一种旋转机械轴系不对中故障检测方法和系统与流程
本申请实施例涉及状态监测和故障诊断技术领域，具体涉及一种旋转机械轴系不对中故障检测方法和系统。
背景技术：
大型机组通常由多个设备组成，各设备转子之间用联轴器联接构成轴系，传递运动和转矩。由于机器的安装误差、工作状态下热膨胀、承载后的变形以及机器基础的不均匀沉降等，有可能会造成机器工作时各转子轴线之间产生不对中。
在各类旋转机械故障中，不对中是最为常见的故障之一。旋转机械故障中60%的故障与不对中有关。转子系统出现不对中后，在旋转过程中会引起一系列不良的动态效应，如设备的振动、联轴器的偏转、轴承的磨损和油膜失稳、轴的挠曲变形等，危害极大。流程工业因其生产方式的特殊性，关键设备一旦发生故障会影响整个装置的生产，每天损失数以亿计。及时发现并诊断出故障尤为重要。
目前随着管理人员意识的提高，在原有控制系统的基础上装有状态监测系统，实时记录并保存机组的运行数据，但使用效果依托于诊断人员的业务能力和技术水平，难以保证较高的诊断准确率和诊断效率。而且人工诊断难以实现7*24小时值守，设备出现故障也无法及时发现。
技术实现要素：
为此，本申请实施例提供一种旋转机械轴系不对中故障检测方法和系统，精准且高效地实现了大型旋转设备轴系不对中故障的自动诊断识别。
为了实现上述目的，本申请实施例提供如下技术方案：
根据本申请实施例的第一方面，提供了一种旋转机械轴系不对中故障检测方法，所述方法包括：
获取设备运行实时数据，所述设备运行实时数据由在线监测系统采集并传输至云服务器，所述设备运行数据包括每个时刻的转速、振动信息和键相信号；
根据设备在每个时刻的转速筛选设定数量的设备运行有效数据；
根据设备运行有效数据中的p个振动传感器通道的二倍频幅值和设备联锁值筛选满足设定幅值条件的设备运行有效数据；p为大于一的整数；
根据设备运行有效数据的p个振动传感器通道的二倍频幅值和转速计算p个传感器的相关系数；
若p个传感器的相关系数满足设定条件，则判定设备存在轴系不对中故障。
可选地，所述方法还包括：
按照如下公式计算单台设备轴系不对中故障概率：
其中，ex为满足设定二倍频条件的设备运行有效数据的传感器二倍频幅值之和，rx为满足相关系数设定条件的传感器相关系数之和；若p1大于100%则令p1=100%。
可选地，所述方法还包括：
按照如下公式计算一个机组的两台设备的设备轴系不对中故障概率：
其中，p1和p2分别为一个机组的两台设备各自的轴系不对中故障概率。
可选地，所述根据设备运行有效数据的p个振动传感器通道的二倍频幅值和转速计算p个传感器的相关系数，按照如下公式：
其中，n为转速，i为设备运行有效数据中的第i个数据点，e为单一通道二倍频幅值，r为单一通道二倍频幅值与转速的相关系数。
可选地，所述根据设备运行有效数据中的p个振动传感器通道的二倍频幅值和设备联锁值筛选满足设定幅值条件的设备运行有效数据，包括：
若设备运行有效数据的p个振动传感器通道的二倍频幅值中存在q个振动传感器通道的二倍频平均值大于4μm或大于设备联锁值的1/18，则确定为满足设定幅值条件的设备运行有效数据；其中，p的取值为4，q的取值为3或4。
可选地，所述p个传感器的相关系数的设定条件是存在两个或以上传感器的相关系数大于等于0.76。
可选地，所述设备在每个时刻的转速筛选设定数量的设备运行有效数据，包括：
若设备在一个时刻的转速大于500rpm，且大于0.1倍工作转速，则将这个时刻的转速筛选为设备运行有效数据，直至筛选到设定数量的设备运行有效数据。
根据本申请实施例的第二方面，提供了一种旋转机械轴系不对中故障检测系统，所述系统包括：
数据获取模块，用于获取设备运行实时数据，所述设备运行实时数据由在线监测系统采集并传输至云服务器，所述设备运行数据包括每个时刻的转速、振动信息和键相信号；
转速判定模块，用于根据设备在每个时刻的转速筛选设定数量的设备运行有效数据；
幅值判定模块，用于根据设备运行有效数据中的p个振动传感器通道的二倍频幅值和设备联锁值筛选满足设定幅值条件的设备运行有效数据；p为大于一的整数；
相关系数判定模块，用于根据设备运行有效数据的p个振动传感器通道的二倍频幅值和转速计算p个传感器的相关系数；
故障判定模块，用于若p个传感器的相关系数满足设定条件，则判定设备存在轴系不对中故障。
可选地，所述系统还包括：
故障概率计算模块，用于按照如下公式计算单台设备轴系不对中故障概率：
其中，ex为满足设定二倍频条件的设备运行有效数据的传感器二倍频幅值之和，rx为满足相关系数设定条件的传感器相关系数之和；若p1大于100%则令p1=100%；
所述故障概率计算模块，还用于按照如下公式计算一个机组的两台设备的设备轴系不对中故障概率：
其中，p1和p2分别为一个机组的两台设备各自的轴系不对中故障概率。
可选地，所述相关系数判定模块具体按照如下公式进行计算：
其中，n为转速，i为设备运行有效数据中的第i个数据点，e为单一通道二倍频幅值，r为单一通道二倍频幅值与转速的相关系数。
综上所述，本申请实施例提供了一种旋转机械轴系不对中故障检测方法和系统，通过获取设备运行实时数据，所述设备运行实时数据由在线监测系统采集并传输至云服务器，所述设备运行数据包括每个时刻的转速、振动信息和键相信号；根据设备在每个时刻的转速筛选设定数量的设备运行有效数据；根据设备运行有效数据中的p个振动传感器通道的二倍频幅值和设备联锁值筛选满足设定幅值条件的设备运行有效数据；根据设备运行有效数据的p个振动传感器通道的二倍频幅值和转速计算p个传感器的相关系数；若p个传感器的相关系数满足设定条件，则判定设备存在轴系不对中故障。通过对采集的设备运行实时数据一步一步的筛选判断设备是否存在不对中故障问题，精准且高效地实现了大型旋转设备轴系不对中故障的自动诊断识别。
附图说明
为了更清楚地说明本发明的实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对实施方式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示例性的，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图引伸获得其它的实施附图。
本说明书所绘示的结构、比例、大小等，均仅用以配合说明书所揭示的内容，以供熟悉此技术的人士了解与阅读，并非用以限定本发明可实施的限定条件，故不具技术上的实质意义，任何结构的修饰、比例关系的改变或大小的调整，在不影响本发明所能产生的功效及所能达成的目的下，均应仍落在本发明所揭示的技术内容能涵盖的范围内。
图1为本申请实施例提供的旋转机械轴系不对中故障检测方法流程示意图；
图2为本申请实施例提供的种旋转机械轴系不对中故障检测系统框图。
具体实施方式
以下由特定的具体实施例说明本发明的实施方式，熟悉此技术的人士可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点及功效，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本申请基于应用于流程工业的在线监测系统采集到的数据，将故障机理模型与数学方法相结合，实现流程工业大机组轴系不对中故障的自动诊断，能够解决行业对诊断系统以及诊断准确率与诊断效率的需求。在设备的特定部位会布置键相、振动、转速探头，用来采集设备的运行数据，通过在线监测系统完成采集传输。
图1示出了本申请实施例提供的旋转机械轴系不对中故障检测方法流程示意图，所述方法包括如下步骤：
步骤101：获取设备运行实时数据，所述设备运行实时数据由在线监测系统采集并传输至云服务器，所述设备运行数据包括每个时刻的转速、振动信息和键相信号；
步骤102：根据设备在每个时刻的转速筛选设定数量的设备运行有效数据；
步骤103：根据设备运行有效数据中的p个振动传感器通道的二倍频幅值和设备联锁值筛选满足设定幅值条件的设备运行有效数据；p为大于一的整数；
步骤104：根据设备运行有效数据的p个振动传感器通道的二倍频幅值和转速计算p个传感器的相关系数；
步骤105：若p个传感器的相关系数满足设定条件，则判定设备存在轴系不对中故障。
在一种可能的实施方式中，在步骤105之后，还可以按照如下公式（1）计算单台设备轴系不对中故障概率：
其中，ex为满足设定二倍频条件的设备运行有效数据的传感器二倍频幅值之和，rx为满足相关系数设定条件的传感器相关系数之和；若p1大于100%则令p1=100%。
在一种可能的实施方式中，因为相邻的两台设备的不对中情况可能会互相影响，因此每两台相邻的设备组成一个机组，计算每个机组发生不对中故障的概率。可以按照如下公式（2）计算一个机组的两台设备的设备轴系不对中故障概率：
其中，p1和p2分别为一个机组的两台设备各自的轴系不对中故障概率。
在一种可能的实施方式中，在步骤101中，在线监测系统采用同步整周期采样，即每一组数据都会有“时刻-转速-振动”相对应的一组设备运行实时数据。在设备运行的不同阶段，转速会发生变化。
在一种可能的实施方式中，在步骤101之后，在步骤102之前，所述方法还可以包括：筛选具有键相信号的设备运行实时数据。设备安装键相传感器才会产生键相信号，因此少数设备没有键相信号，没有键相信号的不进行后面的不对中故障模型计算。
在一种可能的实施方式中，在步骤102中，所述设备在每个时刻的转速筛选设定数量的设备运行有效数据，包括：若设备在一个时刻的转速大于500rpm，且大于0.1倍工作转速，则将这个时刻的转速筛选为设备运行有效数据，直至筛选到设定数量的设备运行有效数据。
例如，对设备每一时刻转速进行判断，如果此时刻转速大于500rpm和0.1倍工作转速，则该组数据有效。当积累了100组有效数据，则进行不对中故障模型计算。如果没有积累到100组，则继续积累，直到满足100组条件。工作转速是可以直接采集到的设备属性。
在一种可能的实施方式中，在步骤103中，所述根据设备运行有效数据中的p个振动传感器通道的二倍频幅值和设备联锁值筛选满足设定幅值条件的设备运行有效数据，包括：若设备运行有效数据的p个振动传感器通道的二倍频幅值中存在q个振动传感器通道的二倍频平均值大于4μm或大于设备联锁值的1/18，则确定为满足设定幅值条件的设备运行有效数据；其中，p的取值为4，q的取值为3或4。若不满足设定幅值条件，则停止。其中设备联锁值是设备属性，可以直接获取到。
例如，单个设备下振动传感器通道通常为4个，则p取值为4，各个通道的二倍频幅值记为e1、e2、e3、e4，若这四个通道的二倍频幅值存在任意3个通道二倍频幅值大于4μm或大于设备联锁值的1/18，则进入下一步骤。
在一种可能的实施方式中，在步骤104中，所述根据设备运行有效数据的p个振动传感器通道的二倍频幅值和转速计算p个传感器的相关系数，按照如下公式（3）：
其中，n为转速，i为设备运行有效数据中的第i个数据点，e为单一通道二倍频幅值，r为单一通道二倍频幅值与转速的相关系数，
在一种可能的实施方式中，在步骤105中，所述p个传感器的相关系数的设定条件是存在两个或以上传感器的相关系数大于等于0.76。
例如，单个设备下振动传感器通道通常为4个，四个传感器通道的相关系数分别记为r1、r2、r3、r4，若这四个通道的相关系数存在任意两个通道r大于等于0.76，则输出“设备存在轴系不对中故障”结论。
简单来说，现场设备开机后，在线监测系统开始实时采集数据，并将数据存储到云服务器上，同时故障识别模型也开始实时读取服务器上的数据。设备的特定部位会布置键相、振动、转速探头，用来采集设备的运行数据，通过在线监测系统完成采集传输。
首先判断机组下的设备是否具有键项信号，如果没有则不进行计算，结束；如果有键项信号，则对设备转速进行判断，如果此刻运行转速＞0.1倍工作转速，且转速大于500rpm，则该组数据有效；当累计了100组有效数据时，开始进行不对中故障模型计算。
大多数在线监测系统都采用同步整周期采样，即每一组数据都会有“时刻-转速-振动”来对应设备运行的不同阶段，转速一直发生变化。单个设备下振动传感器通道（通常为4个）2倍频幅值存在任意3个通道e大于4μm或大于设备联锁值的1/18；进入下一步。
计算设备运行转速n与设备下各个传感器通道（通常为4个）2倍频幅值的相关系数r，存在任意2个通道r大于等于0.76。以上条件须同时成立，输出“设备存在轴系不对中故障”结论。
最终在线监测系统输出的信息包括但不限于设备名称和型号、可能故障种类、故障概率、故障发生时间和趋势图。
综上所述，本申请实施例提供了一种旋转机械轴系不对中故障检测方法，通过获取设备运行实时数据，所述设备运行实时数据由在线监测系统采集并传输至云服务器，所述设备运行数据包括每个时刻的转速、振动信息和键相信号；根据设备在每个时刻的转速筛选设定数量的设备运行有效数据；根据设备运行有效数据中的p个振动传感器通道的二倍频幅值和设备联锁值筛选满足设定幅值条件的设备运行有效数据；根据设备运行有效数据的p个振动传感器通道的二倍频幅值和转速计算p个传感器的相关系数；若p个传感器的相关系数满足设定条件，则判定设备存在轴系不对中故障。通过对采集的设备运行实时数据一步一步的筛选判断设备是否存在不对中故障问题，精准且高效地实现了大型旋转设备轴系不对中故障的自动诊断识别。
基于相同的技术构思，本申请实施例还提供了旋转机械轴系不对中故障检测系统，如图2所示，所述系统包括：
数据获取模块201，用于获取设备运行实时数据，所述设备运行实时数据由在线监测系统采集并传输至云服务器，所述设备运行数据包括每个时刻的转速、振动信息和键相信号；
转速判定模块202，用于根据设备在每个时刻的转速筛选设定数量的设备运行有效数据；
幅值判定模块203，用于根据设备运行有效数据中的p个振动传感器通道的二倍频幅值和设备联锁值筛选满足设定幅值条件的设备运行有效数据；p为大于一的整数；
相关系数判定模块204，用于根据设备运行有效数据的p个振动传感器通道的二倍频幅值和转速计算p个传感器的相关系数；
故障判定模块205，用于若p个传感器的相关系数满足设定条件，则判定设备存在轴系不对中故障。
在一种可能的实施方式中，所述系统还包括：故障概率计算模块，用于按照公式（1）计算单台设备轴系不对中故障概率；所述故障概率计算模块，还用于按照公式（2）计算一个机组的两台设备的设备轴系不对中故障概率。
在一种可能的实施方式中，所述相关系数判定模块具体按照公式（3）进行计算。
基于相同的技术构思，本申请实施例还提供了一种设备，所述设备包括：数据采集装置、处理器和存储器；所述数据采集装置用于采集数据；所述存储器用于存储一个或多个程序指令；所述处理器，用于执行一个或多个程序指令，用以执行所述的方法。
基于相同的技术构思，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机存储介质中包含一个或多个程序指令，所述一个或多个程序指令用于执行所述的方法。
本说明书中上述方法的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
需要说明的是，尽管在附图中以特定顺序描述了本发明方法的操作，但这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些操作，或是必须执行全部所示的操作才能实现期望的结果。附加地或备选地，可以省略某些步骤，将多个步骤合并为一个步骤执行，和/或将一个步骤分解为多个步骤执行。
虽然本申请提供了如实施例或流程图的方法操作步骤，但基于常规或者无创造性的手段可以包括更多或者更少的操作步骤。实施例中列举的步骤顺序仅仅为众多步骤执行顺序中的一种方式，不代表唯一的执行顺序。在实际中的装置或客户端产品执行时，可以按照实施例或者附图所示的方法顺序执行或者并行执行（例如并行处理器或者多线程处理的环境，甚至为分布式数据处理环境）。术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、产品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、产品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，并不排除在包括所述要素的过程、方法、产品或者设备中还存在另外的相同或等同要素。
上述实施例阐明的单元、装置或模块等，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种模块分别描述。当然，在实施本申请时可以把各模块的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现，也可以将实现同一功能的模块由多个子模块或子单元的组合实现等。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
本领域技术人员也知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现控制器以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得控制器以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器等的形式来实现相同功能。因此这种控制器可以被认为是一种硬件部件，而对其内部包括的用于实现各种功能的装置也可以视为硬件部件内的结构。或者甚至，可以将用于实现各种功能的装置视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。
本申请可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构、类等等。也可以在分布式计算环境中实践本申请，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。
通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到本申请可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如rom/ram、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，移动终端，服务器，或者网络设备等）执行本申请各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
本说明书中的各个实施例采用递进的方式描述，各个实施例之间相同或相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。本申请可用于众多通用或专用的计算机系统环境或配置中。例如：个人计算机、服务器计算机、手持设备或便携式设备、平板型设备、多处理器系统、基于微处理器的系统、置顶盒、可编程的电子设备、网络pc、小型计算机、大型计算机、包括以上任何系统或设备的分布式计算环境等等。
以上所述的具体实施例，对本申请的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本申请的具体实施例而已，并不用于限定本申请的保护范围，凡在本申请的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。
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