专利名称：涡旋压缩机在线振动、噪声监测及故障诊断系统的制作方法
技术领域：
本发明所述的涡旋压缩机在线振动、噪声监测及故障诊断系统涉及一种检测诊断 系统，具体地说是涡旋压缩机在线振动、噪声监测及故障诊断系统。
背景技术：
目前，全封闭制冷涡旋压缩机多使用于空调器、电冰箱、冰柜等家用电器中，而这 些电器在人们日常生活中起着非常重要的作用，故其性能的优劣直接影响着人们的生活质 量。随着科学技术的发展和人类对生存环境要求的不断提高，其噪声越来越受到人们的重 视。那么，涡旋压缩机作为该类家用电器的心脏，必然成为主要噪声源，也是对该类家电减 振降噪的主要对象。因此，对于涡旋压缩机振动噪声控制及其相关技术的研究，无论从压缩 机本身性能，还是从电冰箱及空调器总体性能来说，都有极其重要的意义。由于涡旋压缩机较其它类型的压缩机(尤其是往复式压缩机)而言，振动和噪声 较小，故振动、噪声的研究一直没有引起人们的足够重视。然而随着涡旋压缩机技术的飞速 发展，作为涡旋压缩机性能的重要指标之一的振动和噪声，越来越受到厂家和客户的关注。 目前对于涡旋压缩机振动、噪声的测试与控制技术研究严重不足，生产厂家也仅限于出厂 前的抽检，且测试参数一般局限于壳体表面的振动幅值和半消声室内涡旋压缩机工作时的 A计权声级和线性声级，而没有对其振动和噪声进行深层次分析处理。如通过振动和噪声信 号来分析其频率特性、空间分布特征、振源和声源位置等，很显然这不利于涡旋压缩机技术 的全面发展。另外，涡旋压缩机作为全封闭式机械，很难对各主要零部件的振动和噪声进行 单独测量，这也是限制测试和控制技术发展的主要因素之一。纵然对于涡旋压缩机振动和噪声特性的研究较少，一些学者做了探索性研究。 Young Man Cho先生等利用状态空间理论对压缩机声源进行了辨识。刘振全教授通过振动 信号的谱分析讨论了引起涡旋压缩机振动主要原因。Wang ^ien博士等通过振动和噪声信 号的分析论证了它们之间的相关性。^iang Tieshan及Yang Xiaofeng等人也是通过相关 实验及简单的谱分析技术，对涡旋压缩机噪声源进行了辨识。姜国清等人对冰箱用压缩机 噪声进行了功率谱分析并提出了简单的降噪措施。不过从这些文献可以看出，对于涡旋压 缩机振动和噪声的测试仅限于表面信号，而没有深入对涡旋压缩机内部振动和噪声信号进 行检测。对于分析方法目前大部分都采用传统的谱分析技术却很少应用现代信号分析方 法，如时频分析、神经网络等。针对上述现有技术中所存在的问题，研究设计一种新型的涡 旋压缩机在线振动、噪声监测及故障诊断系统，从而克服现有技术中所存在的问题是十分 必要的。
发明内容
鉴于上述现有技术中所存在的问题，本发明的目的是研究设计一种新型的涡旋压 缩机在线振动、噪声监测及故障诊断系统，从而解决随着涡旋压缩机技术的飞速发展，作为 涡旋压缩机性能的重要指标之一的振动和噪声，越来越受到厂家和客户的关注。目前对于涡旋压缩机振动、噪声的测试与控制技术研究严重不足，生产厂家也仅限于出厂前的抽检， 且测试参数一般局限于壳体表面的振动幅值和半消声室内涡旋压缩机工作时的A计权声 级和线性声级，而没有对其振动和噪声进行深层次分析处理。对于分析方法目前大部分都 采用传统的谱分析技术，却很少应用现代信号分析方法等问题。本发明所述的涡旋压缩机在线振动、噪声监测及故障诊断系统包括涡旋压缩机在 线振动、噪声监测装置和涡旋压缩机故障诊断系统。所述的涡旋压缩机在线振动、噪声监测 装置是由涡旋压缩机、压电式加速度计、声麦克、前置放大器、适配器信号调理模块、A/D转 换、信号分析、结果显示所组成。所述的压电式加速度计固定在涡旋压缩机的外壳上，声麦 克放置在涡旋压缩机的近旁，压电式加速度计和声麦克分别测试涡旋压缩机的振动量和噪 声量进行采集，然后通过前置放大器、适配器、信号调理模块和A/D转换将模拟信号放大并 转换成数字信号送给计算机，由计算机软件进行信号分析，并对分析进行结果显示。所述的 涡旋压缩机故障诊断系统是在信号分析对振动量以及噪声量进行分析并通过结果显示对 涡旋压缩机装置的运转平稳性及故障进行判断。本发明所述的信号分析和结果显示内设置有用于分析和显示涡旋压缩机表面振动信号的软件模块；用于分析和显示涡旋压缩机噪声信号的软件模块；用于对涡旋压缩机故障诊断的分析软件模块；(一 )、其中涡旋压缩机表面振动信号分析的软件模块有1)对涡旋压缩机表面振动所采样的信号进行时域分析并显示其波形图；2)采样得到的信号进行幅值谱、功率谱、倒谱、共振解调谱分析并显示各分析波形 图，得到振动信号的频率信息和相位信息；( 二)、涡旋压缩机噪声信号分析的软件模块有1)对采样得到的涡旋压缩机噪声信号进行时域分析并进行波形图显示。2)对噪声信号进行进一步的分析，有功率谱、细化谱、共振解调谱、1/3倍频程分 析并显示各分析波形图；并显示出A计权下的声压级、声功率级或声强级。3)报表的生成；系统的实验报表要求同时打印压缩机参数信息和实验得到的倍 频程数据信息，数据表格和图形共同显示。(三)、用于对涡旋压缩机故障诊断的分析软件模块其主要内容该模块的故障诊 断方法为局域波自回归谱分析、局域波K-L信息量分析及局域波神经网络分析方法1)局域波自回归谱分析方法式(1)为AR(η)模型的自谱函数
权利要求
1.一种涡旋压缩机在线振动、噪声监测及故障诊断系统，其特征在于包括涡旋压缩机 在线振动、噪声监测装置和涡旋压缩机故障诊断系统；所述的涡旋压缩机在线振动、噪声监 测装置是由涡旋压缩机(1)、压电式加速度计O)、声麦克(3)、前置放大器G)、适配器(5) 信号调理模块(6)、A/D转换(7)、信号分析(8)、结果显示(9)所组成；所述的压电式加速 度计O)固定在涡旋压缩机(1)的外壳上，声麦克C3)放置在涡旋压缩机(1)的近旁，压电 式加速度计( 和声麦克C3)分别测试涡旋压缩机的振动量(10)和噪声量(11)进行采 集，然后通过前置放大器G)、适配器(5)、信号调理模块(6)和A/D转换(7)将模拟信号放 大并转换成数字信号送给计算机，由计算机软件进行信号分析(8)，并对分析进行结果显示 (9)；所述的涡旋压缩机故障诊断系统是在信号分析(8)对振动量(10)以及噪声量(11)进 行分析并通过结果显示(9)对涡旋压缩机装置的运转平稳性及故障进行判断。
2.根据权利要求1所述的涡旋压缩机在线振动、噪声监测及故障诊断系统，其特征在 于所述的信号分析(8)和结果显示(9)内设置有用于分析和显示涡旋压缩机表面振动信号的软件模块；用于分析和显示涡旋压缩机噪声信号的软件模块；用于对涡旋压缩机故障诊断的分析软件模块；(一)、其中涡旋压缩机表面振动信号分析的软件模块有1)对涡旋压缩机表面振动所采样的信号进行时域分析并显示其波形图；2)采样得到的信号进行幅值谱、功率谱、倒谱、共振解调谱分析并显示各分析波形图， 得到振动信号的频率信息和相位信息；(二)、涡旋压缩机噪声信号分析的软件模块有1)对采样得到的涡旋压缩机噪声信号进行时域分析并进行波形图显示；2)对噪声信号进行进一步的分析，有功率谱、细化谱、共振解调谱、1/3倍频程分析并 显示各分析波形图；并显示出A计权下的声压级、声功率级或声强级；3)报表的生成；系统的实验报表要求同时打印压缩机参数信息和实验得到的倍频程 数据信息，数据表格和图形共同显示；(三)、用于对涡旋压缩机故障诊断的分析软件模块其主要内容该模块的故障诊断方 法为局域波自回归谱分析、局域波K-L信息量分析及局域波神经网络分析方法1)局域波自回归谱分析方法式(1)为AR(η)模型的自谱函数(1)i=l式中σα2为残差方差，At为采样间隔；在正确建立AR模型后，可利用下面方法求解残差方差设时序长度为N，模型阶数为η， 模型参数为Φ2，…，Φη，则模型的残差方差σα2可表示为式⑵。2 二}[^Lτ χφ^ (2)式中
全文摘要
本发明包括涡旋压缩机在线振动、噪声监测装置和涡旋压缩机故障诊断系统。涡旋压缩机在线振动、噪声监测装置是由涡旋压缩机、压电式加速度计、声麦克、前置放大器、适配器信号调理模块、A/D转换、信号分析、结果显示所组成。压电式加速度计固定在涡旋压缩机外壳上，声麦克放置在涡旋压缩机近旁，压电式加速度计和声麦克分别对涡旋压缩机的振动量和噪声量进行采集，然后通过前置放大器、适配器、信号调理模块和A/D转换将模拟信号放大并转换成数字信号送给计算机，由计算机软件进行信号分析，并对分析进行结果显示。涡旋压缩机故障诊断系统是在信号分析对振动量以及噪声量进行分析并通过结果显示对涡旋压缩机装置的运转平稳性及故障进行判断。
文档编号F04B51/00GK102072144SQ20101057988
公开日2011年5月25日 申请日期2011年3月11日 优先权日2011年3月11日
发明者杜希刚, 杨伟新, 王珍, 赵之海 申请人:大连大学