DE69526507T2

DE69526507T2 - Verfahren zum bestimmen von resonanzinformation

Info

Publication number: DE69526507T2
Application number: DE69526507T
Authority: DE
Inventors: Walter Hernandez; Richard Sutermeister
Original assignee: Monitoring Technology Corp
Current assignee: Monitoring Technology Corp
Priority date: 1994-08-15
Filing date: 1995-08-04
Publication date: 2002-09-26
Anticipated expiration: 2015-08-05
Also published as: CA2193628A1; EP0776464A4; EP0776464A1; EP0776464B1; JPH10504107A; DE69526507D1; AU3276695A; US5501105A; ATE216771T1; WO1996005486A1

Description

HINTERGRUND DER ERFINDUNG

1. Gebiet der Erfindung

Diese Erfindung betrifft ein Verfahren und eine Vorrichtung der Signalverarbeitung zur Erfassung von Fehlern und zum Analysieren von Komponenten, die sich in Rotationsmaschinen drehen, und insbesondere betrifft sie ein Verfahren und eine Vorrichtung, welche Signale von einem an der Achse angeordneten Geber analysieren, um Resonanzen dieser Komponenten zu erfassen und zu isolieren.

2. Beschreibung verwandter Technik

Maschinenachsen und Komponenten, die an Achsen befestigt sind, wie Rotorköpfe und Turbinen oder Kompressorschaufeln können Risse oder andere physikalische Veränderungen beim normalen Gebrauch entwickeln. Derartige Beeinträchtigung ist jedoch im Allgemeinen schwer zu erfassen, wenn die Maschine in Betrieb ist oder sogar wenn die Maschine zur optischen Untersuchung auseinandergebaut ist. Schwingungsmessungen in der x, y, oder z Richtung werden häufig verwendet, um sich entwickelnde Probleme in Rotationsmaschinen zu erfassen.
Europäische Patentschrift EP-B-0 744 017 (gleichwertig mit US-5,365,787) beschreibt ein Verfahren zum Analysieren von Torsionsschwingungen einer Rotationsmaschine und ist als Stand der Technik nach Artikel 54(3) EPÜ relevant.
Die folgenden Techniken des Standes der Technik können für diese Erfindung relevant sein: "Verfahren und Vorrichtung zur Überwachung der Achsschwingungen einer Rotationsmaschine", Erfinder Kurihara, Nobuo et al., US- Patentschrift 4,426,641; Russische Patentschrift, Dokument Nr. 0 666 454; Winkelbewegungssensor, Model 361 A, PCB Piezoelectronics, Depew, N.Y.; Torsionsschwingungsanalyse, A.R. Crawford, Machine View Incorporated, 1994. Anmeldungsschrift Knoxville, TN.; und "Verfahren und Vorrichtung zur Erfassung von Getriebeschäden", Walter C. Hernandez, Edward A. Page und Kenneth A. Lefler, US-Patentschrift 4,931,949. Derartige Translationsmessungen haben jedoch bewiesen, dass sie relativ wenig sensible Anzeiger für Beschädigung an der strukturellen Unversehrtheit oder für Leistung der Rotationsachsen oder der daran befestigten Bauteile sind, wie die obengenannten Rotoren und Schaufeln. Während Beschädigung an solchen mit Achsen verbundenen Bauteilen sehr geringe Translationsschwingung hervorruft, so haben sie jedoch eine messbare Auswirkung auf die momentane Rotationsgeschwindigkeit der Achse. Diese Veränderung der Rotationsgeschwindigkeit wird auch mit Rotations- bzw. Torsionsschwingung der Achse bezeichnet. In einem Versuch, die Torsionsschwingung zu analysieren, haben Forscher verschiedentlich Beschleunigungsmesser oder Dehnungsmessgeräte an den rotierenden Bauteilen befestigt und Kommunikation wird durch Schleifringe oder durch Verfahren der Radiofrequenz sichergestellt. Geschwindigkeitssensoren können an einer Achse befestigt werden, um augenblickliche Winkelgeschwindigkeit zu vermitteln. Andere haben Signale von Gebern an der Achse analysiert, welche einen oder mehrere elektronische Impulse pro Achsumdrehung erzeugen. Dabei wird die Frequenz der Impulsfolge des Gebers häufig in eine proportionale Spannung umgewandelt, welche dann einer spektralen Analyse unterzogen wird. Einige Forscher untersuchen manuell die Zeitbereichsimpulse direkt für die Veränderung in der Drehzahlfrequenz (RPM, Umdrehung pro Minute). Bis heute haben sich die verschiedenen Verfahren der Analyse von Torsionsschwingung als unangemessen erwiesen, um Beschädigung an Maschinenbauteilen zu erfassen, ausser wenn katastrophaler Ausfall bevorsteht.
Die aktuellen Verfahren für die Analyse von Gebern zum Erfassen von Torsionsschwingung wurden durch die Effekte von Drehzahlabweichung, FFT Streuung und Amplitudenmodulation (AM) zusätzlich zu zufälligem Rauschen, behindert. Dementsprechend konnte bis heute, mittels bisher benutzter Verfahren des Standes der Technik, die voraussagbare Information, die in Torsionsschwingungen bei der Rotation einer Achse eingeschlossen ist, nicht adäquat isoliert und erfasst werden. Die vorliegende Erfindung enthält ein Verfahren und eine Vorrichtung zur Behandlungsweise der verschiedenen Rauschquellen und anderer Überlagerung der Signalkomponenten in einer Weise, die die Erfassung und Messung von Schlüsselaspekten der genauen Struktur der Torsionsschwingung der Rotationsachse und von daran befestigten Bauteilen ermöglicht.

ZUSAMMENFASSUNG DER ERFINDUNG

Nach der Erfindung wird ein Verfahren zum Analysieren der Torsionsschwingung einer Rotationsmaschine, wie in Anspruch 1 beansprucht, geschaffen.
Kurz beschrieben umfasst die Erfindung ein Verfahren zum Messen von Rotations- oder Torsionsschwingung in rotierenden Achsen und anderen Maschinenbauteilen, indem spezielle signalverarbeitende Verfahren auf Signale von Gebern an Achsen angewendet werden, um die verschiedenen Signalkomponenten zu reduzieren oder zu eliminieren, die die Signalkomponenten, die von Interesse sind, überlagern. Durch Verfolgen dieser Signalkomponenten von Interesse, erfasst die Erfindung Veränderungen in dem Zustand oder der Leistung der Maschinenachsen und deren zugeordneten Bauteilen. Zu diesem Zweck werden Signale von Gebern, die typischerweise Achsumdrehung abtasten, aufbereitet und in einer Serie von anfänglichen Abtastzeitpunkten digitalisiert, um digitale Anfangssignale zu erzeugen, die für die Signale von dem Geber repräsentativ sind. Die digitalen Anfangssignale, welche spektrale Komponenten, einschliesslich eines Trägersignales und seiner Oberwellen und Seitenbänder, zusätzlich zu Rauschen und anderen Signalkomponenten, aufweisen, werden analysiert, um ganz genau die Nulldurchgangszeiten bei den digitalen Anfangssignalen zu approximieren. Diese Nulldurchgangszeiten werden dann verwendet, um neue Abtastzeitpunkte zur Interpolation zwischen den Werten abzuleiten, die die digitalen Anfangssignale umfassen, so dass eine konstante, ganzzahlige Anzahl von neuen Abtastzeitpunkten pro Umdrehung der Achse entsteht. Die digitalen Anfangsdaten werden dann bei den neuen Abtastzeitpunkten interpoliert. Speziell werden die Signalwerte bei den anfänglichen digitalen Abtastzeitpunkten dazu gebraucht, um Signalwerte bei den erneuten Abtastzeitpunkten zu interpolieren. Die Daten, die man durch das erneute Abtasten erhält, werden dann in digitale Datensätze von festgelegter Länge segmentiert, die ein ganzzahliges Vielfaches der Anzahl der Achsumdrehungen darstellen. Eine komplexe Fourier Transformation wird auf aufeinanderfolgende, digitale Datensätze angewendet. Mit diesem Verfahren, welches Kohärenz zwischen dem Abtasten und den Umdrehungsfrequenzen aufrechterhält, werden die Frequenzen des Trägersignales, seine Oberwellen und alle anderen Signale bei vielfältigen Achsfrequenzen unveränderlich an ihren spektralen Stellen sein und kommen in einzelnen spektralen Bereichen vor, sogar beim Vorhandensein von solchen Effekten wie Abweichung in der Umdrehungsfrequenz der Achse. Die Komponenten des Seitenbandes aus dem resultierenden Spektrum werden dann in einer Weise kombiniert, die das AM-Rauschen eliminiert. Die kombinierten Komponenten des Seitenbandes werden dann über viele Datensätze gemittelt, um das zufällige Rauschen, so weit wie möglich, zu vermindern. Die Leistung an den Oberwellen der Achse, welche in einzelnen spektralen Bereichen liegen, kann, wenn dies gewünscht wird, entfernt werden, um die Signale, die von Interesse sind, noch deutlicher zu isolieren.
Die Erfindung wird nun anhand eines Beispiels, mit Bezugnahme auf die beigefügten Zeichnungen, beschrieben.

KURZE BESCHREIBUNG DER ZEICHNUNGEN

Fig. 1 ist ein Blockdiagramm der bevorzugten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung.
Fig. 2 ist eine Ablaufdiagramm des Verfahrens zur Verarbeitung des digitalen Signales für die bevorzugte Ausführungsform der Erfindung, wobei ein spezifisches, digitales, synchrones Abtastverfahren verwendet wird.
Fig. 3 ist ein Ablaufdiagramm, das ein synchrones Abtastverfahren detaillierter beschreibt, in welchem eine Nulldurchgangstechnik verwendet wird.
Fig. 4 illustriert ein typisches Rohsignal, das von einem Gebersensor erzeugt wurde.
Fig. 5 illustriert ein Beispiel eines typischen, digitalen, bandpassgefilterten Signales, das durch Schritt 2 erzeugt wurde, der in dem Ablaufdiagramm der Fig. 2 dargestellt wird.
Fig. 6 illustriert die Nullwerte der positiven Steigung des bandpassgefilterten Signales.
Fig. 7 illustriert einen Tiefpassfilter FIR zum Ausfiltern der unverarbeiteten Nulldurchgangszeitpunkte, wobei 7A die Filterkoeffizienten in dem Zeitbereich und 7B das Ansprechen des Filters auf die Frequenz darstellt.
Fig. 8 ist ein Diagramm, das die Datenpunkte illustriert, die bei einer quadratischen Interpolationstechnik zum Bestimmen der Signalwerte bei neuen Abtastzeitpunkten verwendet werden.
Fig. 9 illustriert eine typische, hohe Resolution der Spektraldichte für Leistung in der Umgebung des Trägersignals, aus der die Streuung entfernt wurde.
Fig. 10 illustriert ein typisches Ergebnis der Mittlung der kombinierten Seitenbandspektren, um AM- und Rauschinterferenzen zu entfernen.
Fig. 11 illustriert eine typische Trendkurve für modale Frequenzverfolgung mit angezeigten Alarmstufen.

AUSFÜHRLICHE BESCHREIBUNG DER ERFINDUNG

Im Verlauf dieser Beschreibung werden dieselben Bezugszeichen verwendet werden, um dieselben Gegenstände entsprechend der verschiedenen Figuren, die diese Erfindung illustrieren, zu identifizieren.
Die Erfindung besteht aus einer Vorrichtung, mit einer bevorzugten Ausführungsform, die in Fig. 1 illustriert wird, und einem bevorzugten Verfahren, das als Blockdiagramm in Fig. 2, mit zusätzlichen Details, die in Fig. 3 bereitgestellt werden, gezeigt wird. In der bevorzugten Ausführungsform der Vorrichtung, kann ein Geber an der Achse oder Geber 4 oder 5 ein ferromagnetisches Getriebe mit N Zähnen sein, welches, wenn sich die Achse 2 dreht, N Impulse pro Achsumdrehung, als Ausgang von einem magnetischen Sensor, einem optischen Geber oder irgendeinem anderen der verschiedenen Gebertypen vorbekannter Technik, auslöst. Mehr als ein Geber 4 oder 5 können gleichzeitig verwendet werden, um 1.) Signale zu erfassen, die Knotenpunkte an dem einen oder anderen Geber haben können, oder um 2.) verlässlichere Interpretationen der Ergebnisse zu ermöglichen. Das (die) Gebersignal(e) werden zu der Signalaufbereitung 6 geleitet, welche Mittel umfasst, um das Gebersignal zu verstärken und zu filtern. Der Ausgang, ein aufbereitetes Signal, wird an einen Computer 7 weitergeleitet, der einen analog-digitalen Umwandler (A/D) enthält und verschiedene Eingangs- und Ausgangsgeräte und Verbindungen zu anderen Systemen aufweist.
Fig. 4 illustriert ein typisches Rohsignal von dem Geber, welches in den analogen Aufbereiter 6 eingespeist wird, in welchem die Signale typischerweise verstärkt und bandpassgefiltert werden, um die Signale, die von Interesse sind, zu isolieren. Beispielsweise mit einem Geber 4 oder 5, der N Impulse pro Achsumdrehung, eine Achsumdrehungsfrequenz von F&sub0;, und Frequenzen der Torsionsschwingung, die von Interesse sind, von bis zu einer Frequenz von F&sub1;, erzeugt, kann der Bandpassfilter jeweils bei unteren und oberen Grenzen von (NE&sub0; -F&sub1;) und (NF&sub0; +F&sub1;) eingestellt werden. In dem Fall, in dem sowohl die erste und zweite Oberwelle des Geberträgers in der Analyse verwendet werden, können die Bandpassgrenzen jeweils bei (NF&sub0; -F&sub1;) und bei (2NF&sub0; +F&sub1;) eingestellt werden. Das Signal, das der Bandpassfilterung unterzogen wurde, wird als aufbereitetes Signal bezeichnet. Anmerkung: Alle Frequenzen sind in Hertz, Hz, angegeben, es sei denn, dies ist anders vermerkt.
Das obere Abschalten des Bandpassfilters dient ebenfalls als ein Antialiasingfilter für nachfolgende analogdigital (A/D) Umwandlung. Das aufbereitete Signal wird in die A/D-Platine von Computer 7 eingespeist und ist als Schritt 1 des Verfahrens (illustriert in Fig. 2) zur Digitalisierung bei einer Serie von Zeitpunkten ti gezeigt. In der vorliegenden Erfindung wird das aufbereitete Signal bei einer sehr hohen Frequenz HF digitalisiert, die typischerweise 10 Mal höher ist, als von dem Nyquist Kriterium verlangt wird, das eine Abtastfrequenz von mindestens zweimal der höchsten Signalfrequenz erfordert, die von Interesse ist. Für eine Umdrehungsfrequenz von F&sub0; &sim; 30 Hz und N = 60 Zähne könnte eine HF-Abtastfrequenz zwischen 36.000 und 500.000 Hz liegen. Der Ausgang von diesem Schritt wird als das HF-digitalisierte Signal bezeichnet. Die hohe Abtastfrequenz ist typischerweise ein Nyquist-Vielfaches.
Im Schritt 2 des Verfahrens, das in Fig. 2 illustriert wird, wird das HF-digitalisierte Signal per Bandpass gefiltert, um jegliche zurückbleibenden Gleichstrom- oder Niederfrequenzkomponenten des Signals zu entfernen oder um Fremdsignale weiter zu vermindern, und resultiert in einem bandpassgefilterten Signal.
Im Schritt 3, wie in Fig. 2 dargestellt, wird das bandpassgefilterte Signal analysiert, um eine Reihe von neuen synchronen Abtastzeitpunkten ti" zu bestimmen. Dies kann mit einer Softwareausführung von einer phasengekoppelten Schleife, die innerhalb des Computerprozessors abläuft, erzielt werden, mit welcher ein digitales, sinusförmiges Signal bei ungefähr der Grundfrequenz des bandpassgefilterten Signales zur Kopplung mit diesem bandpassgefilterten Signal erzeugt wird. In dieser phasengekoppelten Schleifenmethode, wird das digitale, sinusförmige Signal zusammen mit dem bandpassgefilterten Signal multipliziert, und ein Phasendetektor wird verwendet, um die Phasendifferenz zwischen dem digitalen, sinusförmigen Signal und dem bandpassgefilterten Signal zu bestimmen. Diese Phasendifferenz wird tiefpassgefiltert, um nur die relativ langsamen Veränderungen in der Grundfrequenz des bandpassgefilterten Signales zu verfolgen. Die tiefpassgefilterte Phasendifferenz wird dann zur Überprüfung der Phase des erzeugten sinusförmigen Signales verwendet, um die beiden Signale sowohl in Bezug auf Frequenz als auch Phase miteinander gekoppelt zu halten. Schliesslich wird das digitale, sinusförmige Signal dazu benutzt, um die neuen Taktzeiten (ti") zum erneuten Abtasten des Signales zu erzeugen. Demnach wird eine festgelegte Phasenstelle auf der Sinuskurve, z.B. sein Maximum, gebraucht, um die neuen Abtaststellen zu berechnen. Typischerweise, wird die Anzahl der Abtastpunkte um den Faktor 4 oder mehr erhöht, um über dem Nyquist Kriterium für die Abtastfrequenz zu liegen.
Fig. 3 verschafft mehr Details in Bezug auf eine spezifische Nulldurchgangstechnik als eine Alternative zur Verwendung einer phasengekoppelten Schleife zur Bestimmung der neuen ti" synchronen Werte der Abtastzeitpunkte. Bei dieser Annäherung, wird eine Schätzung, i, für die Zeit des Nulldurchgangs jeder positiven Steigung des bandpassgefilterten Signales, wie durch lineare, quadratische oder trigonometrische Interpolation, durchgeführt. Zum Beispiel für die i-te Null, die zwischen den Werten des bandpassgefilterten Signales Xn und Xn+1 liegt, welche jeweils negativ und positiv sind, ist der lineare Zeitpunkt des Nulldurchgangs durch ^i = Δt(n + Xn/(Xn+1 - Xn)) gegeben. Anmerkung: Es wird angenommen, dass Δt ein Einheitswert ist, es sei denn dies wird anders angegeben. Wir wissen, dass diese Nulldurchgänge nicht nur von Niedrigfrequenzabweichungen in der Trägerfrequenz beeinflusst werden, sondern auch von höheren Frequenzmodulationen, zufälligem Rauschen und Ungenauigkeiten in der Ermittlungstechnik der Nullstellen.
Um unerwünschte Effekte zu auszuschalten und um die Abtastzeitpunkte zu erhalten, werden die ^i Werte mit einem digitalen Filter, der in Fig. 7 dargestellt wird, tiefpassgefiltert. Fig. 7A zeigt die Zeitbereichsdarstellung von einem typischen Filter und Fig. 7B zeigt die Frequenzbereichsdarstellung von dem Filter, welcher einen Ausgang produziert, der mit ti' bezeichnet wird. Die Werte von ti' werden verwendet, um neue Abtastzeitpunke ti" zu bestimmen, eine Technik, für welche es gilt, ungefähr 3 gleich beabstandete Zeitwerte zwischen aufeinanderfolgenden Paaren von ti' Werten zwischenzuschalten. Dadurch werden 4 digitale Abtastzeitpunkte pro Zahnperiode des Trägersignales geschaffen. Eine andere Technik besteht darin, eine neue Reihe von 2k Abtastpunkten pro vollständiger Umdrehung der Achse mittels Interpolationsverfahren zu bestimmen.
In Schritt 4 des Verfahrens, das in Fig. 2 dargestellt wird, werden die Werte des bandpassgefilterten Signales jeweils bei ti" bestimmt. Fig. 8 illustriert eine quadratische Interpolationstechnik, um dieses zu erreichen. Zur Interpolation von jedem tk", werden vier Signalabtastungen des bandpassgefilterten Signales an Punkten tn, tn+1, tn+2, tn+3, ausgewählt, so dass tn+1 < tk" < tn+3 ist. Eine am besten passende quadratische Kurve x'(t) wird mit einem quadratischen Schätzer an die Datenpunkte des bandpassgefilterten Signales bei n, n + 1, n + 2 und n + 3 angepasst. Diese kontinuierliche Kurve Wird dann verwendet, um den Signalwert bei x(tk") = x'(tk") zu schätzen und dadurch die Interpolationsdaten zu produzieren.
Als eine Option könnte man das gesamte Signal für Bewegung des Trägers korrigieren, indem ein zusätzlicher Schritt eingefügt wird. Bei Vernachlässigung der (") Bezeichnung, erhalten wir einen verbesserten Wert:
(tk) = x(tk)e-IItikgk/2
WO:
gk = 1 - (tk+1 - tk-1)/t&sub2; - t&sub0;
In Schritt S des Verfahrens, das in Fig. 2 dargestellt wird, werden die erneut abgetasteten Daten dazu gebraucht, um komplexe Spektraltransformationen Fi(n) zu berechnen, wobei i sich auf den i-ten Datensatz bezieht. Die Transformation kann entweder eine Standard Diskrete- Fourier-Transformation (DFT) oder eine Fast-Fourier- Transformation (FFT) sein. Wenn die synchronen Abtastzeitpunkte ti" durch ein Viertel des Zeitabschnittes zwischen zwei Zähnen getrennt werden, der Geber N Zähne aufweist, und die Datensätze M Umdrehungen der Achse entsprechen, dann ist die Länge des Datensatzes an den Datenpunkten:
L = 4 MN
Wenn die Achse sich ungefähr mit Fa dreht, wird diese Datenlänge eine spektrale Resolution von:
Δf = F&sub0;/M
und komplexe spektrale Werte, die bei 2MN + 1 definiert sind, ergeben, die gleich beabstandete spektrale Bereiche sind, welche zusammen das komplexe Spektrum umfassen.
Eine Form der spektralen Funktion, die im Schritt 6 des Verfahrens, das in Fig. 2 dargestellt wird, erzeugt werden kann, ist die allgemeine Funktion der Spektraldichte der Leistung (PSD):
Pi(n) = Fi(n)F (n) * = komplex Konjugierte
für jeden der n spektralen Bereiche. Die Spektraldichte der Leistung (PSD) könnte dann über viele Datensätze, wie in Schritt 7 dargestellt, der in Fig. 2 gezeigt wird, gemittelt und analysiert werden, um die spektralen Eigenschaften, wie in Schritt 8 dargestellt, der in Fig. 2 gezeigt wird, zu lokalisieren und zu verfolgen. Es würden jedoch AM- und Rauschkomponenten zurückbehalten, welche die Komponenten, die von Interesse sind, überlagern.
Um AM- und zufällige Rauschkomponenten zu eliminieren, werden spezielle Kreuzband-Kombinationen gebildet, um beides gleichzeitig auszuschalten. Nach dieser Technik, können die Hauptdurchgangskomponente des Zahnes und die 2-te und 3-te Oberwelle als Trägersignale betrachtet werden, angeordnet bei den Frequenzpunkten:
n&sub0; = NF&sub0;/M
2n&sub0; = 2NF&sub0;/M
3n&sub0; = 3NF&sub0;/M
Von der komplexen Transformation, abgeleitet in Schritt 5, der in Fig. 2 dargestellt wird, wird ein neues, oberes Seitenband für die Hauptdurchgangsfrequenz des Zahnes gebildet als:
F'i(n&sub0; + k) = F (n&sub0; - k)Fi(n&sub0;) - Fi(n&sub0; + k)F (n&sub0;)/2 Fi(n&sub0;)
welches durch den Träger in der Phase korrigiert wird. Diese Funktion basiert auf den unterschiedlichen Charakteristiken der Phase der Seitenbandstruktur von AM- und FM-Komponenten des Signales, um das AM von diesem neuen Seitenband zu eliminieren. Das untere Seitenband der 2-ten Oberwelle, welches durch den Träger in der Phase korrigiert wird, ist gegeben durch:
Fi(2n&sub0; - k) = Fi(2n&sub0; - k)F (2n&sub0;)/ Fi(2n&sub0;)
Das Ergebnis der neuen oberen und unteren Seitenbänder, welche jeweils unabhängige Rauschkomponenten aufweisen, ergibt:
Diese neue Kreuzband-Funktion hat keinen AM-Inhalt, enthält aber zufällige Rauschkomponenten. Merke, dass bei den synchronen Verfahren, die angewendet werden, die Fi(n&sub0;) und Fi(2n&sub0;) Terme durch echte Einheitswerte ersetzt werden können.
Gi wird nachfolgend, wie in Schritt 7 von Fig. 2 gezeigt, gemittelt, um die zufälligen Rauschbeiträge zu eliminieren, d.h. bildet die Funktion:
G(n&sub0; + k) = 1/I Gi(n&sub0; + k)
Wenn "I" von ausreichender Grösse ist, ist es möglich, effektiv Rauschkomponenten zu eliminieren. Fig. 9 und Fig. 10 illustrieren im Konzept, die Effekte der Entfernung von Rauschen und AM im Vergleich zu der allgemeinen PSD Funktion.
Mit der Entfernung von fremden Signalkomponenten, können Spektralmaxima, die diagnostischen Systemresonanzen entsprechen, besser lokalisiert und verfolgt werden, als in Schritt 8 von Fig. 2 illustriert. Zum Beispiel können alle spektralen Komponenten, die grösser sind, als die Leistung des Schwellwertes, lokalisiert werden und die Momente können für jede periodisch berechnet werden. Bedeutende Veränderungen in den Momenten über die Zeit, weisen auf Veränderungen in der Resonanzstruktur des Systemes hin, dies kann ein hilfreiches Diagnosewerkzeug sein, um die Beschädigung in der Maschine zu identifizieren. Der Ausgang kann auch als der Eingang für eine nachfolgende Analyse durch ein künstliches, neuronales Netzwerkprogramm dienen, das auf dem Computer 7 oder durch ein externes Gerät 12 durchgeführt wird.
Fig. 11 illustriert eine Trendkurve für das erste Moment (d.h. Mittelwert) einer Komponente und Alarmschwellen, die über die Tastatur 10 eingegeben werden, die Alarmsignale mittels einer RS-232 Verbindung 8, CRT Bildschirm 9, Ausdruck an den Betreiber 11 oder automatische Abschaltung der Maschine über die RS-232 Verbindung 8 auslösen.
Zusammenfassend umfasst die bevorzugte Ausführungsform: einen Signalaufbereiter und einen Computer, wie einen IBM 486 kompatiblen Personalcomputer. Die Signalaufbereitung umfasst Standard-Analog-Elektronik, die das Sensorsignal verstärkt und filtert. Der Computer ist konfiguriert mit einem internen analog-digital Umwandler, wie das Datentranslationsmodel 2836 und einer Standardplatine, die so konzipiert ist, dass sie ein artifizielles, neuronales Netzwerkprogramm verarbeiten kann, als auch mit Standard- Eingangs- und Ausgangsgeräten. Es sei angemerkt, dass die Digitalisierung des Gebersignales vor der Aufbereitung digitale Beschaffenheit des Signales und die Eliminierung der Analogelektronik 7 ermöglichen würde.

Claims

1. Verfahren zur Analyse von Torsionsschwingungen einer Rotationsmaschine mit den folgenden Schritten:

(a) Erfassen mindestens eines Rohsignals, das den Ist-Wert der Rotationsgeschwindigkeit mindestens einer Achse der Rotationsmaschine darstellt;

(b) Aufbereitung des Rohsignals um aufbereitete Signale zu erhalten;

(c) Digitalisieren der aufbereiteten Signale mit einer anfänglichen Abtastrate, die größer als die durch das Nyquist Kriterium geforderte ist, um digitale Anfangssignale zu gewinnen und um digitale Anfangsdatensätze daraus zu bilden, wobei jeder Anfangsdatensatz einen Teil der digitalen Anfangssignale enthält;

(d) Ermitteln neuer synchroner Abtastzeitpunkte, so, dass die Anzahl der neuen Abtastzeitpunkte pro Umdrehung der Achse ganzzahlig und konstant ist;

(e) Erneutes Abtasten der digitalen Signale zu den neuen Abtastzeitpunkten durch Interpolieren der digitalen Anfangssignale und Erstellen digitaler Datensätze der erneut abgetasteten Signale daraus;

(f) Verarbeiten der erneut abgetasteten digitalen Datensätze, um ein verbessertes Signal zu erhalten, wobei selektierte Komponenten der Torsionsschwingungen verstärkt und andere Signalkomponenten reduziert werden;

(g) Mittelwertbildung der verbesserten Signale, um selektierte zufällige Rauschkomponenten zu entfernen; und

(h) Analysieren der gemittelten und verbesserten Signale, um die Parameter der Torsionsschwingungen der Rotationsmaschine zu ermitteln.

2. Verfahren nach Anspruch 1, wobei die Rohsignale im Schritt (a) über mindestens einen an einer Achse angeordneten Geber erfasst werden, der N etwa gleich beabstandete elektronische Pulse bei jeder Umdrehung der Achse erzeugt.

3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, wobei das Aufbereiten der Rohsignale im Schritt (b) ein Verstärken und Tiefpassfiltern der Rohsignale umfasst, um ein aufbereitetes Signal zu erzeugen.

4. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 3, wobei die feststehende Anzahl synchroner Abtastzeitpunkte pro Achsenumdrehung im Schritt (d) als ganzzahlige Potenz der Zahl 2 gewählt wird.

5. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 4, wobei der Schritt (d) zur Ermittelung neuer Abtastzeitpunkte folgende weiteren Schritte umfasst:

(d1) Abschätzen ausgewählter Nulldurchgangszeiten der digitalen Anfangssignale, um ein Signal der Nulldurchgangszeiten zu erzeugen;

(d2) Digitales Tiefpassfiltern des Signals der Nulldurchgangszeiten, so dass die Komponenten, die langsame Veränderungen der Rotationsgeschwindigkeit der Achse darstellen, erhalten bleiben und andere Komponenten, die höherfrequente Veränderungen der Rotationsgeschwindigkeit darstellen, eliminiert werden, um Signale der Nulldurchgangszeiten zu erzeugen; und

(d3) Verwenden des gefilterten Signals der Nulldurchgangszeiten, um die neuen Abtastzeitpunkte zu bestimmen.

6. Verfahren nach Anspruch 5, wobei die Abschätzung des Signals der Nulldurchgangszeiten im Schritt (d1) durch lineare Interpolation benachbarter Messdaten, die unmittelbar vor und hinter jedem Nulldurchgang liegen, durchgeführt wird.

7. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 4, wobei im Schritt (d) zur Ermittlung neuer Abtastzeitpunkte eine digitale phasengekoppelte Schleife verwendet wird, um die langsam veränderliche Grundfrequenz der Achsumdrehungsfrequenz zu bestimmen und diese langsam veränderliche Grundfrequenz der Achsumdrehungsfrequenz verwendet wird, um die neuen synchronen Abtastzeitpunkte zu erzeugen.

8. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 7, wobei die Interpolation im Schritt (e) mindestens einen quadratischen Schätzer für eine polynomische oder trigonometrische Kurve umfasst.

9. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 8, wobei die erneut abgetasteten digitalen Messdaten im Schritt (f) verbessert werden durch:

(f1) Bilden einer diskreten Fourier Transformation DFT der erneut abgetasteten digitalen Messdaten, wobei die DFT verschiedene komplexe spektrale Komponenten, einschließlich der Oberwellen der Trägerfrequenz und dazugehörige Seitenbänder umfasst; und

(f2) Kombinieren der komplexen spektralen Komponenten der DFT, um eine neue spektrale Funktion zu bilden, die selektierte, unerwünschte Komponenten eliminiert und die Eliminierung anderer Komponenten ermöglicht, wenn die neue spektrale Funktion über eine Vielzahl von erneut abgetasteten digitalen Messdaten gemittelt wird, um ein gemitteltes Spektrums im Schritt (g) zu erhalten.

10. Verfahren nach Anspruch 9, wobei die spektralen Seitenband- Komponenten einer Oberwelle der Trägerfrequenz kombiniert werden, um Komponenten der Amplitudenmodulation AM zu eliminieren.

11. Verfahren nach Anspruch 9, wobei die spektralen Seitenband- Komponenten kombiniert werden, um im Schritt (f2) die neue spektrale Funktion zu bilden, die, wenn sie im Schritt (g) über einer Vielzahl von erneut abgetasteten Messdaten gemittelt wird, die zufälligen Komponenten im wesentlichen auf Null reduziert.

12. Verfahren nach Anspruch 9, wobei die spektralen Seitenband- Komponenten für zwei separate Oberwellen der Trägerfrequenz im Schritt (f2) so kombiniert werden, dass in dem in Schritt (g) gemittelten Spektrum die Komponenten der Amplitudenmodulation AM und zufällige Rauschkomponenten im wesentlichen auf Null reduziert werden.

13. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 12, wobei das in Schritt (g) gemittelte Spektrum im Schritt (h) analysiert wird, um Charakteristika des gemittelten Spektrums, einschließlich der Resonanzmaxima, zu ermitteln.

14. Verfahren nach Anspruch 13, wobei selektierte spektrale Komponenten, einschließlich FM Resonanzmaxima des gemittelten Spektrums lokalisiert, im Zeitablauf verfolgt und zur Auslösung von Alarmschwellen dienen.

15. Verfahren nach Anspruch 14, wobei die selektierten spektralen Komponenten und deren Ableitungen in ein neuronales Netzwerk eingegeben werden, in dem sie eingestuft werden und die Alarme auslösen können.