基于振动传感器数据构建预测性维护AI模型

2023-10-31 04:50

本文主要是介绍基于振动传感器数据构建预测性维护AI模型,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

 预测性维修(Predictive Maintenance,简称PdM)是以状态为依据(Condition Based)的维修,在机器运行时,对它的主要(或需要)部位进行定期(或连续)的状态监测和故障诊断,判定装备所处的状态,预测装备状态未来的发展趋势,依据装备的状态发展趋势和可能的故障模式,预先制定预测性维修计划。

01

振动传感器的基础知识

传感器的主要应用领域:

土木桥梁;机械机床; 汽车NVH;航天航空;海洋船舶;风能电力;国防军工;石油化工;振动台控制;材料特性;教育教学。

传感器的产品类型:

有集中式;便携式;组合式;坚固式;分布式

描述振幅的三种基本参量:位移x,速度v,加速度a

 位移微分积分速度微分积分加速度位移x:  

速度v:  加速度:  可以看出,位移、速度和加速度幅值大小的关系是:

  

微积分前后波形的变化:

1)、相位差90°

2)、幅值变化与频率有关系:位移相同时,速度与频率成正比,加速度与频率的平方成正比。

在实际工程中低阶振动更重要,由于力和加速度成正比,假设在相同力的作用下,不同频率的振动有相同的加速度A=100,则推算到振动速度V和位移X的公式如下:

  

频率f1101001000
圆频率  6.2862.86286280
加速度  100100100100
加速度  161.60.160.016
位移  2.50.0250.000250.0000025

可见,在相同振动加速度下,随着频率增加,振动位移按平方关系下降。工程中,高频的震动位移都是非常微弱的,对结构几乎不形成损伤,因此无需关心

02

常见振动传感器类型

  • 加速度传感器:输出振动加速度信号;

  • 速度传感器:输出振动速度信号;

  • 位移传感器:输出振动位移信号,如电涡流传感器;

  • 力传感器:输出力信号(力垂中的压力、拉力);

  • 应变传感器:应变片,需要通过惠斯通桥路,输出应变信号;

  • 声音传感器:传声器,输出声波在空气中的振动压力信号;

  • 转速传感器:多种形式(光电、涡流、编码器等),用于输出机械转速信息;

传感器的选择方法

  • 应用对象的频率特性:

    • 位移 适合较低频率,多用于大型结构、地震

    • 加速度适合较高频率,多用于机械振动、冲击等;

    • 速度 适合中频频率,多用于结构、地震等

    • 高频

    • 低频

  • 安装方式:根据合适的安装方式,可能要选择不同的传感器

    • 若测量转轴振动,需要非接触式测量,可选择电涡流式位移传感器

    • 若测量轴承座上的振动,则可以选择普通的加速度传感器

    • 例如:机械旋转部件的振动

  • 灵敏度(标定值)

    • 传感器将物理量转为电量的比例系数,如50mV/g,100pc/N

    • 根据被测量的大小,选择合适灵敏度的传感器,既保持信噪比,又保证量程

  • 测量的频率范围

    • 传感器均有其可用的频率范围,应能包含被测对象关心的频率。传感器可用于频率范围内,其灵敏度 是基本稳定的,此范围之外则会增大或变小

  • 测量的幅值范围

    • 传感器最大和最小可测量的幅值范围,应符合被测对象的要求

03

基于加速度传感器数据构建模型

1、老样子,我们导入机器学习三大件

import numpy as np
import pandas as pd
import random
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
import seaborn as sns
# from sklearn.preprocessing import StandardScaler 
# scaler = StandardScaler()

2、读入机器健康时的振动数据

header_list = ['time','x','y','z']
mHealthy = pd.read_csv('data/m1_vib1.csv',header = None, names = header_list )
mHealthy['ds'] = mHealthy['time'].apply(lambda x: float((x- 15840094829302)/1000))

3、读入机器出现问题时的数据

mBroken = pd.read_csv('data/m2_vib3.csv',header = None, names = header_list )
mBroken['ds'] = mBroken['time'].apply(lambda x: float((x- 15840094829302)/1000))

4、从上面看来数据的特征似乎有点少,现在我们需要做的就是进行数据增强,我们对数据进行求均值,有效值,偏度,峰度等相关的数据变换。

Main = pd.DataFrame(columns=['SDx','SD

这篇关于基于振动传感器数据构建预测性维护AI模型的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/312933

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