一种发动机震动检测方法、系统、设备及存储介质与流程

1.本发明属于发动机检测技术领域，具体涉及一种发动机震动检测方法、系统、设备及存储介质。


背景技术：

2.发动机又称为引擎，是一种能够把其它形式的能转化为机械能的设备。发动机为旋转类设备，发动机在运行过程中，如出现元部件老化、喷油器堵塞、气缸积碳等故障，通常会引发发动机的异常震动，因而，在发动机运行过程中，通过对发动机进行震动检测，并基于震动检测数据进行分析，可便于实现发动机的故障诊断。
3.目前，在对发动机进行震动检测过程中，通过在发动机上装设震动类传感器，并获取不同工况下发动机的运行震动数据，形成震动数据库；在发动机运行过程中，通过实时采集发动机的实时震动数据，再通过将该实时震动数据与震动数据库中的运行震动数据逐一进行对比，如其与其中一种运行震动数据的相似度大于指定的限定值，则认为该发动机处于运行震动数据对应的工况，以此实现发动机运行故障的判断。
4.但是，在使用现有技术过程中，发明人发现现有技术中至少存在如下问题：现有技术中，进行发动机故障判断的准确性取决于震动数据库中数据的完整性，也即需要提前采集不同故障类型下发动机对应的运行振动频谱，方可实现发动机运行故障的准确判断，同时无法在发动机处于多种故障组合状态下的故障识别，准确度较低。


技术实现要素：

5.本发明旨在至少在一定程度上解决上述技术问题，本发明提供了一种发动机震动检测方法、系统、设备及存储介质。
6.为了实现上述目的，本发明采用以下技术方案：第一方面，本发明提供了一种发动机震动检测方法，包括：实时获取发动机的震动信号，并对所述震动信号进行预处理，得到预处理后震动信号；根据所述预处理后震动信号得到震动特征频谱；对所述震动特征频谱进行特征提取，得到震动特征数据；基于预设的震动频谱数据库对所述震动特征数据进行运行状态识别，得到发动机故障识别结果。
7.本发明可实现发动机故障的检测，准确度较高。具体地，本发明在实施过程中，通过实时获取发动机的震动信号，并对所述震动信号进行预处理，得到预处理后震动信号；随后根据所述预处理后震动信号得到震动特征频谱；再对所述震动特征频谱进行特征提取，得到震动特征数据；最后基于预设的震动频谱数据库对所述震动特征数据进行运行状态识别，得到发动机故障识别结果。在此过程中，震动特征数据可清楚表明发动机的故障原因，通过震动特征数据进行发动机震动故障的检测，可更准确地识别发动机故障，可避免现有
技术中直接将发动机实时震动数据与震动数据库中数据进行对比导致的检测精度较低的问题。
8.在一个可能的设计中，对所述震动信号进行预处理，得到预处理后震动信号，包括：对所述震动信号进行滤波处理，得到滤波处理后震动信号；对所述滤波处理后震动信号进行中心化处理，得到中心化处理后震动信号；对所述中心化处理后震动信号进行时域加权处理，得到加权处理后震动信号；对所述加权处理后震动信号进行平均化处理，得到预处理后震动信号。
9.在一个可能的设计中，根据所述预处理后震动信号得到震动特征频谱时，采用傅立叶变换方法实现。
10.在一个可能的设计中，根据所述预处理后震动信号得到震动特征频谱，包括：对所述预处理后震动信号进行自相关运算，得到自相关运算后震动信号；对所述自相关运算后震动信号进行傅立叶变换，得到震动特征频谱。
11.在一个可能的设计中，根据所述预处理后震动信号得到震动特征频谱后，所述方法还包括：从所述震动特征频谱中分离得到震动基频信号；对所述震动基频信号进行平滑处理，得到平滑处理后震动基频信号；根据所述平滑处理后震动基频信号得到当前发动机的曲轴转速；根据所述曲轴转速得到当前发动机的性能识别结果。
12.在一个可能的设计中，所述曲轴转速为：v=60（α/2）f0/i；式中，α为当前发动机的冲程数，f0为所述震动基频信号的频率，i为当前发动机的气缸数。
13.在一个可能的设计中，得到发动机故障识别结果后，所述方法还包括：根据所述发动机故障识别结果得到发动机维修方案。
14.第二方面，本发明提供了一种发动机震动检测系统，用于实现如上述任一项所述的发动机震动检测方法；所述发动机震动检测系统包括：信号预处理模块，用于实时获取发动机的震动信号，并对所述震动信号进行预处理，得到预处理后震动信号；信号转换模块，与所述信号预处理模块通信连接，用于根据所述预处理后震动信号得到震动特征频谱；特征提取模块，与所述信号转换模块通信连接，用于对所述震动特征频谱进行特征提取，得到震动特征数据；故障识别模块，与所述特征提取模块通信连接，用于基于预设的震动频谱数据库对所述震动特征数据进行运行状态识别，得到发动机故障识别结果。
15.第三方面，本发明提供了一种电子设备，包括：存储器，用于存储计算机程序指令；以及，处理器，用于执行所述计算机程序指令从而完成如上述任一项所述的发动机震动检测方法的操作。
16.第四方面，本发明提供了一种计算机可读存储介质，用于存储计算机可读取的计算机程序指令，所述计算机程序指令被配置为运行时执行如上述任一项所述的发动机震动检测方法的操作。
附图说明
17.图1是实施例中一种发动机震动检测方法的流程图；图2是实施例中一种发动机震动检测系统的模块框图；图3是实施例中一种电子设备的模块框图。
具体实施方式
18.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将结合附图和实施例或现有技术的描述对本发明作简单地介绍，显而易见地，下面关于附图结构的描述仅仅是本发明的一些实施例，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，还可以根据这些附图获得其他的附图。在此需要说明的是，对于这些实施例方式的说明用于帮助理解本发明，但并不构成对本发明的限定。
19.实施例1：本实施例公开了一种发动机震动检测方法，可以但不限于由具有一定计算资源的计算机设备或虚拟机执行，例如由个人计算机、智能手机、个人数字助理或可穿戴设备等电子设备执行，或者由虚拟机执行。具体地，本实施例中，具有一定计算资源的计算机设备或虚拟机执中的运算单元基于具备较强数据处理能力的xc878处理器实现，xc878处理器包括算术逻辑单元、acc寄存器、b寄存器和程序状态字寄存器等，其最大外部时钟频率可达144mhz，可以满足震动信号的后续运算，同时其使用两个时钟周期，允许快速访问随机存储器或只读存储器，不需要等待状态，可以满足震动数据的及时存储等，功能较为强大，适用于本实施例中发动机震动检测方法的应用。
20.如图1所示，一种发动机震动检测方法，可以但不限于包括有如下步骤：s1.实时获取发动机的震动信号，并对所述震动信号进行预处理，得到预处理后震动信号；需要说明的是，本实施例中，预先在发动机的缸盖上安装震动传感器，以实现对发动机的震动信号检测。应当理解的是，本实施例中，震动信号为数字信号，震动传感器可检测得到当前发动机的震动模拟信号，对其进行模数转换后，即可得到震动数字信号，也即本技术中的震动信号。
21.本实施例中，对所述震动信号进行预处理，得到预处理后震动信号，包括：s101.对所述震动信号进行滤波处理，得到滤波处理后震动信号；s102.对所述滤波处理后震动信号进行中心化处理，得到中心化处理后震动信号；需要说明的是，震动传感器对当前发动机进行震动检测得到的震动信号为随机震动信号与周期震动信号相叠加的结果，不应当存在明显的趋势项，如果存在则应当予以消除，否则会使得到的预处理后震动信号产生畸变，因而本实施例中通过中心化处理以消除滤波处理后震动信号中的趋势项。
22.s103.对所述中心化处理后震动信号进行时域加权处理，得到加权处理后震动信号；需要说明的是，本实施例中，时域加权处理可减少所述中心化处理后震动信号的遗漏
项。
23.s104.对所述加权处理后震动信号进行平均化处理，得到预处理后震动信号。需要说明的是，本实施例中，平均化处理可避免后续根据所述预处理后震动信号得到震动特征频谱时，估计的均方误差过大的问题。本实施例中，平均化处理可以但不仅限于采用均方根平均算法实现。
24.s2.根据所述预处理后震动信号得到震动特征频谱；需要说明的是，震动频谱用于描述频域中震动信号的分布情况，通常能够提供比时域波形更加直观的特征信息。具体地，震动特征频谱为震动信号在频率域的表示结果，本实施例中，通过将预处理后震动信号进行傅立叶变换（或其他类似的变换）后即可得到的震动特征频谱。在震动特征频谱中，横坐标表示频率，纵坐标表示相应频率下的振动幅值或能量。
25.具体地，本实施例中，根据所述预处理后震动信号得到震动特征频谱，包括：s201.对所述预处理后震动信号进行自相关运算，得到自相关运算后震动信号；s202.对所述自相关运算后震动信号进行傅立叶变换，得到震动特征频谱。
26.s3.对所述震动特征频谱进行特征提取，得到震动特征数据；本实施例中，对所述震动特征频谱进行特征提取的过程中，还对所述震动特征频谱进行放大，以提高其在同一震动频率下的震动幅值，进而提高发动机故障检测的灵敏度。具体地，本实施例中，对所述震动特征频谱进行特征提取时，可以但不仅限于采用基频识别算法、谐频识别算法、包络线分析法、小波包识别法以及状态识别法等特征提取方法实现，此处不予限制。
27.s4.基于预设的震动频谱数据库对所述震动特征数据进行运行状态识别，得到发动机故障识别结果。具体地，本实施例中，震动频谱数据库的获取步骤如下：获取不同工况下发动机的运行震动频谱，形成震动频谱数据库。
28.本实施例中，得到发动机故障识别结果后，所述方法还包括：s5.根据所述发动机故障识别结果得到发动机维修方案。需要说明的是，本实施例中，预存有发动机故障识别结果与对应的发动机维修方案的数据库，以便从该数据库中基于所述发动机故障识别结果得到对应的发动机维修方案，由此便于用户及时对发动机进行检修。
29.本实施例中，根据所述预处理后震动信号得到震动特征频谱后，所述方法还包括：a1.从所述震动特征频谱中分离得到震动基频信号；需要说明的是，由于基频处的能量相对较大，本实施例中，从震动频域信号中除直流分量外的复数模值最大处即为震动基频信号；a2.对所述震动基频信号进行平滑处理，得到平滑处理后震动基频信号；需要说明的是，对所述震动基频信号进行平滑处理，可便于减小后续对根据所述平滑处理后震动基频信号得到当前发动机的曲轴转速时的误差。
30.a3.根据所述平滑处理后震动基频信号得到当前发动机的曲轴转速；具体地，本实施例中，所述曲轴转速为：v=60（α/2）f0/i；式中，α为当前发动机的冲程数，f0为所述震动基频信号的频率，i为当前发动机的气缸数。
31.a4.根据所述曲轴转速得到当前发动机的性能识别结果。
32.本实施例可实现发动机故障的检测，准确度较高。具体地，本实施例在实施过程中，通过实时获取发动机的震动信号，并对所述震动信号进行预处理，得到预处理后震动信号；随后根据所述预处理后震动信号得到震动特征频谱；再对所述震动特征频谱进行特征提取，得到震动特征数据；最后基于预设的震动频谱数据库对所述震动特征数据进行运行状态识别，得到发动机故障识别结果。在此过程中，震动特征数据可清楚表明发动机的故障原因，通过震动特征数据进行发动机震动故障的检测，可更准确地识别发动机故障，可避免现有技术中直接将发动机实时震动数据与震动数据库中数据进行对比导致的检测精度较低的问题。
33.实施例2：本实施例公开了一种发动机震动检测系统，用于实现实施例1中发动机震动检测方法；如图２所示，所述发动机震动检测系统包括：信号预处理模块，用于实时获取发动机的震动信号，并对所述震动信号进行预处理，得到预处理后震动信号；信号转换模块，与所述信号预处理模块通信连接，用于根据所述预处理后震动信号得到震动特征频谱；特征提取模块，与所述信号转换模块通信连接，用于对所述震动特征频谱进行特征提取，得到震动特征数据；故障识别模块，与所述特征提取模块通信连接，用于基于预设的震动频谱数据库对所述震动特征数据进行运行状态识别，得到发动机故障识别结果。
34.实施例3：在实施例1或2的基础上，本实施例公开了一种电子设备，该设备可以是智能手机、平板电脑、笔记本电脑或者台式电脑等。电子设备可能被称为用于终端、便携式终端、台式终端等，如图3所示，电子设备包括：存储器，用于存储计算机程序指令；以及，处理器，用于执行所述计算机程序指令从而完成如实施例1中任一所述的发动机震动检测方法的操作。
35.具体地，处理器301可以包括一个或多个处理核心，比如4核心处理器、8核心处理器等。处理器301可以采用dsp(digital signal processing，数字信号处理)、fpga(field－programmable gate array，现场可编程门阵列)、pla(programmable logic array，可编程逻辑阵列)中的至少一种硬件形式来实现。处理器301也可以包括主处理器和协处理器，主处理器是用于对在唤醒状态下的数据进行处理的处理器，也称cpu(central processing unit，中央处理器)；协处理器是用于对在待机状态下的数据进行处理的低功耗处理器。在一些实施例中，处理器301可以在集成有gpu(graphics processing unit，图像处理器)，gpu用于负责显示屏所需要显示的内容的渲染和绘制。
36.存储器302可以包括一个或多个计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是非暂态的。存储器302还可包括高速随机存取存储器，以及非易失性存储器，比如一个或多个磁盘存储设备、闪存存储设备。在一些实施例中，存储器302中的非暂态的计算机可读存储介质用于存储至少一个指令，该至少一个指令用于被处理器301所执行以实现本技术中实施例1提供的发动机震动检测方法。
37.在一些实施例中，终端还可选包括有：通信接口303和至少一个外围设备。处理器301、存储器302和通信接口303之间可以通过总线或信号线相连。各个外围设备可以通过总线、信号线或电路板与通信接口303相连。具体地，外围设备包括：射频电路304、显示屏305和电源306中的至少一种。
38.通信接口303可被用于将i/o(input/ output，输入/输出)相关的至少一个外围设备连接到处理器301和存储器302。在一些实施例中，处理器301、存储器302和通信接口303被集成在同一芯片或电路板上；在一些其他实施例中，处理器301、存储器302和通信接口303中的任意一个或两个可以在单独的芯片或电路板上实现，本实施例对此不加以限定。
39.射频电路304用于接收和发射rf(radio frequency，射频)信号，也称电磁信号。射频电路304通过电磁信号与通信网络以及其他通信设备进行通信。
40.显示屏305用于显示ui(user interface，用户界面)。该ui可以包括图形、文本、图标、视频及其它们的任意组合。
41.电源306用于为电子设备中的各个组件进行供电。
42.实施例4：在实施例1至3任一项实施例的基础上，本实施例公开了一种计算机可读存储介质，用于存储计算机可读取的计算机程序指令，所述计算机程序指令被配置为运行时执行如实施例1所述的发动机震动检测方法的操作。
43.显然，本领域的技术人员应该明白，上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。
44.最后应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

技术特征：
1.一种发动机震动检测方法，其特征在于：包括：实时获取发动机的震动信号，并对所述震动信号进行预处理，得到预处理后震动信号；根据所述预处理后震动信号得到震动特征频谱；对所述震动特征频谱进行特征提取，得到震动特征数据；基于预设的震动频谱数据库对所述震动特征数据进行运行状态识别，得到发动机故障识别结果。2.根据权利要求1所述的一种发动机震动检测方法，其特征在于：对所述震动信号进行预处理，得到预处理后震动信号，包括：对所述震动信号进行滤波处理，得到滤波处理后震动信号；对所述滤波处理后震动信号进行中心化处理，得到中心化处理后震动信号；对所述中心化处理后震动信号进行时域加权处理，得到加权处理后震动信号；对所述加权处理后震动信号进行平均化处理，得到预处理后震动信号。3.根据权利要求1所述的一种发动机震动检测方法，其特征在于：根据所述预处理后震动信号得到震动特征频谱时，采用傅立叶变换方法实现。4.根据权利要求1所述的一种发动机震动检测方法，其特征在于：根据所述预处理后震动信号得到震动特征频谱，包括：对所述预处理后震动信号进行自相关运算，得到自相关运算后震动信号；对所述自相关运算后震动信号进行傅立叶变换，得到震动特征频谱。5.根据权利要求1所述的一种发动机震动检测方法，其特征在于：根据所述预处理后震动信号得到震动特征频谱后，所述方法还包括：从所述震动特征频谱中分离得到震动基频信号；对所述震动基频信号进行平滑处理，得到平滑处理后震动基频信号；根据所述平滑处理后震动基频信号得到当前发动机的曲轴转速；根据所述曲轴转速得到当前发动机的性能识别结果。6.根据权利要求5所述的一种发动机震动检测方法，其特征在于：所述曲轴转速为：v=60（α/2）f0/i；式中，α为当前发动机的冲程数，f0为所述震动基频信号的频率，i为当前发动机的气缸数。7.根据权利要求1所述的一种发动机震动检测方法，其特征在于：得到发动机故障识别结果后，所述方法还包括：根据所述发动机故障识别结果得到发动机维修方案。8.一种发动机震动检测系统，其特征在于：用于实现如权利要求1至7中任一项所述的发动机震动检测方法；所述发动机震动检测系统包括：信号预处理模块，用于实时获取发动机的震动信号，并对所述震动信号进行预处理，得到预处理后震动信号；信号转换模块，与所述信号预处理模块通信连接，用于根据所述预处理后震动信号得到震动特征频谱；特征提取模块，与所述信号转换模块通信连接，用于对所述震动特征频谱进行特征提取，得到震动特征数据；
故障识别模块，与所述特征提取模块通信连接，用于基于预设的震动频谱数据库对所述震动特征数据进行运行状态识别，得到发动机故障识别结果。9.一种电子设备，其特征在于：包括：存储器，用于存储计算机程序指令；以及，处理器，用于执行所述计算机程序指令从而完成如权利要求1至7中任一项所述的发动机震动检测方法的操作。10.一种计算机可读存储介质，用于存储计算机可读取的计算机程序指令，其特征在于：所述计算机程序指令被配置为运行时执行如权利要求1至7中任一项所述的发动机震动检测方法的操作。

技术总结
本发明属于发动机检测技术领域，其目的在于提供一种发动机震动检测方法、系统、设备及存储介质。本发明通过实时获取发动机的震动信号，并对所述震动信号进行预处理，得到预处理后震动信号；随后根据所述预处理后震动信号得到震动特征频谱；再对所述震动特征频谱进行特征提取，得到震动特征数据；最后基于预设的震动频谱数据库对所述震动特征数据进行运行状态识别，得到发动机故障识别结果。在此过程中，震动特征数据可清楚表明发动机的故障原因，通过震动特征数据进行发动机震动故障的检测，可更准确地识别发动机故障，准确度较高。准确度较高。准确度较高。


技术研发人员：张波 赵耀忠 马广玉 刘勇 鲁大舟 王亮 咸金龙 刘强 曹鋆程 刘跃 田文明 湛宏锎 彭金 庞亚威 胡松
受保护的技术使用者：华能伊敏煤电有限责任公司
技术研发日：2023.09.12
技术公布日：2023/10/20