值分類器。本發明的目的之二在于提供一種面向鋼鐵設備的智能故障預測裝置，在數據采集 設備與手持設備之間采用無線通信進行數據傳輸，解決了工業生產現場惡劣的布線條件問 題，提高了點檢的靈活性。本發明提出的一種面向鋼鐵連鑄設備的故障預測方法，具體步驟如下(1)進行點檢時，通過手持點檢設備喚醒安裝于設備監測點的數據采集節點，通過 設置數據采集通道開始采集數據；(2)數據采集節點前端傳感器采集的設備狀態數據，經隔離、變換及濾波處理之 后，得到對應的電壓信號；(3)電壓信號在數據采集節點經采樣和模數轉換，得到對應的數字信號；
(4)數字信號在數據采集節點中進行編碼打包，然后通過無線射頻發送出去；(5)手持點檢設備接收數據采集節點發送的編碼數據，自動進行解碼和存儲；(6)通過手持點檢設備的功能菜單選擇對采集數據的操作，進行故障分析和壽命 預測，同時發送指令改變采集通道或停止采集使數據采集節點休眠；(7)預測的結果顯示在手持點檢設備的顯示模塊上。本發明中，步驟(6)中故障分析使用小波包分解技術進行特征提取、SVDD分類器 馴化和設備退化曲線的獲取，具體步驟如下(1)利用原始信號x(t)的均值μ和標準差σ規范化x(t)，得X⑴‘二 ^^。
σ(2)利用小波包分解對規范化后的信號x(t)‘進行j層分解，得到2」個不同頻帶 的重構信號 fi(t) (i = l,...,2J)；(3)計算各頻帶重構信號fjt)的能量，采用歸一化方法對各頻帶重構信號進行處 理，即用各頻帶重構信號的能量占信號總能量的分數來表示，得到各重構信號的相對能量
W0 = ^fa = u”··，2'，有=(4)利用歸一化后的各頻帶重構信號的相對能量^⑴作為參數，構造特征向量T =^(1)^^2),... ,Ej (2J)]；(5)以1000組良好設備的狀態數據為樣本，利用步驟⑷中所構造的特征向量作 為學習樣本，訓練SVDD單值分類器，得到決策函數χ (ζ)中與樣本對應的參數Cii的值和 最小超球面半徑R的值；(6)將設備全生命周期的采樣數據代人Γ = χ (z)-R，如果Γ彡0，則健康指標 HI = 0 ；否貝丨」HI = Γ ；(7)用得到的設備全生命周期的健康指標HI繪制設備性能退化曲線；(8)故障分析與壽命預測將點檢過程中采集的數據代人(6)步進行判斷，得到當 次點檢的健康指標ΗΙ，將此指標值與得到的設備退化曲線進行對比，得到預測的設備剩余
壽命ο本發明提出的一種面向鋼鐵連鑄設備故障預測的裝置，由數據采集節點主板2和 手持點檢設備3組成，數據采集節點主板2由傳感器1、信號調理電路4、放大濾波電路5、單 片機6、天線電路7和第一電源模塊8組成，傳感器1與信號調理電路4之間通過工業電纜 連接，信號調理電路4連接放大濾波電路5，放大濾波電路4與單片機6的數據口連接，電源 模塊8分別連接傳感器1、信號調理電路4、放大濾波電路5、單片機6和天線電路7 ；手持點 檢設備3由鍵盤9、無線通訊模塊10、第二電源模塊11、通信接口 12、接口模塊13、顯示模塊 14和ARM最小系統15組成，鍵盤9、無線通訊模塊10、第二電源模塊11、通信接口 12和顯 示模塊14分別與接口模塊13連接，接口模塊13的另一端與ARM最小系統15的數據口連 接。本發明中，所述傳感器1為溫度傳感器、振動傳感器、壓力傳感器、電磁傳感器或 渦流電流感應器中一至多種，溫度傳感器將溫度信號轉換為相應的電壓信號，振動傳感器 將振動加速度信號轉換為電壓信號、壓力傳感器將壓力信號轉換為電壓信號，電磁流量傳 感器將流量信號轉換為電壓信號。各傳感器安裝于在線設備的監測點，并且通過電纜于數
5據采集節點的主板相連。不同的傳感器與對應信號調理電路相連，每個經過調理的信號作 為多路開關的輸入，多路開關的輸出經信號調理電路2輸出端與單片機6相連。本發明中，所述信號調理電路由電容隔離電路、放大器電路和RC抗混疊濾波電路 依次連接組成。本發明中，所述單片機6采用內置A/D轉換器和無線射頻電路的無線單片機。本發明中，所述ARM最小系統15由數據采集模塊16、系統設置模塊17、數據分析 模塊18、故障預測模塊19、任務管理模塊20、數據導出模塊21和串口通信模塊22組成，數 據采集模塊16通過Zigbee協議與數據采集節點主板上的天線電路和無線射頻電路通信， 控制數據采集模塊19的工作狀態，設置采樣監測點、采樣頻率、采樣時間和存儲采樣數據； 系統設置模塊17對手持點檢設備3的系統時間、顯示器亮度等進行設置；數據分析模塊18 實現數據管理、數據分析和故障預測；數據管理包括查看測點路徑、參數的設置信息和刪除 數據文件；任務管理模塊20管理手持點檢設備3內的點檢任務，每次點檢任務的測點信息、 執行時間、設置的參數、點檢結果；數據導出模塊21通過通信接口 12將數據導出到U盤或 者其他存儲設備；串口通信模塊22通過通信接口 12接收上位機下達的點檢任務和上傳數 據到上位機。本發明采用無線通信方式摒棄了傳統的工業總線，可以應用于鋼鐵連鑄線等苛刻 生產環境中，減少了布線的麻煩，降低了應用成本。同時，手持點檢設備的使用，可以在第一 時間進行設備(或備件)的故障判斷和剩余使用壽命預測，完全掌握設備的在線狀態，可以 在保證最大生產的情況下制定維修計劃。另一方面，手持點檢設備采集的原始數據和分析 后的數據可以作為生產管理系統的歷史數據和用于支持維修決策。
圖1是故障預測系統的整體結構框圖。圖2是數據采集節點主板2的結構圖示。圖3是ARM最小系統15的結構圖示。圖4是手持點檢設備3的結構圖示。圖5是小波包分解的原理圖。圖6是支持向量數據描述的數據空間分布圖。圖7是故障診斷和預測方法的流程圖。圖8是故障預測系統的工作流程圖。圖中標號1為傳感器，2為數據采集節點主板，3為手持點檢設備，4為信號調理電 路，5為放大濾波電路，6為單片機，7為天線電路，8為第一電源模塊，9為鍵盤，10為無線通 訊模塊，11為第二電源模塊，12為通信接口，13為接口模塊，14為顯示模塊，15為ARM最小 系統，16為數據采集模塊，17為系統設置模塊，18為數據分析模塊，19為故障預測模塊，20 為任務管理模塊，21為數據導出模塊，22為串口通信模塊。
具體實施例方式為使本發明易于明白和實施，下面結合附圖做進一步闡述。實施例1
如圖1所示，一種面向鋼鐵連鑄設備的故障預測方法的裝置，由采集連鑄設備各 種狀態參數的傳感器1 (加速度振動傳感器、熱電偶溫度傳感器、電磁流量傳感器、電磁壓 力傳感器和渦流電流感應器)、數據采集節點主板2和手持點檢設備3組成。加速度振動傳 感器監測旋轉機械軸承的振動位移，熱電偶溫度傳感器監測設備不同點的溫度，電磁流量 傳感器監測冷卻水的流量，電磁壓力傳感器監測油氣潤滑終端壓力，渦流電流感應器監測 電機電流。各傳感器的輸出對應的電壓信號，并接入數據采集節點主板2 ；數據采集節點是 以CCM30單片機為核心的微型計算機系統，對輸入的電壓信號進行放大、濾波、A/D轉換、 數據打包等預處理，通過Zigbee協議無線發送數據；手持點檢設備3接收數據，分析數據 包。設備的振動信號和電機的電流信號用于故障預測，其他信號用于故障診斷。在手持點 檢設備3中對不同時間序列的振動信號和電流信號進行小波包分解，得到不同頻段的能量 函數，用相對能量構造特征向量馴化支持向量數據描述的各參數向量，通過構造設備的劣 化曲線，通過對點檢數據的向量推理得到設備的劣化程度，從而預測設備的剩余使用壽命。 在手持點檢設備3中對溫度、流量和壓力信號進行閾值判斷，從而判定設備的故障狀態。如圖2所示，數據采集節點主板2包括傳感器1、信號調理電路4、放大濾波電路5、 單片機6、天線電路7和第一電源模塊8。監測電流信號的主板通過信號調理電路4將電流 信號轉換為電壓信號。電壓信號作為放大濾波電路5的輸入，放大濾波電路5的輸出作為 單片機6的輸入。單片機中中央處理器選用TI公司集成了 A/D轉換模塊和無線射頻電路 的CCM30單片機。CC2430是Chipcon精心設計的低功耗無線單片機，在發送與接收狀態能 耗分別為50Mw和54mW。該模塊提供與IEEE 802. 13. 4協議兼容的2. 4GHz高頻無線射頻。 CC2430的無線射頻模塊添加外圍天線實現射頻收發。第一電源模塊8采用電池給整個數據 采集節點主板2和傳感器1供電。來自傳感器1的信號，通過信號放大、濾波和A/D轉換處 理，在通信驅動程序控制下，通過無線電路7向手持點檢設備3傳送采集的設備狀態數據。如圖3所示，手持點檢設備3包括ARM最小系統15、DIM接口模塊、無線通訊模塊 10、第二電源模塊11、顯示模塊14、鍵盤9、RS232串口通信接口、USB接口、控制開關。ARM 最小系統15中的軟件系統由數據采集模塊16、系統設置模塊17、數據分析模塊18、故障預 測模塊19、任務管理模塊20、數據導出模塊21和串口通信模塊22組成，ARM最小系統15的 串口通信模塊22通過RS232串行通信口與上位機連接，下載點檢任務或上傳點檢數據；ARM 最小系統15利用無線通訊模塊10與數據采集節點主板2通信，向數據采集節點發送操作 指令或從數據采集節點收集數據。ARM最小系統15的一個輸入端為鍵盤9，一個輸出端為 顯示模塊14，顯示模塊14可以采用IXD顯示器。手持點檢設備的第二電源模塊11給整個 手持點檢設備3供電，使用的是可充電鋰電池。在手持點檢設備中實現小波包分解和支持向量數據描述(SVDD)的故障預測。小 波包分解主要用來提取信號的特征值、構造特征向量，SVDD主要用來構造設備劣化曲線和 進行剩余壽命預測。1.小波包分解與重構按照不同的尺度因子j把Hilbert空間L2(R)分解為所有子空間W」(j e Ζ)的正 交和。其中％為小波函數Ψ (t)的閉包(小波子空間)，按照二進制分式形式進行頻率的 細分。設Ih1Jkez是正交尺度函數Φ (t)對應的正交低通實濾波器，{&}kez是正交小波函 數ψα)對應的高通濾波器，其中g(k) = (-i)nh(i-k)，則它們的雙尺度方程和小波方程定義為
keZ
(1) keZ把尺度子空間、和小波子空間Wj用Uj統一表示。若令
'U0i=VnJeZ
(2)
) 3
/Iv
j J
U1j=WpJeZ則Hilbert空間的正交分解。+1 = 6 可以用巧的分解統一為
U°J+l=U^ U),jeZ定義子空間是函數Un (t)的閉包空間，而巧“是函數u2n(t)的閉包空間，并令
un (t)滿足雙尺度方程
keZ(4)
keZ由上式遞歸定義的函數un，η = 0，1，2，...稱為由正交尺度函數Φ (t)確定的小波包。小波包分解
=去 Σ d"K
r\ / i 1 I —2k
Yz(5)
d2r =^dnx g,_2k小波包重構
+ (6)
l,keZIMZ其中< 分別為信號在子空間 / ^Π^Τ上的小波包系數。小波包能量按照式對信號進行j層小波包分解，末層得到2」個頻帶，提取從低頻到高頻各頻 率成分的信號分解系數。按照式對各頻帶小波進行重構，設重構信號為fi (t) (i = 1，...， 2J)。重構的總信號為
代)=^奶。(7)
8
設Ak為重構信號f(t)各離散點的幅值，η為重構信號離散點的個數，重構信號總
能量為
權利要求
1.一種面向鋼鐵連鑄設備的故障預測方法，其特征在于具體步驟如下(1)進行點檢時，通過手持點檢設備喚醒安裝于設備監測點的數據采集節點，通過設置 數據采集通道開始采集數據；(2)數據采集節點前端傳感器采集的設備狀態數據，經隔離、變換及濾波處理之后，得 到對應的電壓信號；(3)電壓信號在數據采集節點經采樣和模數轉換，得到對應的數字信號；(4)數字信號在數據采集節點中進行編碼打包，然后通過無線射頻發送出去；(5)手持點檢設備接收數據采集節點發送的編碼數據，自動進行解碼和存儲；(6)通過手持點檢設備的功能菜單選擇對采集數據的操作，進行故障分析和壽命預測， 同時發送指令改變采集通道或停止采集使數據采集節點休眠；(7)預測的結果顯示在手持點檢設備的顯示模塊上。
2.根據權利要求1所述的面向鋼鐵連鑄設備的故障預測方法，其特征在于步驟(6)中 故障分析使用小波包分解技術進行特征提取、SVDD分類器馴化和設備退化曲線的獲取，具 體步驟如下(1)利用原始信號x(t)的均值μ和標準差σ規范化x(t)，得
3.—種如權利要求1所述的一種面向鋼鐵連鑄設備故障預測的裝置，由數據采集節點 主板( 和手持點檢設備C3)組成，其特征在于數據采集節點主板O)由傳感器(1)、信號 調理電路(4)、放大濾波電路( 、單片機(6)、天線電路(7)和第一電源模塊(8)組成，傳感 器(1)與信號調理電路(4)之間通過工業電纜連接，信號調理電路(4)連接放大濾波電路 (5)，放大濾波電路(4)與單片機(6)的數據口連接，電源模塊(8)分別連接傳感器(1)、信 號調理電路G)、放大濾波電路(5)、單片機(6)和天線電路(7)；手持點檢設備(3)由鍵盤 (9)、無線通訊模塊(10)、第二電源模塊(11)、通信接口 (12)、接口模塊(13)、顯示模塊(14)和ARM最小系統(15)組成，鍵盤9、無線通訊模塊(10)、第二電源模塊(11)、通信接口(12) 和顯示模塊(14)分別與接口模塊(13)連接，接口模塊(13)的另一端與ARM最小系統(15) 的數據口連接。
4.根據權利要求1所述的一種面向鋼鐵連鑄設備故障預測的裝置，其特征在于所述傳 感器(1)為溫度傳感器、振動傳感器、壓力傳感器、電磁傳感器或渦流電流感應器中一至多 種，溫度傳感器將溫度信號轉換為相應的電壓信號，振動傳感器將振動加速度信號轉換為 電壓信號、壓力傳感器將壓力信號轉換為電壓信號，電磁流量傳感器將流量信號轉換為電 壓信號。各傳感器安裝于在線設備的監測點，并且通過電纜于數據采集節點的主板相連。不 同的傳感器與對應信號調理電路相連，每個經過調理的信號作為多路開關的輸入，多路開 關的輸出經信號調理電路(2)輸出端與單片機(6)相連。
5.根據權利要求1所述的一種面向鋼鐵連鑄設備故障預測的裝置，其特征在于所述信 號調理電路由電容隔離電路、放大器電路和RC抗混疊濾波電路依次連接組成。
6.根據權利要求1所述的一種面向鋼鐵連鑄設備故障預測的裝置，其特征在于所述單 片機6采用內置A/D轉換器和無線射頻電路的無線單片機。
7.根據權利要求1所述的一種面向鋼鐵連鑄設備故障預測的裝置，其特征在于所述 ARM最小系統(15)由數據采集模塊(16)、系統設置模塊(17)、數據分析模塊(18)、故障預 測模塊(19)、任務管理模塊(20)、數據導出模塊和串口通信模塊0 組成，數據采 集模塊(16)通過Zigbee協議與數據采集節點主板上的天線電路和無線射頻電路通信，控 制數據采集模塊(19)的工作狀態，設置采樣監測點、采樣頻率、采樣時間和存儲采樣數據； 系統設置模塊(17)對手持點檢設備(3)的系統時間、顯示器亮度進行設置；數據分析模塊 (18)實現數據管理、數據分析和故障預測；數據管理包括查看測點路徑、參數的設置信息 和刪除數據文件；任務管理模塊OO)管理手持點檢設備(3)內的點檢任務，每次點檢任務 的測點信息、執行時間、設置的參數、點檢結果；數據導出模塊通過通信接口(12)將數 據導出到U盤或者其他存儲設備；串口通信模塊0 通過通信接口(1 接收上位機下達 的點檢任務和上傳數據到上位機。
全文摘要
本發明涉及一種面向鋼鐵連鑄設備的故障預測方法及裝置，利用安裝于鋼鐵連鑄設備傳感器采集設備實時狀態參數，此信號經過數據采集節點的信號調理電路、放大濾波電路、A/D轉換模塊處理，通過支持Zigbee協議的無線電路發送數據到手持點檢設備。手持點檢設備接收數據，并對數據進行分析，通過基于小波包分解和重構構建設備狀態數據的特征向量，將此向量作為樣本，利用支持向量數據描述訓練單值分類器，用馴化的分類器計算設備健康指數，并描繪設備的劣化曲線，進而預測出設備的剩余使用壽命。數據采集節點主板包括傳感器、信號調理電路、放大濾波電路、單片機和天線電路。手持點檢設備包括無線通信模塊、ARM最小系統、鍵盤和顯示模塊。本發明采用無線通信方式摒棄了傳統的工業總線，可應用于鋼鐵連鑄線等苛刻生產環境中，減少布線麻煩，降低應用成本。
文檔編號G06F19/00GK102072829SQ201010531458
公開日2011年5月25日 申請日期2010年11月4日 優先權日2010年11月4日
發明者嚴雋薇, 劉敏, 尹九波 申請人:同濟大學