(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202010873646.6
(22)申请日 2020.08.26
(71)申请人 西京学院
地址 710100 陕西省西安市长安区西京路1
号
(72)发明人 孟东容 乔勋 左朝阳
(74)专利代理机构 北京众合诚成知识产权代理
有限公司 11246
代理人 刘妮
(51)Int.Cl.
G01M 99/00(2011.01)
G01M 7/02(2006.01)
G01R 19/00(2006.01)
(54)发明名称
基于LabVIEW的振动筛在线状态监测方法
(57)摘要
本发明公开一种基于LabVIEW的振动筛在线
状态监测方法，包括有振动筛、加速度传感器、电
定依据。提高故障类型及程度判断的准确性和状
态监测的可靠性。权利要求书1页 说明书4页 附图2页CN 111999087 A 2020.11.27
C N 111999087
A
1.一种基于LabVIEW的振动筛在线状态监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一：在振动筛上根据实际检测需求来安装加速度传感器、温度传感器和电流互感器，将四个加速度
传感器根据弹簧的位置安装在振动筛的箱体上，并在振动筛的激振器两个轴承处各安装有一个加速度传感器和一个温度传感器，在激振器所通入的三相交流电源上各套入一个电流互感器；
步骤二：将步骤一中采集到的数据输入到信号调理器入口，经信号调理器处理后数据通过数据采集卡送入计算机中进行计算和分析；
步骤三：打开计算机中的在线状态监测系统，并输入待检测设备的各项参数，包括轴承、激振器、弹簧的基本参数；系统将以固定的采样率对数据进行采样，并且同步多通道采集加速度、温度、电流信号； 步骤四：系统采集到的信号状态以波形图表来显示，包括有振动筛箱体上5个采集点x、y、z三个方向上的加速度变化情况，激振器轴承上采集的振动加速度和温度变化情况；
步骤五：对采集到的数据进行隔离、放大、滤波、积分、快速希尔伯特变换、FFT包络谱分析的手段进行处理，在线状态监测系统中包括有在不同轴承和激振器参数下故障特征的计算子VI，将处理后的信号与系统设定的阈值进行比较，若在合理范围内则系统不报警，报警区显示界面警示灯不亮；当采集到的参数计算后超出了设定的阈值系统会通过声音和警示灯等方式报警，同时提示系统产生故障，并说明故障的具体类型。
2.根据权利要求1所述的基于LabVIEW的振动筛在线状态监测方法，其特征在于：将采集到的加速度、
温度、电流信号数据进行隔离、放大、滤波信号调理，并进行多通道同步采集，高采样率以保证高频信号不丢失，定时将数据存入数据库。
3.根据权利要求1所述的基于LabVIEW的振动筛在线状态监测方法，其特征在于：通过监测箱体上加速度信号的频率、运动轨迹来判断是否存在异常振动并得出参考结论。
4.根据权利要求1所述的基于LabVIEW的振动筛在线状态监测方法，其特征在于：根据振动筛的箱体上的四个加速度传感器，通过监测对比上述四个监测点的速度、位移来判断弹簧是否具有一致性，以避免出现横向摆动和斜向摆动。
5.根据权利要求1所述的基于LabVIEW的振动筛在线状态监测方法，其特征在于：通过振动电机轴承处的加速度信号、温度信号以及电流互感器的电流信号来综合判断振动电机轴承故障和定、转子故障。
6.根据权利要求1所述的基于LabVIEW的振动筛在线状态监测方法，其特征在于：根据实时采集的数据通过学习得到新的报警阈值，计算阈值的方法包括有取平均值、取最大值和取均方根值；对保存的数据进行学习并提取新的报警阈值，系统自动存储每次的学习结果并提供查询功能。
7.根据权利要求1所述的基于LabVIEW的振动筛在线状态监测方法，其特征在于：数据采集后保存至固定文档中，以方便用户载入原有数据进行查看和分析，并对系统错误数据库的内容进行补充。
权 利 要 求 书1/1页CN 111999087 A
基于LabVIEW的振动筛在线状态监测方法
技术领域
[0001]本发明属于振动机械故障诊断领域，具体涉及一种基于LabVIEW的振动筛在线状态监测方法。
背景技术
[0002]振动筛在工业生产当中扮演了极其重要的角，在煤炭，冶金，粮食等行业具有十分广泛的应用。目前，振动筛中常见的故障类型有箱体、激振器、弹簧同步性等。近几年对故障诊断的理论分析方法研究很多，但是对振动筛的状态综合监测和故障早期预判并没有一个稳定、全面的系统。特别对于煤炭等应用大型筛分设备行业来说，人工点检等日常检查技术无法在设备运行过程中实施，不能避免由振动筛故障引起的生产系统联动停车而造成的重大损失。
[0003]并且现有的振动筛在线状态监测目前多采用振动信号作为故障诊断的分析和判别依据。由于振动筛工作环境干扰较大，往往存在多种振动噪声等污染信号源，因此，解决这一类的问题显得尤为重要。
发明内容
[0004]针对上述问题，本发明提供了一种基于LabVIEW的振动筛在线状态监测方法，通过采集振动、温度、电流等对多种信号并进行综合分析，判断振动筛当前的运行状态，并给出实时检测结果和故障判定依据，提高故障类型及程度判断的准确性和状态监测的可靠性。[0005]为了实现上述技术方案，本发明提供了一种基于LabVIEW的振动筛在线状态监测方法，包括以下步骤：
[0006]步骤一：在振动筛上根据实际检测需求来安装加速度传感器、温度传感器和电流互感器，将四个加速度传感器根据弹簧的位置安装在振动筛的箱体上，并在振动筛的激振器两个轴承处各安装有一个加速度传感器和一个温度传感器，在激振器所通入的三相交流电源上各套入一个电流互感器；
[0007]步骤二：将步骤一中采集到的数据输入到信号调理器入口，经信号调理器处理后数据通过数据采集卡送入计算机中进行计算和分析；
[0008]步骤三：打开计算机中的在线状态监测系统，并输入待检测设备的各项参数，包括轴承、激振器、弹簧的基本参数；系统将以固定的采样率对数据进行采样，并且同步多通道采集加速度、温度、电流信号；
[0009]步骤四：系统采集到的信号状态以波形图表来显示，包括有振动筛箱体上5个采集点x、y、z三个方向上的加速度变化情况，激振器轴承上采集的振动加速度和温度变化情况；[0010]步骤五：对采集到的数据进行隔离、放大、滤波、积分、快速希尔伯特变换、FFT包络谱分析的手段进行处理，在线状态
监测系统中包括有在不同轴承和激振器参数下故障特征的计算子VI，将处理后的信号与系统设定的阈值进行比较，若在合理范围内则系统不报警，报警区显示界面警示灯不亮；当采集到的参数计算后超出了设定的阈值系统会通过声音和
警示灯等方式报警，同时提示系统产生故障，并说明故障的具体类型。
[0011]进一步改进在于：将采集到的加速度、温度、电流信号数据进行隔离、放大、滤波信号调理，并进行多通道同步采集，高采样率以保证高频信号不丢失，定时将数据存入数据库。
[0012]进一步改进在于：通过监测箱体上加速度信号的频率、运动轨迹来判断是否存在异常振动并得出参考结论。
[0013]进一步改进在于：根据振动筛的箱体上的四个加速度传感器，通过监测对比上述四个监测点的速度、位移来判断弹簧是否具有一致性，以避免出现横向摆动和斜向摆动。[0014]进一步改进在于：通过振动电机轴承处的加速度信号、温度信号以及电流互感器的电流信号来综合判断振动电机轴承故障和定、转子故障。
[0015]进一步改进在于：根据实时采集的数据通过学习得到新的报警阈值，计算阈值的方法包括有取平均值、取最大值和取均方根值；对保存的数据进行学习并提取新的报警阈值，系统自动存储每次的学习结果并提供查询功能。
[0016]进一步改进在于：数据采集后保存至固定文档中，以方便用户载入原有数据进行查看和分析，并对系统错误数据库的内容进行补充。
[0017]本发明的有益效果是：
[0018]1、本发明的监测对象是振动筛整体，包括振动筛箱体，振动筛轴承和激振器。采用振动信号、温度信号、电流信号等多信号融合技术来判断对象故障情况。并且根据不同的激振器，轴承的类型和型号，只要在系统中输入其参数就能计算对应的故障特征频率，从而达到故障诊断的目的。
[0019]2、本发明能够减少筛分机械因故障停机维护而导致的计划外停产或生产能力减弱。能够有效避免安全事故的发生，通过提前发现早期故障提高生产效率，减少维护成本。
附图说明
[0020]图1为本发明的原理框图。
[0021]图2为本发明的的硬件框架图。
具体实施方式
[0022]为了加深对本发明的理解，下面将结合实施例对本发明做进一步详述，本实施例仅用于解释本发明，并不构成对本发明保护范围的限定。
[0023]根据图1、2所示，本实施例提供了一种基于LabVIEW的振动筛在线状态监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
[0024]步骤一：在振动筛上根据实际检测需求来安装加速度传感器、温度传感器和电流互感器，将四个加速度传感器根据弹簧的位置安装在振动筛的箱体上，并在振动筛的激振器两个轴承处各安装有一个加速度传感器和一个温度传感器，在激振器所通入的三相交流电源上各套入一个电流互感器；
[0025]步骤二：将步骤一中采集到的9项数据输入到信号调理器入口，经信号调理器处理后数据通过数据采集卡送入计算机中进行计算和分析；所述数据采集卡的通道数要大于9个通道。
[0026]步骤三：打开计算机中的在线状态监测系统，并输入待检测设备的各项参数，包括轴承、激振器、弹簧的基本参数；系统将以固定的采样率对数据进行采样，并且同步多通道采集加速度、温度、电流信号；
[0027]步骤四：系统采集到的信号状态以波形图表来显示，包括有振动筛箱体上5个采集点x、y、z三个方向上的加速度变化情况，激振器轴承上采集的振动加速度和温度变化情况；[0028]步骤五：对采集到
的数据进行隔离、放大、滤波、积分、快速希尔伯特变换、FFT包络谱分析的手段进行处理，在线状态监测系统中包括有在不同轴承和激振器参数下故障特征的计算子VI，将处理后的信号与系统设定的阈值进行比较，若在合理范围内则系统不报警，报警区显示界面警示灯不亮；当采集到的参数计算后超出了设定的阈值系统会通过声音和警示灯等方式报警，同时提示系统产生故障，并说明故障的具体类型。将采集到的加速度、温度、电流信号数据进行隔离、放大、滤波信号调理，并进行多通道同步采集，高采样率以保证高频信号不丢失，定时将数据存入数据库。
[0029]振动筛激振器故障检测为：激振器故障类型包括定子匝间短路、转子断条、气隙偏心，由于激振器类型可能是振动电机或普通电机连接外部偏心块，因此通过电流互感器、温度传感器、加速度传感器三种方法综合判断以上故障，具体过程如下：
[0030]选择三相交流电源的某相穿过电流互感器，输出电流/电压经信号调理器接入数据采集卡，送入系统进行数据处理，根据供电频率和转子旋转频率等参数可计算对应激振器的对应故障特征频率，例如对于50Hz供电频率和25Hz旋转频率的激振器来说，当产生气隙偏心故障时会在定子电流中产生25Hz和75Hz的特征频率，该频率幅值与故障程度有关。综合振动信号、温度信号和电流信号的判断结果最终给出正确的故障判定结果。
[0031]振动筛同步性故障检测为：振动筛箱体上安装四个加速度传感器，分别放置在监测点1、监测点2
、监测点3、监测点4位置上，通过Y方向四个监测点同一时刻数据比较若差值大于设定阈值可判定系统是否出现横向摆动；通过X方向四个监测点同一时刻数据比较若差值大于设定阈值可判定系统是否出现左右扭摆、斜向扭摆；通过Z方向四个监测点同一时刻数据比较若差值大于设定阈值可判定系统是否出现前后摆动、左右摆动；若以上故障均未出现，则正常指示灯常亮。在系统中能够实施监测4个位置上的加速度、速度和位移的变化情况。
[0032]振动筛轴承故障检测为：振动筛激振器类型有振动电机和普通电机两类，不同的激振器类型其轴承的故障频率表现不同。首先在系统中输入滚珠数目、接触角、滚珠直径、电机转速、轴承节径等参数后，系统能够直接计算出轴承的故障特征频率，包括外圈和内圈两种故障类型。监测所得振动信号和电流信号经希尔伯特变换、时频转换后提取部分信号显示其包络谱图在前面板中，同时统计数据综合判断轴承是否出现外圈或内圈故障，一旦产生故障信号系统将自动存储故障数据，报警灯闪烁。
[0033]根据实时采集的数据通过学习得到新的报警阈值，计算阈值的方法包括有取平均值、取最大值和取均方根值；对保存的数据进行学习并提取新的报警阈值，系统自动存储每次的学习结果并提供查询功能。数据采集后保存至固定文档中，以方便用户载入原有数据进行查看和分析，并对系统错误数据库的内容进行补充。
[0034]本发明的监测对象是振动筛整体，包括振动筛箱体，振动筛轴承和激振器。采用振动信号、温度信号、电流信号等多信号融合技术来判断对象故障情况。并且根据不同的激振
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