基于物联网的振动监测方法、装置、设备及存储介质与流程

1.本发明涉及设备监测技术领域，尤其涉及一种基于物联网的振动监测方法、装置、设备及存储介质。


背景技术：

2.转动设备振动监测是工业现场日常巡检的一项重要工作。目前振动巡检主要采用手持测振仪测振，人工读取数据并记录的方式。
3.由于是手持设备，由于设备谐振频率的影响，智能准确测量1khz以下频率振动。现有手持设备一般输出内置的振动有效值、峭度、峰峰值等振动特征数据，不会保存或输出振动原始数据集。现有手持巡视设备一般与工业现场设备运行数据系统连接，测量振动时，设备的转速、功率、流量等工况数据无法自动获取，不便于设备诊断分析。
4.上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。


技术实现要素：

5.本发明的主要目的在于提供一种基于物联网的振动监测方法、装置、设备及存储介质，旨在解决现有技术振动监测精度差且效率低的技术问题。
6.为实现上述目的，本发明提供了一种基于物联网的振动监测方法，所述方法包括以下步骤：
7.在接收到手持振动监测设备发送的数据传输报文时，对所述数据传输报文进行解析，得到初始振动信息；
8.根据所述初始振动信息确定目标振动信息；
9.获取待监测设备的运行状态数据；
10.根据所述目标振动信息和所述运行状态数据判断所述待监测设备是否存在振动异常；
11.当存在振动异常时，根据所述目标振动信息确定所述待监测设备的异常原因。
12.可选地，所述根据所述初始振动信息确定目标振动信息，包括：
13.根据所述初始振动信息确定振动速度动态差；
14.根据所述振动速度动态差确定修正系数；
15.根据所述修正系数修正所述初始振动信息，得到目标振动信息。
16.可选地，所述根据所述初始振动信息确定振动速度动态差，包括：
17.根据所述初始振动信息确定多个初始振动加速度；
18.对所述多个初始振动加速度进行积分，得到多个初始振动速度；
19.根据多个初始振动速度确定振动速度动态差。
20.可选地，所述目标振动信息包括目标振动加速度、目标振动速度及目标振动位移；所述根据所述修正系数修正所述初始振动信息，得到目标振动信息，包括：
21.根据所述初始振动加速度确定待修正振动加速度；
22.根据所述修正系数以及所述待修正振动加速度得到目标振动加速度；
23.对所述目标振动加速度积分，得到目标振动速度；
24.对所述目标振动速度积分，得到目标振动位移。
25.可选地，所述根据所述目标振动信息和所述运行状态数据判断所述待监测设备是否存在振动异常，包括：
26.根据所述运行状态数据确定所述待监测设备的设备型号；
27.根据所述运行状态数据确定所述待监测设备的运行功率；
28.根据所述设备型号和所述运行功率确定所述待监测设备的正常振动信息；
29.将所述正常振动信息与所述目标振动信息进行对比，得到对比结果；
30.根据所述对比结果判断所述待监测设备是否存在振动异常。
31.可选地，所述当存在振动异常时，根据所述目标振动信息确定所述待监测设备的异常原因，包括：
32.根据所述目标振动信息确定振动特征值；
33.将所述振动特征值输入预设模型，得到预测结果；
34.根据所述预测结果确定所述待监测设备的异常原因。
35.此外，为实现上述目的，本发明还提出一种基于物联网的振动监测装置，所述基于物联网的振动监测装置包括：
36.数据解析模块，用于在接收到手持振动监测设备发送的数据传输报文时，对所述数据传输报文进行解析，得到初始振动信息；
37.信息确定模块，用于根据所述初始振动信息确定目标振动信息；
38.数据获取模块，用于获取待监测设备的运行状态数据；
39.异常判断模块，用于根据所述目标振动信息和所述运行状态数据判断所述待监测设备是否存在振动异常；
40.异常确定模块，用于当存在振动异常时，根据所述目标振动信息确定所述待监测设备的异常原因。
41.此外，为实现上述目的，本发明还提出一种基于物联网的振动监测设备，所述基于物联网的振动监测设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的基于物联网的振动监测程序，所述基于物联网的振动监测程序配置为实现如上文所述的基于物联网的振动监测方法的步骤。
42.此外，为实现上述目的，本发明还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有基于物联网的振动监测程序，所述基于物联网的振动监测程序被处理器执行时实现如上文所述的基于物联网的振动监测方法的步骤。
43.此外，为实现上述目的，本发明还提出一种手持振动监测设备，其特征在于，所述手持振动监测设备包括：多个振动传感器和无线通信模块。
44.本发明在接收到手持振动监测设备发送的数据传输报文时，对所述数据传输报文进行解析，得到初始振动信息；根据所述初始振动信息确定目标振动信息；获取待监测设备的运行状态数据；根据所述目标振动信息和所述运行状态数据判断所述待监测设备是否存在振动异常；当存在振动异常时，根据所述目标振动信息确定所述待监测设备的异常原因。
通过上述方式，能够极大提升对待监测设备振动的测量精度，并且在待监测设备异常时能够快速确定异常原因，提升了维修效率。
附图说明
45.图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的基于物联网的振动监测设备的结构示意图；
46.图2为本发明基于物联网的振动监测方法第一实施例的流程示意图；
47.图3为本发明基于物联网的振动监测方法一实施例的振动曲线图；
48.图4为本发明基于物联网的振动监测方法第二实施例的流程示意图；
49.图5为本发明基于物联网的振动监测装置第一实施例的结构框图。
50.本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
51.应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
52.参照图1，图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的基于物联网的振动监测设备结构示意图。
53.如图1所示，该基于物联网的振动监测设备可以包括：处理器1001，例如中央处理器(central processing unit，cpu)，通信总线1002、用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(display)、输入单元比如键盘(keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如无线保真(wireless-fidelity，wi-fi)接口)。存储器1005可以是高速的随机存取存储器(random access memory，ram)存储器，也可以是稳定的非易失性存储器(non-volatile memory，nvm)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
54.本领域技术人员可以理解，图1中示出的结构并不构成对基于物联网的振动监测设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
55.如图1所示，作为一种存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及基于物联网的振动监测程序。
56.在图1所示的基于物联网的振动监测设备中，网络接口1004主要用于与网络服务器进行数据通信；用户接口1003主要用于与用户进行数据交互；本发明基于物联网的振动监测设备中的处理器1001、存储器1005可以设置在基于物联网的振动监测设备中，所述基于物联网的振动监测设备通过处理器1001调用存储器1005中存储的基于物联网的振动监测程序，并执行本发明实施例提供的基于物联网的振动监测方法。
57.本发明实施例提供了一种基于物联网的振动监测方法，参照图2，图2为本发明一种基于物联网的振动监测方法第一实施例的流程示意图。
58.本实施例中，所述基于物联网的振动监测方法包括以下步骤：
59.步骤s10：在接收到手持振动监测设备发送的数据传输报文时，对所述数据传输报文进行解析，得到初始振动信息。
60.需要说明的是，本实施例的执行主体为基于物联网的振动监测设备，该基于物联网的振动监测设备可以为智能手机、平板电脑、笔记本电脑等移动设备。移动设备与手持振动监测设备通过无线连接，无线连接可以为蓝牙连接、wifi连接等连接方式，本实施例不加以限制。
61.可以理解的是，手持振动监测设备中包括：多个振动传感器和无线通信模块。振动传感器为压电式振动传感器，压电式振动传感器原理是利用石英晶体和人工极化陶瓷(pzt)的压电效应设计而成。当石英晶体或人工极化陶瓷受到机械应力作用时，其表面就产生电荷，所形成的电荷密度的大小与所施加的机械应力的大小成严格的线性关系。同时，所受的机械应力在敏感质量一定的情况下与加速度值成正比。在一定的条件下，压电晶体受力后产生的电荷与所感受的加速度值成正比。压电式振动传感器产生的电荷经过电荷放大器及其它运算处理后输出即为所需数据，在q＝dij
·
f＝dij
·
ma式中：q-压电晶体输出的电荷，dij-压电晶体的二阶压电张量，m-加速度的敏感质量，a-所受的振动加速度值。
62.需要说明的是，本实施例中的振动传感器可为adxl001，其可以在3个动态范围(
±
70g/adxl001-70，
±
250g/adxl001-250，
±
500g/adxl001-500)之间进行选择，谐振频率均为22khz。加速计的输出通道经过一个100khz的双极点贝塞尔滤波器，能够完全发挥传感器的机械性能。这款器件采用3.3v或5v电源供电，无需外部电荷泵电路。adxl001还拥有独特的自诊断模式，在应用中可以检验设备是否正常工作。adxl001加速计采用工业标准的8引脚lcc封装，可在扩展的工业温度范围(
–
40℃～ 125℃)内工作。
63.在具体实现中，手持振动监测设备中的无线通信模块可以为蓝牙通信模块、wifi通信模块、4g通信模块或5g通信模块，本实施例不加以限制。
64.应理解的是，测试人员手持所述手持振动监测设备，并将其放置在待监测设备上，手持振动监测设备将采集到的数据通过数据传输报文发送至移动设备，由移动设备对数据进行处理分析。
65.需要说明的是，待监测设备可为旋转式电机，电机在运行时会产生振动，而电机的异常运行会导致振动异常，因此可以通过监测电机的振动判断电机是否异常运行。
66.可以理解的是，移动设备在接收到数据传输报文后对其进行解析，从而可以得到初始振动信息，初始振动信息为多个振动传感器采集到的原始数据。
67.步骤s20：根据所述初始振动信息确定目标振动信息。
68.进一步地，为了更加准确的确定待监测设备的振动速度，所述根据所述初始振动信息确定目标振动信息，包括：根据所述初始振动信息确定振动速度动态差；根据所述振动速度动态差确定修正系数；根据所述修正系数修正所述初始振动信息，得到目标振动信息。
69.需要说明的是，由于手持振动监测设备上存在多个振动传感器，而多个振动传感器分布在手持振动监测设备上的不同位置，因此，手持振动监测设备可以同时监测待监测设备上不同位置的振动数据，并且待监测设备上不同位置的振动情况也可能不同。
70.进一步地，所述根据所述初始振动信息确定振动速度动态差，包括：根据所述初始振动信息确定多个初始振动加速度；对所述多个初始振动加速度进行积分，得到多个初始振动速度；根据多个初始振动速度确定振动速度动态差。
71.可以理解的是，振动传感器采集到的待监测设备的振动加速度，即初始振动加速度，对振动加速度进行积分运算则可以得到振动速度，对振动速度进行积分运算则可以得
到振动位移，而振动加速度以及振动位移会受到待监测设备的振动频率的影响，因此需要通过对振动速度进行分析。
72.能够理解的是，初始振动信息中包括多个振动传感器采集到的初始振动加速度，对初始振动加速度进行积分运算则可以得到多个初始振动速度，计算多个初始振动速度的振动速度动态差。振动速度动态差如下所示：
[0073][0074]
在公式1中，d为振动速度动态差，m为初始振动速度的个数，s1、s2、s3、sm为初始振动速度，s为多个初始振动速度的平均值。
[0075]
可以理解的是，不同的振动速度动态差对应不同的修正系数，修正系数由先验实验得到。
[0076]
进一步地，所述目标振动信息包括目标振动加速度、目标振动速度及目标振动位移；所述根据所述修正系数修正所述初始振动信息，得到目标振动信息，包括：根据所述初始振动加速度确定待修正振动加速度；根据所述修正系数以及所述待修正振动加速度得到目标振动加速度；对所述目标振动加速度积分，得到目标振动速度；对所述目标振动速度积分，得到目标振动位移。
[0077]
在具体实现中，取多个初始振动加速度的平均值得到待修正振动加速度，将待修正振动加速度与修正系数相乘得到目标振动加速度，目标振动加速度计算公式如下：
[0078]
i0＝i*φ
ꢀꢀꢀ
公式2；
[0079]
在公示2中，i0为目标振动加速度，φ为修正系数，i为待修正振动加速度。
[0080]
在具体实现中，对目标振动加速度进行积分运算即可得到目标振动速度，再对所述目标振动速度进行积分运算即可得到目标振动位移。在得到目标振动信息后，以时间为坐标系的x轴，以目标振动信息为坐标系的y轴生成待监测设备的振动曲线，方便用户进行查看。
[0081]
如图3所示，用户可以选择查看振动加速度、振动速度以及振动位移对应的振动曲线，从而方便用户对待监测设备的运行状态进行判断。
[0082]
步骤s30：获取待监测设备的运行状态数据。
[0083]
需要说明的是，不同型号的电机以不同的功率正常运行时，振动数据是不同的，振动数据中包括电机正常运行时的振动加速度、振动速度以及振动位移。运行状态数据包括待监测设备的设备型号和此时运行功率。
[0084]
步骤s40：根据所述目标振动信息和所述运行状态数据判断所述待监测设备是否存在振动异常。
[0085]
进一步地，所述根据所述目标振动信息和所述运行状态数据判断所述待监测设备是否存在振动异常，包括：根据所述运行状态数据确定所述待监测设备的设备型号；根据所述运行状态数据确定所述待监测设备的运行功率；根据所述设备型号和所述运行功率确定所述待监测设备的正常振动信息；将所述正常振动信息与所述目标振动信息进行对比，得到对比结果；根据所述对比结果判断所述待监测设备是否存在振动异常。
[0086]
可以理解的是，将目标振动信息和所述正常振动信息进行比较，若目标振动信息和正常振动信息的差别在预设范围内，则表明待监测设备运行正常，若不在预设范围内，则
表明待监测设备存在振动异常。
[0087]
步骤s50：当存在振动异常时，根据所述目标振动信息确定所述待监测设备的异常原因。
[0088]
在具体实现中，将目标振动信息中的目标振动加速度、目标振动速度以及目标振动位移分别减去正常振动信息中的振动加速度、振动速度以及振动位移，从而得到加速度差、速度差和位移差，判断加速度差、速度差和位移差所处的数值区间从而确定对应的振动异常原因。不同的数值区间对应不同的振动异常原因，例如：数值区间1对应机械方面的异常，机械方面异常包括：
[0089]
(1)轴承润滑不良，轴承磨损；
[0090]
(2)紧固螺钉松动；
[0091]
(3)电机内有杂物。
[0092]
数值区间2对应电磁方面的异常，电磁方面异常包括：
[0093]
(1)电机过载运行；
[0094]
(2)三相电流不平衡；
[0095]
(3)缺相；
[0096]
(4)定子，转子绕组发生短路故障；
[0097]
(5)笼型转子焊接部分开焊造成断条。
[0098]
以上仅为举例说明，本实施例不加以限制。
[0099]
本实施例在接收到手持振动监测设备发送的数据传输报文时，对所述数据传输报文进行解析，得到初始振动信息；根据所述初始振动信息确定目标振动信息；获取待监测设备的运行状态数据；根据所述目标振动信息和所述运行状态数据判断所述待监测设备是否存在振动异常；当存在振动异常时，根据所述目标振动信息确定所述待监测设备的异常原因。通过上述方式，能够极大提升对待监测设备振动的测量精度，并且在待监测设备异常时能够快速确定异常原因，提升了维修效率。
[0100]
参考图4，图4为本发明一种基于物联网的振动监测方法第二实施例的流程示意图。
[0101]
基于上述第一实施例，本实施例基于物联网的振动监测方法在所述步骤s50，还包括：
[0102]
步骤s51：根据所述目标振动信息确定振动特征值。
[0103]
需要说明的是，在得到目标振动信息后，以时间为坐标系的x轴，以目标振动信息为坐标系的y轴生成待监测设备的振动曲线，振动曲线包括加速度振动曲线、速度振动曲线和位移振动曲线，可以基于用户的选择对不同的曲线进行分析，默认情况下以速度振动曲线为分析对象。
[0104]
可以理解的是，在振动曲线上以两时间点之间的曲线斜率为一振动特征值，取连续时间点的多个振动特征值，例如：0.001秒到0.002秒之间的曲线斜率为一振动特征值，0.002秒到0.003秒之间的曲线斜率为一连续的振动特征值。多个连续的振动特征值为一特征集。
[0105]
步骤s52：将所述振动特征值输入预设模型，得到预测结果。
[0106]
需要说明的是，预设模型是预先训练好的神经网络模型，将振动特征集输入预设
模型中，从而得到预测结果。
[0107]
步骤s53：根据所述预测结果确定所述待监测设备的异常原因。
[0108]
可以理解的是，预测结果包含待监测设备的异常原因，在移动设备上显示可能的异常原因，工程师可以针对性的优先进行修理检测，提高了电机的维修效率。
[0109]
本实施例通过根据所述目标振动信息确定振动特征值；将所述振动特征值输入预设模型，得到预测结果；根据所述预测结果确定所述待监测设备的异常原因。通过上述方式，计算获取目标振动信息中的振动特征值，并将振动特征值输入值预设模型中，根据输出的预测结果确定异常原因，通过目标振动信息快速定位待监测设备的异常原因，提升了待监测设备的维修效率。
[0110]
此外，本发明实施例还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有基于物联网的振动监测程序，所述基于物联网的振动监测程序被处理器执行时实现如上文所述的基于物联网的振动监测方法的步骤。
[0111]
由于本存储介质采用了上述所有实施例的全部技术方案，因此至少具有上述实施例的技术方案所带来的所有有益效果，在此不再一一赘述。
[0112]
此外，本发明实施例还提出一种手持振动监测设备，所述手持振动监测设备包括：多个振动传感器和无线通信模块。
[0113]
参照图5，图5为本发明基于物联网的振动监测装置第一实施例的结构框图。
[0114]
如图5所示，本发明实施例提出的基于物联网的振动监测装置包括：
[0115]
数据解析模块10，用于在接收到手持振动监测设备发送的数据传输报文时，对所述数据传输报文进行解析，得到初始振动信息；
[0116]
信息确定模块20，用于根据所述初始振动信息确定目标振动信息；
[0117]
数据获取模块30，用于获取待监测设备的运行状态数据；
[0118]
异常判断模块40，用于根据所述目标振动信息和所述运行状态数据判断所述待监测设备是否存在振动异常；
[0119]
异常确定模块50，用于当存在振动异常时，根据所述目标振动信息确定所述待监测设备的异常原因。
[0120]
在一实施例中，所述信息确定模块20，还用于根据所述初始振动信息确定振动速度动态差；
[0121]
根据所述振动速度动态差确定修正系数；
[0122]
根据所述修正系数修正所述初始振动信息，得到目标振动信息。
[0123]
在一实施例中，所述信息确定模块20，还用于根据所述初始振动信息确定多个初始振动加速度；
[0124]
对所述多个初始振动加速度进行积分，得到多个初始振动速度；
[0125]
根据多个初始振动速度确定振动速度动态差。
[0126]
在一实施例中，所述信息确定模块20，还用于根据所述初始振动加速度确定待修正振动加速度；
[0127]
根据所述修正系数以及所述待修正振动加速度得到目标振动加速度；
[0128]
对所述目标振动加速度积分，得到目标振动速度；
[0129]
对所述目标振动速度积分，得到目标振动位移。
[0130]
在一实施例中，所述异常判断模块40，还用于根据所述运行状态数据确定所述待监测设备的设备型号；
[0131]
根据所述运行状态数据确定所述待监测设备的运行功率；
[0132]
根据所述设备型号和所述运行功率确定所述待监测设备的正常振动信息；
[0133]
将所述正常振动信息与所述目标振动信息进行对比，得到对比结果；
[0134]
根据所述对比结果判断所述待监测设备是否存在振动异常。
[0135]
在一实施例中，所述异常确定模块50，还用于根据所述目标振动信息确定振动特征值；
[0136]
将所述振动特征值输入预设模型，得到预测结果；
[0137]
根据所述预测结果确定所述待监测设备的异常原因。
[0138]
应当理解的是，以上仅为举例说明，对本发明的技术方案并不构成任何限定，在具体应用中，本领域的技术人员可以根据需要进行设置，本发明对此不做限制。
[0139]
本实施例在接收到手持振动监测设备发送的数据传输报文时，对所述数据传输报文进行解析，得到初始振动信息；根据所述初始振动信息确定目标振动信息；获取待监测设备的运行状态数据；根据所述目标振动信息和所述运行状态数据判断所述待监测设备是否存在振动异常；当存在振动异常时，根据所述目标振动信息确定所述待监测设备的异常原因。通过上述方式，能够极大提升对待监测设备振动的测量精度，并且在待监测设备异常时能够快速确定异常原因，提升了维修效率。
[0140]
需要说明的是，以上所描述的工作流程仅仅是示意性的，并不对本发明的保护范围构成限定，在实际应用中，本领域的技术人员可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部来实现本实施例方案的目的，此处不做限制。
[0141]
另外，未在本实施例中详尽描述的技术细节，可参见本发明任意实施例所提供的基于物联网的振动监测方法，此处不再赘述。
[0142]
此外，需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。
[0143]
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
[0144]
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如只读存储器(read only memory，rom)/ram、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
[0145]
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。