Partage de technologie

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En raison de l'importante interférence sonore des formes d'onde de vibration des machines tournantes, la précision des méthodes de diagnostic des défauts qui extraient et sélectionnent directement les caractéristiques des données de vibration est facilement affectée par le bruit. Actuellement, la technologie de diagnostic des pannes des machines tournantes basée sur l’image s’est développée rapidement. Pour le diagnostic des défauts des machines tournantes, les méthodes traditionnelles ont tendance à extraire les modèles de vibration à partir des données de vibration. Les caractéristiques de l'image extraites par cette méthode sont intuitives et évidentes, ce qui peut garantir dans une certaine mesure le temps réel et la précision du diagnostic des défauts.

Bien que le spectre de vibration puisse exprimer de manière plus intuitive l’état de fonctionnement de l’unité, l’extraction du spectre nécessite encore une grande quantité de traitement du signal. La trajectoire de l'axe est une représentation importante du signal de vibration de l'arbre rotatif des machines tournantes. Ses caractéristiques de forme sont étroitement liées à l'état de fonctionnement de l'unité. Actuellement, de nombreux chercheurs ont procédé à l'extraction, à la classification et à l'identification des caractéristiques pour diagnostiquer avec précision les éléments mécaniques. défauts. Le diagramme de trajectoire des axes est principalement synthétisé à partir des données de forme d'onde collectées par deux capteurs perpendiculaires dans la direction radiale du rotor. Par conséquent, de nombreuses études ont été menées récemment pour réaliser un diagnostic de défauts de machines tournantes. trajectoire de l'axe.

La trajectoire de l'axe montre le chemin de la ligne d'axe, combinant les informations unidimensionnelles du domaine temporel provenant de deux capteurs coplanaires orthogonaux dans une carte bidimensionnelle du mouvement latéral de l'arbre du rotor. La nécessité ou non de filtrer la trajectoire de l'axe dépend de la situation spécifique. Le tracé pivot piste/temps est créé en fusionnant une piste avec les deux tracés temporels XY utilisés pour créer le tracé piste/temps. Le tracé du domaine temporel est affiché à droite du tracé de trace et le tracé Y est au-dessus du tracé X. Le tracé Trajectoire/Domaine temporel peut être utilisé pour établir la relation temporelle des caractéristiques sur la trajectoire de l’axe. Dans cette optique, Matlab est utilisé pour tracer la trajectoire des axes des machines tournantes.

y = sign(tacho-triglevel);
dy = diff(y);
tt = maketime(dy,fs);
if slope>0;yt = tt(find(dy>1.5));end
if slope<0;yt = tt(find(dy<1.5));end
dy = diff(yt);
dy(length(dy)+1) = dy(length(dy));
rpm = 60/ppr*ones(size(dy))./dy;
b = [.25 .5 .25];
a = 1;
rpm = filtfilt(b,a,rpm);
idx=find(~isnan(rpm));
rpm=rpm(idx);
yt=yt(idx);
N = max(tt)*newfs+2;
trpm = linspace(0,max(tt),N);
trpm = trpm(:);
%pause
rpm = interp1(yt,rpm,trpm,'linear','extrap'); %interp1(yt,rpm,trpm);
rpm = rpm(:);

 

完整数据和代码通过知乎学术咨询获得：
https://www.zhihu.com/consult/people/792359672131756032?isMe=1

Domaines d'expertise : traitement moderne du signal, apprentissage automatique, apprentissage profond, jumeaux numériques, analyse de séries chronologiques, détection de défauts d'équipement, détection d'anomalies d'équipement, diagnostic intelligent des défauts d'équipement et gestion de la santé PHM, etc.