技术特征：
1.一种基于无线传感器的设备故障预警诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：基于无线传感器的设备故障预警诊断系统包括预警模块、异常检测模块、典型故障诊断模块和案例故障比对模块，典型故障诊断模块包括故障识别模块和故障表示模块；s1，预警模块通过无线温度振动传感器定时采集三轴振动的基础振动和温度特征值数据，包括振动x轴加速度峰值、振动y轴加速度峰值、振动z轴加速度峰值、振动x轴速度有效值、振动y轴速度有效值、振动z轴速度有效值、振动x轴位移峰峰值、振动y轴位移峰峰值、振动z轴位移峰峰值、温度共计10维特征数据；若采集三轴振动基础振动和温度数据的同时，同步有转速数据的采集，则增加一列特征维度转速；s2，如在预警模块中，超出了检测阈值区间，证明传感器采集的三轴加速度峰值、速度有效值、位移峰峰值和温度值偏离了设备正常运行区间，是设备出现了异常的机械故障现象或是传感器采集信号异常或受到干扰所致，为甄别设备是否真实出现了机械故障，当预警模块产生预警信息时,触发传感器进行时频域特征值的采集，进行设备异常检测模块的计算，判定设备运转是否存在振动异常；为判定产生异常振动的原因，触发传感器进行原始振动波形数据的采集；s3，若在异常检测模块中触发了原始振动波形数据的采集，则进行典型故障诊断模块的计算；s4，通过案例对比模块分析是否属于案例库中的相应的故障类型。2.根据权利要求1所述的基于无线传感器的设备故障预警诊断方法，其特征在于：所述s1中预警模块具体工作流程为，s11，构造n维观测向量x
obs
=[x1,x2,x3,...,x10,x11];其中x1~x10为三轴振动特征和温度值数据，x11为对应的转速数据；s12，通过采集一段时间的振动温度数据m条，组成过程记忆矩阵d
n*m
，表示设备正常运行时，振动、温度的特征数据记录；s13，记m条历史数据中某一条观测记录x
obs
的预测向量为x
est
，其中x
est
=d*w，w为权值向量 ，并根据非线性状态估计建模理论，求解,其中为两向量间的欧式距离运算；s14，求解预测结果；s15，定义观测向量与预测向量的残差为：，并对残差进行分析，利用概率统计的3sigma原则，求得的上界和下界，即；s16，利用检测阈值区间对实时采集的振动温度特征值数据进行预测；当超出检测阈值区间时，产生提示预警信息。3.根据权利要求1所述的基于无线传感器的设备故障预警诊断方法，其特征在于：所述s2中时频域特征值的采集为采集加速度时频域特征值，其中时域特征值包括：均值、有效值、最大值、最小值、峰峰值、峭度值、波形指标、峰值指标、脉冲指标、裕度指标、峭度指标、倾斜度、方根幅值、平均幅值，频域特征值指标包括：转频1x幅值、转频2x幅值、转频3x幅值、转频4x幅值、频段[0~100hz]有效值、频段[100~500hz]有效值、频段[500~1000hz]有效值；记时频域特征值为序列y={y1,y2,...yi,...,yn},i=1~n, 其中yi 为上述某个时域特
征值或频域特征值指标；预先采集设备正常运行阶段的振动时频域特征数据m条，记为，并从中选择得到设备正常运转过程中的k个参照，i=1,2,...,k；根据触发采集的某个时频域特征值序列，进行设备异常检测模块的计算，首先定义距离相似度、主频相似度、线性相似度的概念；距离相似度: ，其中为设备正常运转过程中的某个参照，为一常系数，；主频相似度:取时频域指标中的频域特征值指标序列记为z，并定义频域检测阈值cl；，；其中为一常系数，；线性相似度：，其中cov为计算两个序列的协方差，std为计算序列的标准差，；基于上述三种相似度量计算最终的加权相似度为:，其中；对设备正常运转过程中的k个参照分别上述加权相似度，并求得最大的加权相似度为；定义异常检测的判断阈值c2，如果，则判定设备运转存在振动异常,为判定产生异常振动的原因，触发传感器进行原始振动波形数据的采集。4.根据权利要求1所述的基于无线传感器的设备故障预警诊断方法，其特征在于：所述s3中的典型故障诊断模块的具体计算方法为，s31，根据设备运行工况的特点，对于变转速运行设备：取额定转速的80%以上的振动数据进行后续运算；对于定速设备,取额定转速振动数据进行后续运算；s32，获取待监测设备的机械传动结构，进行设备结构库模块的关联；若监测设备为电机，获取电机轴承型号信息，并通过设备结构库中，获取得到轴承的内圈bpfi、外圈bpfo、滚动体bsf、保持架ftf参数；若监测设备为齿箱，从设备结构库中获取齿轮的啮合参数，如齿轮速比，啮合齿轮齿数；并将结构库中的轴承或齿轮部件关联到设备的振动测点上；s33，故障识别模块工作，采集的波形数据，将信号由时域波形表示变换为频域表示：如有限长序列的dft运算为：，x(k)为变化后信号的频域表示，表示振动信号中幅值与频率的对应关系，为提高运算速度，利用快速傅里叶变
换算法(fft)进行求解；通过采集获取的转速信息结合s32中关联的轴承、齿轮参数信息，自动计算对应的轴承故障特征频率，为f_bpfi,f_bpfo,f_bsf,f_ftf.对于齿轮计算对应的啮合频率f_mi；根据转速信息，提取设备1~4倍转频f1,f2,f3,f4处对应的fft频率幅值a1,a2,a3,a4；同时依据转速计算各部件处的轴承、齿轮故障特征频率，并分别计算对应频率上的幅值记为amp_bpfi,amp_bpfo,amp_bsf,amp_ftf,amp_fmi；为防止误识别或识别频率不精确，求取各故障频率对应的幅值时，在一定的频率窗口内进行寻找谱峰，以f_bppi为例说明，对应检测窗口为(f_bpfi
ꢀ‑
3deltf ~f_bpfi + 3 deltf),则amp_bpfi=max{x[f_bpfi
ꢀ‑
3deltf ~f_bpfi + 3deltf]}，deltf为采集波形对应的频率分辨率=采样频率/采样点数；为了防止异常单一频率成分对故障频率识别造成的干扰，同时检测f_bpfi*2，f_bpfi*3， f_bpfi*4各自对应的+-3deltf窗口区域内的谱峰值amp_bpfi_2,amp_bpfi_3,amp_bpfi_4；定义故障幅值检测阈值threshold，取threshold=0.5；if amp_bpfi>threshold and amp_bpfi_2>threshold/2 and amp_bpfi_3>threshold/2 and amp_bpfi_4>threshold/2，则判定,诊断信号的频谱中存在故障为轴承内圈的特征成分；s34，故障表示模块工作，构建故障频率特征、特征幅值-关系强度-故障描述的三元组表示。5.根据权利要求1所述的基于无线传感器的设备故障预警诊断方法，其特征在于：所述s4中的案例对比模块的具体分析方法为：s41，案例库的比对，需要事先存储对应设备型号下的故障波形数据若干，包含设备运行转速、监测设备的结构、型号、数据的采样设置，从故障案例中寻找同待监测设备相同型号、转速波动范围内的案例数据，并依据异常检测模块中的描述，对存储的故障波形提取时频域特征值序列；s42，对触发传感器进行原始振动波形数据的采集，同样依据异常检测模块中的描述，计算提取时频域特征值；依据异常检测模块中相似度的计算步骤计算得corr>0.8，则判定触发采集的波形与案例库中的波形较为相似，属于对应案例库中的故障类型，否则不属于该案例库中的故障。
技术总结
本发明涉及设备故障预警诊断技术领域，特别涉及一种基于无线传感器的设备故障预警诊断方法，整个系统包括预警模块、异常检测模块、典型故障诊断模块和案例故障比对模块，典型故障诊断模块包括故障识别模块和故障表示模块。本发明建立合理的振动故障预警及诊断方法，在保障故障预警和诊断所需的振动特征值和波形数据的基础上,尽可能的延长无线传感器电池续航能力，基于无线温振传感器采集的特征数据和波形数据，检测设备可能存在的振动异常，并对可能存在的典型机械故障如不平衡、不对中、轴承故障、松动等进行诊断。松动等进行诊断。松动等进行诊断。
技术研发人员：李玉奎 张鹏 尤文强
受保护的技术使用者：济南嘉宏科技有限责任公司
技术研发日：2023.02.27
技术公布日：2023/3/24