一种发动机故障监测预警系统的制作方法

本发明涉及发动机监视技术领域，特别是一种发动机故障监测预警系统。

背景技术：

发动机运行和维修成本高昂，维护理念已从过去的按寿命或技术状态维护向按可靠性要求的视情维护方向转变，新维护形式要求对各阶段发动机状态进行可靠的评估和预测。这些要求决定了发动机健康管理系统的主要用途：通过对发动机及部件故障诊断和寿命预测，综合各方面资源管理发动机的运行，降低发动机的维护费用。现有的方案中的发动机健康管理系统对监视数据的采集以及数据的处理，但其对发动机振动特征信号的处理简单，而振动信号中恰好隐藏了发动机部件或整体的故障信息，故缺乏必要的振动信号处理手段来完善故障诊断功能，进而无法实现发动机全面的健康状况监视及管理。

技术实现要素：

针对上述问题，本发明旨在提供一种发动机故障监测预警系统，通过对发动机的各方面的状态参数和运行信息进行采集以及处理，实现全面的发动机状态监测以及故障状况预警。

本发明的目的采用以下技术方案来实现：

一种发动机故障监测预警系统，包括有：信号采集模块，用于实时采集发动机的运行状态参数，并将所述运行状态参数发送到信号处理模块；所述信号处理模块接收所述运行状态参数，对其进行实时处理，将处理后的故障运行信息输入故障预警模块；所述故障预警模块接收到所述故障运行信息，依据故障运行信息以及历史数据来对发动机的运行故障进行监测并预警。

优选地，所述信号采集模块包括：传感器组以及信号汇集器，所述传感器组安装在发动机的各个部件上，用于实时采集在发动机部件的运行信号；所述信号汇集器用于获取所述传感器组采集到的运行信号以及获取发动机运行监控系统中的状态信息。

优选地，所述传感器组包括有用于采集发动机振动信号的双通道加速度传感器、用于采集发动机气路系统压力信号的气压传感器以及温度传感器。

优选地，所述信号处理模块包括有放大滤波单元、振动故障检测单元以及异常检测单元；所述放大滤波单元接收所述传感器组采集的振动信号、压力信号以及温度信号，并对其进行放大滤波；所述振动故障检测单元用于对经过放大滤波后的振动信号进行处理，通过处理检测到的振动异常信号来发现发动机的隐性故障；所述异常检测单元用于对经过放大滤波的压力信号以及温度信号进行处理，以检测出异常压力信号和异常温度信号。

优选地，故障预警模块获取所述振动异常信号、异常压力信号以及异常温度信号，并对其进行关联分析、归类其故障严重等级，进而生成故障报告以及产生预警信号。

优选地，所述振动故障检测单元包括信号重建子单元、特征提取子单元以及异常评测子单元；所述信号重建子单元对经过放大滤波的振动信号先进行阀值分割、然后融合重建得到振动子信号；所述特征提取子单元依据振动子信号构建振动矩阵，通过矩阵变换计算发动机振动的振动特征参量；所述异常评测子单元依据所述振动特征参量对发动机振动健康进行评测，若测出振动异常，则发出振动异常信号给所述故障预警模块。

优选地，依据所述振动特征参量对发动机振动进行健康状态评测，其中健康状态评测的评测模型为：

式中，pc为计算得到的发动机振动健康状态评测结果；γ为所述振动特征参量中的振型模态；y(v)为发动机工作时发动机转速对振型模态的影响因子；f0为该发动机振动系统正常工作自激振荡时的标准振动频率；ft为提取到的所述振动特征参量中的振动频率；r(s)为检测到的发动机工作时转轴转动时的最大晃动量；w0为该发动机振动系统正常工作自激振荡时的标准振动平均幅值；wt为提取到的所述振动特征参数中的振动平均幅值；τ为所述振型模态对发动机振动频率的关联因子；ε为所述振型模态对所述振动平均幅值的影响因子。

当计算得到的健康状态评测因子pc小于发动机正常工作状态下设定的健康状态评测因子pcset，则认定为存在振动异常。

本发明的有益效果为：本发明能对发动机的各方面的状态参数和运行信息进行采集以及处理，实现全面的发动机状态监测以及故障状况预警；并将监测到的数据以及故障信息生成故障报告，发送给后台，进而来实现辅助现场维修操作，给现场维修提供理论指导。

附图说明

利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。

图1为本发明一个优选实施例中的发动机故障监测预警系统的组成模块示意图。

具体实施方式

结合以下应用场景对本发明作进一步描述。

参见图1，本实施例中，提供了一种发动机故障监测预警系统，包括有：信号采集模块，用于实时采集发动机的运行状态参数，并将所述运行状态参数发送到信号处理模块；所述信号处理模块接收所述运行状态参数，对其进行实时处理，将处理后的故障运行信息输入故障预警模块；所述故障预警模块接收到所述故障运行信息，依据故障运行信息以及历史数据来对发动机的运行故障进行监测并预警。

本实施例中，所述信号采集模块包括：传感器组以及信号汇集器，所述传感器组安装在发动机的各个部件上，用于实时采集在发动机部件的运行信号；所述信号汇集器用于获取所述传感器组采集到的运行信号以及获取发动机运行监控系统中的状态信息。

本实施例中，所述传感器组包括有用于采集发动机振动信号的双通道加速度传感器、用于采集发动机气路系统压力信号的气压传感器以及温度传感器。

本实施例中，所述信号处理模块包括有放大滤波单元、振动故障检测单元以及异常检测单元；所述放大滤波单元接收所述传感器组采集的振动信号、压力信号以及温度信号，并对其进行放大滤波；所述振动故障检测单元用于对经过放大滤波后的振动信号进行处理，通过处理检测到的振动异常信号来发现发动机的隐性故障；所述异常检测单元用于对经过放大滤波的压力信号以及温度信号进行处理，以检测出异常压力信号和异常温度信号。

本实施例中，故障预警模块获取所述振动异常信号、异常压力信号以及异常温度信号，并对其进行关联分析、归类其故障严重等级，进而生成故障报告以及产生预警信号。

本实施例中，所述振动故障检测单元包括信号重建子单元、特征提取子单元以及异常评测子单元；所述信号重建子单元对经过放大滤波的振动信号先进行阀值分割、然后融合重建得到振动子信号；所述特征提取子单元依据振动子信号构建振动矩阵，通过矩阵变换计算发动机振动的振动特征参量；所述异常评测子单元依据所述振动特征参量对发动机振动健康进行评测，若测出振动异常，则发出振动异常信号给所述故障预警模块。

本实施例中，所述监测预警系统还包括通信模块，所述通信模块通过通讯总线将监测到的信号数据以及故障报告发送给远程的中央监控系统。

本实施例中，所述监测预警系统还包括数据存储模块，用于存储采集到的传感器数据以及处理得到的故障报告。

本实施例中，对经过放大滤波的振动信号先进行阀值分割、然后融合重建得到振动子信号的具体过程为：

首先，提取发动机正常工作时的最大振动幅值，取最大振动幅值的1.3倍作为信号分割阀值，并依据历史振动信号的规律选取恰当的信号截取长度l；在发动机上设置有m个双通道加速度传感器，每个双通道加速度传感器采集到对应的振动信号，如此，共采集到m个振动信号，其中，第i个双通道加速度传感器采集到的振动信号为mi(t)；求取振动信号中幅值等于信号分割阀值的离散信号点并相应的得到其对应的时间点序列t1，t2，…..，tn，共有n个信号幅值为分割阀值的信号点；以各离散信号点为起点，分别向后截取长度为l的信号段进而得到一系列的分割信号mi(tn)，其中，n∈n；构建以时间为横轴、幅值为纵轴的直角坐标系，将获取得到的分割信号全部平移到坐标原点，平移后的分割信号为mi′(tn)；进而对分割后的信号进行融合重建得到振动子信号，其中振动子信号的求取计算公式为：

式中，si为计算出来的振动子信号；n为平移后的分割信号的个数；mi′(tn)为将第i振动信号分割后得到的第n个平移后的分割信号，其中，n∈n。

本优选实施例中，所述对放大滤波的振动信号进行分割、再融合重建进而得到振动子信号，相对于现有技术中，不对振动信号进行处理而直接用来后续的信号特征求取，如此操作使得后续信号特征提取的计算量较大；故本实施例中上述技术手段节约了计算成本，提高了系统的响应速度。

本实施例中，所述依据振动子信号构建振动矩阵，通过矩阵变换计算发动机振动的振动特征参量的具体过程为：获取上述处理得到的m个振动子信号，依据所述振动子信号构建振动矩阵k，对矩阵k进行奇异值分解得到子矩阵v、正交矩阵c以及对角矩阵u进而计算发动机系统的振动特征矩阵；进而从振动特征矩阵中提取出发动机系统振动的振动特征参量。

本实施例中，提取出的振动特征参量包括有发动机振动频率、振动平均幅值以及发动机振型模态。

本实施例中，所述振动特征矩阵的计算公式为：

zt＝{γ^-1*[u^-1*v^t*k(k)+u^t*v^-1*k(-k)]*γ}^t*c

式中，所述zt为得到的所述振动特征矩阵；γ为将中间矩阵[u^-1*v^t*k(k)+u^t*v^-1*k(-k)]对角化的可逆矩阵；u为分解得到的对角矩阵；v为分解得到的子矩阵；k(k)为将矩阵k进行正时移得到的矩阵；k(-k)通过将矩阵k进行负时移得到的矩阵；c为分解得到的正交矩阵。

本优选实施例中，基于上述处理得到的振动子信号，通过构建振动矩阵以及对应的矩阵变换，来实现对振动特征参数的提取；而现有技术中对包含有振动特征信息的信号多采用时频转换法进行求取特征，但其存在频谱混叠问题，易丢失振动特征；而本申请采用矩阵变换不仅减小了计算量还避免了时频转换造成的精度降低问题。

本实施例中，依据所述振动特征参量对发动机振动进行健康状态评测，其中健康状态评测的评测模型为：

式中，pc为计算得到的发动机振动健康状态评测结果；γ为所述振动特征参量中的振型模态；y(v)为发动机工作时发动机转速对振型模态的影响因子；f0为该发动机振动系统正常工作自激振荡时的标准振动频率；ft为提取到的所述振动特征参量中的振动频率；r(s)为检测到的发动机工作时转轴转动时的最大晃动量；w0为该发动机振动系统正常工作自激振荡时的标准振动平均幅值；wt为提取到的所述振动特征参数中的振动平均幅值；τ为所述振型模态对发动机振动频率的关联因子；ε为所述振型模态对所述振动平均幅值的影响因子。

当计算得到的健康状态评测因子pc小于发动机正常工作状态下设定的健康状态评测因子pcset，则认定为存在振动异常。

本优选实施例中，通过依据振动特征参量对发动机振动进行健康状态评测，其中考虑了发动机转速以及转轴的晃动幅度的影响，基于大量的发动机实际运行时的数据积累，确定其中的经验变量τ、ε；通过上述评测模型，能够相对准确的对发动机系统振动是否异常进行监测，进而实现对振动故障的预警。

本发明上述实施例中：提供了一种发动机故障监测预警系统能够对发动机的各方面的状态参数和运行信息进行采集以及处理，实现全面的发动机状态监测以及故障状况预警；并将监测到的数据以及故障信息生成故障报告，发送给后台，进而来实现辅助现场维修操作，给现场维修提供理论指导。

最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对本发明保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明，本领域的普通技术人员应当分析，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实质和范围。