选择什么传感器对减速机进行故障诊断

在减速机诊断分析技术领域中，需要用不同类型的传感器来采集减速机数据，不同类型的传感器需要用不同的诊断系统，目前市场上有容知、斯凯孚诊断分析系统，他们的诊断分析系统多采用c/s架构，在使用时，数据采集不稳定，用多线程进行数据采集时，易发生数据传输错误、丢包现象，此外，c/s架构适用面窄，通常用于局域网中，由于程序需要安装才可使用，维护成本高，发生一次升级，则所有客户端的程序都需要改变。目前诊断分析系统的数据库大多采用单实例的架构设计，数据结构设计不合理，当数据量随着时间推移不断增大，数据查询非常缓慢。此外，目前诊断分析系统没有针对减速机的自学习、自修正及预测功能，从而导致分析结果的准确度低。

技术实现要素：

本发明旨在解决现有技术的不足，而提供一种减速机智能故障诊断系统及其诊断方法。

本发明为实现上述目的，采用以下技术方案：一种减速机智能故障诊断系统，其特征在于，包括数据层、webservice层、展示层和智能自适应诊断分析模块，数据层将采集的数据传递给webservice层，经webservice层处理后给展示层展示，数据层包括传感器、数据采集层和数据库，传感器采集减速机的振动数据和温度数据，采集的振动数据和温度数据经模数转换给数据采集层，数据采集层的数据以netty框架的多线程处理方式传递到数据库备用，数据库采用mysql主主+中间件mycat的架构管理数据，webservice层包括数据查询服务、数据配置服务、数据采集服务和api接口服务，数据库的数据双向传输给webservice层，展示层包括手机app、配置管理模块、波形展示模块、报警展示模块、诊断报告模块和大屏展示模块，webservice层经分析诊断将分析诊断的结果给展示层，且分析诊断采用ssm框架结构，展示层读取和查询webservice层传递来的数据，智能自适应诊断分析模块包括采样模块、信号处理模块，信号诊断分析模块和智能调机模块和预测分析模块，采样模块在数据库采样实时数据给信号处理模块，采样的实时数据经信号处理模块处理后得到特征值给信号诊断分析模块，信号诊断分析模块判断减速机的健康状态与实际减速机的健康状态作对比，将对比的差值给智能调试模块，智能调试模块对信号处理模块和信号诊断分析模块进行调试，且智能调试模块对预测分析模块进行修正，预测分析模块与实际减速机的健康状态作对比，再将对比的差值给智能调试模块，智能调试模块在对预测分析模块修正预测减速机的剩余寿命。

传感器的种类包括e版传感器、煤安传感器和本安传感器。

mysql主主为两个主数据库互为主从。

ssm框架结构为spring+springmvc+mybatis的框架结构。

api接口服务为手机app、大屏展示模块提供数据接口服务。

数据采集服务通过socket接口与传感器进行通信，接收传感器数据，并经过算法处理，写入数据库。

数据查询服务通过前端页面请求数据，建立数据库连接获取查询数据。

数据配置服务通过前端页面进行配置管理模块，建立数据库连接写入到数据库。

上述一种减速机智能故障诊断系统的诊断方法，其方法如下：

传感器采用无线4g传感器，安装在减速机轴承座附近，传感器把采集的数据传输到网关，再通过网关，4g网络传输的方式传输到服务器，通过服务器的通讯软件接收到数据库里，通过智能算法计算数据库中的数据，再次存储到数据库，诊断分析系统读取数据，展现给用户，用户可以根据振动波形和针对智能算法计算出的数值与报警阈值的比较产生的事件来诊断设备的情况。

本发明的有益效果是：数据采集层的数据采用netty框架的多线程处理方式，可以快速开发高性能、高可靠性的网络服务器和客户端程序，减少数据传输错误和丢包现象的发生；分析诊断采用ssm框架结构能够快速开发高性能、高可靠性的分析软件，维护成本低，不需要因一次升级所有的客户端的程序都需要改变；数据库采用mysql主主+中间件mycat的架构管理数据，具有读写分离、均衡负载、高可用等特点，能够快速存储和读取数据库；预测分析模块能够对减速机运行状态进行趋势分析及寿命预测。

附图说明

图1为本发明的架构示意图；

图2为本发明的数据流程图；

图3为本发明的mysql主主+中间件mycat的架构示意图；

图4为本发明的设备智能状态诊断过程示意图；

图5为本发明的设备智能状态预测过程示意图；

图6为本发明的智能算法流程图；

图7为实施例1的多趋势波形图；

图8为实施例1的时域波形图；

图9为实施例1的包络解调图；

图10为实施例2的多趋势波形图；

图11为实施例2的输入端3v时频域图；

图12为实施例2的时域波形图；

图13为实施例2的包络解调图；

以下将结合本发明的实施例参照附图进行详细叙述。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明：

如图1-6所示，一种减速机智能故障诊断系统，其特征在于，包括数据层、webservice层、展示层和智能自适应诊断分析模块，数据层将采集的数据传递给webservice层，经webservice层处理后给展示层展示，数据层包括传感器、数据采集层和数据库，传感器采集减速机的振动数据和温度数据，采集的振动数据和温度数据经模数转换给数据采集层，数据采集层的数据以netty框架的多线程处理方式传递到数据库备用，数据库采用mysql主主+中间件mycat的架构管理数据，webservice层包括数据查询服务、数据配置服务、数据采集服务和api接口服务，数据库的数据双向传输给webservice层，展示层包括手机app、配置管理模块、波形展示模块、报警展示模块、诊断报告模块和大屏展示模块，webservice层经分析诊断将分析诊断的结果给展示层，且分析诊断采用ssm框架结构，展示层读取和查询webservice层传递来的数据，智能自适应诊断分析模块包括采样模块、信号处理模块，信号诊断分析模块和智能调机模块和预测分析模块，采样模块在数据库采样实时数据给信号处理模块，采样的实时数据经信号处理模块处理后得到特征值给信号诊断分析模块，信号诊断分析模块判断减速机的健康状态与实际减速机的健康状态作对比，将对比的差值给智能调试模块，智能调试模块对信号处理模块和信号诊断分析模块进行调试，且智能调试模块对预测分析模块进行修正，预测分析模块与实际减速机的健康状态作对比，再将对比的差值给智能调试模块，智能调试模块在对预测分析模块修正预测减速机的剩余寿命。

传感器的种类包括e版传感器、煤安传感器和本安传感器。

mysql主主为两个主数据库互为主从。

ssm框架结构为spring+springmvc+mybatis的框架结构。

api接口服务为手机app、大屏展示模块提供数据接口服务。

数据采集服务通过socket接口与传感器进行通信，接收传感器数据，并经过算法处理，写入数据库。

数据查询服务通过前端页面请求数据，建立数据库连接获取查询数据。

数据配置服务通过前端页面进行配置管理模块，建立数据库连接写入到数据库。

配置管理模块可以对组织结构、测点、采集站进行配置管理模块。

波形展示模块可以对减速机测点的各种波形进行展示。

报警展示模块可以对减速机测点的振动、温度进行报警事件的查询。

诊断报告模块可以对减速机的诊断报告模块进行查询。

上述一种减速机智能故障诊断系统的诊断方法，其方法如下：

传感器采用无线4g传感器，安装在减速机轴承座附近，传感器把采集的数据传输到网关，再通过网关，4g网络传输的方式传输到服务器，通过服务器的通讯软件接收到数据库里，通过智能算法计算数据库中的数据，再次存储到数据库，诊断分析系统读取数据，展现给用户，用户可以根据振动波形和针对智能算法计算出的数值与报警阈值的比较产生的事件来诊断设备的情况。

如图4设备智能状态诊断过程，该模块能够系统地和逐步地选择重要诊断参数(包括能量包络宽度，信号与故障的关系，特征频带等)的最佳组合。包含信号特征和故障大小的自适应大数据分析方法以及深度和快速的机器学习方法将在此模块中实现。

如图5设备智能状态预测过程，该模块基于测量后的机器健康状况，将自动实现针对剩余寿命的预测最佳结果该目标的达成通过将参数趋势与大数据融合以及应用粒子群优化算法，从而迭代地改变诊断模块参数(长相关函数)。

如图6智能算法信号处理流程如下：

1、振动信号进行预处理(滤波)，通常使用巴特沃斯滤波器；

2、预处理后的信号进行时域(幅域)特征参数计算，计算的时域指标有波形指标、峰值指标、脉冲指标、峭度指标、裕度指标；

3、匀速信号进行匀转速情况下的频域特征计算，计算fft幅值谱、功率谱、倒频谱、包络谱及共振解调谱；

4、变速信号进行变转速情况下的频域特征计算，计算阶次功率谱、伯德图、极坐标图、瀑布图、级联图；

5、通过时域指标和频域特征(匀速、变速)进行故障位置判断；

6、趋势分析模块对振动信号的峭度、烈度、峰值因子、有效值进行趋势分析及预测；

7、arma及arma-rls算法能够对设备的残余寿命进行预测，此部分总体实现流程：

a将要分析的模拟进行采集，使其成为能够工上位机处理的数字信号；

b信号处理模块提取原始喜好的特征值，包括但不限于时域指标、频域特征等；

c信号诊断分析模块对设备健康状态进行判断；

d智能调机程序通过实际设备健康状态与设备预测健康状态的误差分析，来修正信号处理模块的特征提取方法，包括频带宽度、阈值等参数，以提高故障特征提取精度；

e预测分析模块通过获取诊断分析模块的设备健康状态判断结果，进一步预测设备的残余寿命；

f智能调机程序通过对比实际设备健康状态与预测分析模块计算出的设备残余寿命之间的误差，进而修正预测分析模块的相关参数，包括模型阈值、参数权重等；

g如此重复上述过程。

实施例1

一种减速机智能诊断分析系统，其特征在于，包括数据层、webservice层、展示层和智能自适应诊断分析模块，数据层将采集的数据传递给webservice层，经webservice层处理后给展示层展示，数据层包括传感器、数据采集层和数据库，传感器采集减速机的振动数据和温度数据，采集的振动数据和温度数据经模数转换给数据采集层，数据采集层的数据以netty框架的多线程处理方式传递到数据库备用，数据库采用mysql主主+中间件mycat的架构管理数据，webservice层包括数据查询服务、数据配置服务、数据采集服务和api接口服务，数据库的数据双向传输给webservice层，展示层包括手机app、配置管理模块、波形展示模块、报警展示模块、诊断报告模块和大屏展示模块，webservice层经分析诊断将分析诊断的结果给展示层，且分析诊断采用ssm框架结构，分析诊断的监测数据显示包括测点的状态、振动、温度实时数据，其中振动数据包括有原始波形(时域波形)、fft频谱、包络/解调谱，在显示波形时要具有峰值自动捕捉功能；分析诊断计算有效值、脉冲指标、波形指标、峰值指标、裕度指标、峭度指标、时域总值、频域总值；分析诊断的时域信号需要有多光标功能和谐光标(可以设置谐波个数)功能，频域需要多光标功能，有谐频(可以设置谐波个数)、边频和谐边带(可以设置谐波次数和边频个数)分析功能，同时可以在一个页面里显示同一个设备下多个测点下多个波形图；分析诊断的历史数据曲线图可以显示趋势分析(总值、峰值、脉冲、峭度、有效值、烈度、时域总值、包络谱总值、频域总值、温度)曲线图。在有效值、包络谱总值、频域总值趋势图中显示出报警线。

展示层读取和查询webservice层传递来的数据，智能自适应诊断分析模块包括采样模块、信号处理模块，信号诊断分析模块和智能调机模块和预测分析模块，采样模块在数据库采样实时数据给信号处理模块，采样的实时数据经信号处理模块处理后得到特征值给信号诊断分析模块，信号诊断分析模块判断减速机的健康状态与实际减速机的健康状态作对比，将对比的差值给智能调试模块，智能调试模块对信号处理模块和信号诊断分析模块进行调试，且智能调试模块对预测分析模块进行修正，预测分析模块与实际减速机的健康状态作对比，再将对比的差值给智能调试模块，智能调试模块在对预测分析模块修正预测减速机的剩余寿命。

如图7-9所示，传感器采用无线4g(振动、温度)传感器，安装在减速机轴承座附近(受力最大处)，传感器把采集的数据传输到网关，再通过网关，4g网络传输的方式传输到服务器，通过服务器的通讯软件(根据通讯协议)接收到数据库里，通过智能算法计算数据库中的数据，再次存储到数据库，诊断分析系统读取数据，展现给用户，用户可以根据振动波形和针对智能算法计算出的数值与报警阈值的比较产生的事件来诊断设备的情况，比如金隅广灵的减速机输入端轴承座和输出端轴承座振动波形趋势突然上升，查看输出端轴承座轴承的长波形，可以明显的见到冲击信号，且冲击频率为17hz左右，恰为转频的04x左右，因此推测为轴承保持架故障频率，再通过包络解调能够看到17hz左右频率谐波，且在97hz左右(滚珠故障频率)及其谐波中均存在17hz左右的边带，符合滚动轴承滚珠磨损带有保持架边带的故障特征，因此推测轴承座轴承存在中后期故障，且轴承的保持架和滚珠均有较明显的磨损现象，建议现场准备备品备件，密切关注设备振动和噪声的变化情况。

实施例2

如图10-13所示，以滦平建龙矿业动辊减速机为例，传感器采用无线4g(振动、温度)传感器，安装在减速机轴承座附近(受力最大处)，动辊设备多趋势中可以看到近期振动趋势有整体上升趋势，动辊减速机输入端3v的趋势图中能够发现振动趋势逐渐上升，时域波形中发现明显的冲击信号且能量较高，频谱分析中能够发现143hz左右的谐频(推测一级行星啮合频率)以及6hz的边带，以及349hz左右的谐波；从动辊磨辊输出端时域波形中可以明显的发现017hz左右的冲击信号，包络解调能够解调出大量的017hz左右的谐波，因此推测动辊输入端轴承存在磨损现象，一级平行齿轮啮合和一级行星齿轮啮合存在啮合不良的现象，齿轮存在磨损现象，磨辊输出端轴承出现严重磨损或输出端连接部件出现异常现象。(目前没有详细的设备内部参数，影响故障判断的准确率，建议现场尽快提供设备的详细信息，例如：齿轮齿数、轴承型号等)，建议现场检查动辊输入端是否存在异常，仔细听设备是否存在异响，检查磨辊输出端轴承是否存在异响，以及磨辊输出端连接部件是否存在异常情况，保证轴承润滑密切关注设备的振动和噪声的变化情况。

传感器检测点的数量为1-9个，检测点位于轴承座上。

上面结合附图对本发明进行了示例性描述，显然本发明具体实现并不受上述方式的限制，只要采用了本发明的方法构思和技术方案进行的各种改进，或未经改进直接应用于其它场合的，均在本发明的保护范围之内。

定期备份SQL数据库是必须的。 我们已经覆盖的方式就可以轻松备份您的所有SQL Server数据库到本地硬盘中，但这并不能防止驱动器和/或系统故障。 作为针对此类灾难的额外保护层，您可以在网络共享上复制或直接创建备份。

在本地备份，然后复制到网络共享

完成此任务的首选和最直接的方法是简单地创建数据库的本地备份，然后将相应的备份文件复制到网络共享。您可以通过创建如下所示的批处理脚本来完成此 *** 作：

SET LocalFolder = C：Program Files Microsoft SQL ServerMSSQL1MSSQLBackup 

SqlCmd -E -Q“备份数据库MyDB到磁盘=％LocalFolder％MyDBbak” 

XCopy“％LocalFolder％MyDBbak”“\ 1921681655BackupDatabases”/ Z / V 

DEL“％LocalFolder％MyDBbak”

此脚本执行以下 *** 作（逐行）：

将变量设置为本地SQL备份目录。

创建MyDB的SQL备份（使用Windows身份验证）到本地SQL备份目录。

将本地备份文件复制到网络共享。

删除本地备份文件。

同样，这是首选方法，因为它的工作原理和备份失败的可能性是最小的，因为备份是在本地磁盘上创建。 但是，如果没有足够的磁盘空间来存储备份文件的本地副本，则此 *** 作将失败。 在这种情况下，您需要添加额外的磁盘空间或直接备份到网络共享。

直接备份到网络共享

通常，当您尝试使用以下命令直接创建备份到网络共享时：

SqlCmd -E -Q“备份数据库MyDB到磁盘=\ 1921681655BackupDatabasesMyDBbak”

你很可能会得到一个错误的行：

消息3201，级别16，状态1，服务器JF，行1 

无法打开备份设备\ 1921681655BackupDatabasesMyDBbak。  *** 作系统错误5（访问被拒绝。）。 

消息3013，级别16，状态1，服务器JF，第1行 

BACKUP DATABASE异常终止。

尽管使用Windows身份验证（-E开关）和Windows帐户作为通过Windows资源管理器访问和复制文件到共享的能力运行SQL备份命令，仍会出现此错误。

此 *** 作失败的原因是SQL命令在SQL Server服务运行的帐户的边界内执行。 当您在计算机上查看服务列表时，很可能您将看到运行为（登录为）列的SQL Server服务本地系统或网络服务，它们是没有网络访问权限的系统帐户。

在我们的系统上，网络共享命令的备份失败，因为我们有SQL Server服务作为本地系统运行，再也无法获得任何网络资源。

为了允许SQL直接备份到网络共享，我们必须将SQL Server服务作为可访问网络资源的本地帐户运行。

编辑SQL Server服务的属性，并在“登录”选项卡上将服务配置为作为具有网络访问权限的备用帐户运行。

单击“确定”后，您将收到一条提示，指示在重新启动服务之后，设置才会生效。

重新启动服务。

服务列表现在应显示SQL Server服务正在作为您配置的帐户运行。

现在当您运行命令直接备份到网络共享：

SqlCmd -E -Q“备份数据库MyDB到磁盘=\ 1921681655BackupDatabasesMyDBbak”

您应该会看到一个成功消息：

处理数据库MyDB的152页，文件1上的文件MyDB。 

为数据库MyDB处理2页，文件1上的文件MyDB_log。 

BACKUP DATABASE在0503秒（2493 MB /秒）中成功处理了154页。

使用备份文件现在在网络共享目录：

网络共享注意事项请务必注意，备份命令希望能够直接连接到网络共享，而不会提示您输入凭据。 您配置要运行的SQL Server服务的帐户必须与网络共享具有可信连接，其中相应的凭据允许访问，否则可能会发生以下错误：

消息3201，级别16，状态1，服务器JF，行1 

无法打开备份设备\ 1921681655BackupDatabasesMyDBbak。  *** 作系统错误1326（登录失败：未知用户名或密码错误。）。 

消息3013，级别16，状态1，服务器JF，第1行 

BACKUP DATABASE异常终止。

此错误表示网络共享不接受帐户的用户名和密码，并且命令失败。

另一个要记住的问题是备份直接执行到网络资源，因此网络连接中的任何打嗝可能会导致您的备份失败。 因此，您只应该备份到稳定的网络位置（即可能不是***）。

安全隐患

如前所述，使用在本地备份然后复制到网络共享的方法是首选，因为它允许您将SQL服务作为仅具有本地系统访问权限的帐户运行。

通过将服务作为备用帐户运行，您打开了潜在的安全问题的大门。 例如，恶意SQL脚本可以在备用帐户下执行并攻击网络资源。 此外，对相应帐户（密码更改/到期或帐户的删除/禁用）的任何更改将导致SQL Server服务无法启动。

如果您使用备用帐户运行SQL Server实例，请务必记住这些要点。 如果采取适当的预防措施，则这些不显示阻止程序，则应考虑添加额外的硬盘驱动器空间，然后实施本地备份和复制，以便可以使用本地帐户运行SQL服务。

怎么在不同数据库之间进行同步数据

数据库A和数据库B是建立在两台独立的数据库服务器上，那么采用dblink方式是一种可行的方式，存在两个数据同步过程：

一、数据库A正常运行的时候需要将数据同步到备用库即数据库B；

二、数据库A不正常的时候启用数据库B，在数据库A恢复正常之前的数据更新都发生在数据库B，那么需要将数据库B的数据同步给数据库A。

第一种方式：前提是数据库A和数据库B本地网是24小时互通的同时对数据同步实时性有比较高的要求，那么可以建立DBLINK，在两个库都建触发器，不管当前在哪个库发生数据更新的时候实时同步数据到目标数据库；

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