发电机状态监测一般通过检测其转子电流、转动力矩、旋转速度等参数来判别,但是, 由于其状态参数均为动态变化的,很难通过常规的监测方法判别出健康状态。
随着计算机接口技术和数字信号处理技术的发展,可以利用高速数据采集技术和数字信号处理技术,将其 旋转时的声音和振动信号实时高速采集。
由于发电机旋转时的声音和振动信号的采集与发动 机非定常失速过程的记录要求进行多通道、大容量数据的实时测量、采集和存储、FFT 分析和可视化的数据显示,数据的采集速率至少要 8-10MS/s,因此对于一套能 实施可行的可用于对发电机状态监测系统而言,除了需要具有高速处理能力的计算机系统 外,更为重要的是需要具有板载高速存储、同步锁存、高速且多路同步数据采集的数据采集硬 件。该系统选用研华的同步数据采集多功能卡 PCI-1714UL 最高采样率为 10MHz。
发电机在正常时,其振动的声音及其自身的振动频谱是有规律的,但是一旦发电机出现异常 时,其频谱便会出现变异和失真。声音处理的框架图如下：
系统工作时,先将声音输入的模拟声音信号转换成标准的 PCM 数字信号,再经过一些滤波存入数据缓冲池,当采样的数据达到一个语音帧时,高速处 理计算机即进行编码处理。
系统的关键是要分辨发电机叶片转动时,定子与转子电磁场交互切割发出的声音、以及在故障时与其他杂物碰撞的声音、还有与机壳内的污垢粉尘碰撞引起 的声音等之间的区别。必要时也可将采集的声音信号再重构,即对编码后的数据将直接进行 解码,解码后的重构语音数据经过声效芯片转换后,还原成模拟语音信号通过扬声器输出, 以备监测专家试听,人工识别是哪种声音以判别发动机的故障。
发电机振动原始信号
发电机振动信号频谱图
整个系统采用Visual C 为程序开发平台,在本系统 中,数字信号处理是这个程序设计的关键,包含有大量的数据计算、频谱分析。
