用于速度和缺陷识别的扫描图案概率计算的制作方法

1.本发明涉及一种用于速度和缺陷识别的扫描图案(swept pattern)概率计算。


背景技术：

2.火车可以具有许多轨道车(/轨道车厢)(rail cars)，每个轨道车可以具有多个车轴(/轮轴)(axles)和对应的轴箱(axle-boxes)。每个轴箱可以在其中安装有来自相同的制造商或不同的制造商的轴承。随着时间的推移，轴承由于许多原因(例如，污染、表面缺陷、润滑问题等)而产生(develop)缺陷，该缺陷可以在轴承的振动谐波内被检测出。收集和监测(/监控)(monitor)这些振动谐波以及解决在这些振动谐波中检测到的缺陷的领域被称为状态(/状况)监测。
3.此外，无论传统的状态监测应用是在线还是离线的，安装、利用和维护支持收集和监测轴承振动谐波的轴速传感器可能会是有问题的和/或昂贵的。例如，传统的状态监测应用需要知道在百分之几的公差内的轴速，以在轴承振动谐波内识别与轴承缺陷相关联的振动频谱频率分量/征兆(/症状)(symptom)。即使知道近似轴速，传统的状态监测应用也是冗余的(redundant)或不可靠的，并且这些应用无法检测到轴承缺陷。
4.在传统的状态监测应用中，管理可能会影响轴速计算的参数(诸如，以每个轴箱的轮(wheel)直径为例)以及及时更新数据库相对于工时而言可能会是昂贵的(/耗时的)，同时还容易出现错误。


技术实现要素：

5.根据一个或多个实施方式，在此提供一种方法。所述方法可以由计算机实施，使得计算机从一个或多个传感器接收状态监测数据。计算机针对状态监测数据沿着速度范围扫描图案，并且将图案的每个图案分量乘以匹配的直接环境频谱分量或匹配的插值后的环境频谱分量。可以通过执行将图案分量与相应的环境频谱分量相匹配的线性分析或多项式分析来确定插值后的环境频谱分量。然后，计算机通过一种或多种方法将图案分量加在一起以产生一个或多个结果。
6.根据一个或多个实施方式，以上方法可以实现为系统、设备和/或计算机程序产品。
7.通过本公开的技术来实现了另外的特征和优点。在此详细描述了本公开的其他实施方式和方面。为了更好地理解具有优点和特征的本公开，请参照说明书和附图。
附图说明
8.在权利要求书中特别指出并明确要求保护该主题。通过以下结合附图的具体实施方式，在此的实施方式的前述和其他特征以及优点是显而易见的，在附图中：
9.图1描绘了根据一个或多个实施方式的系统；
10.图2描绘了根据一个或多个实施方式的处理流程；
114、数据传输电子器件117(例如，无线调制解调器和/或近场通信(nfc)应答器)以及将传感器装置110固定到轮104的附接组件118(例如，其多个固定螺栓中的一个)。附接组件118可以是将传感器装置110附接到待监测的机械系统的任意支架、凸缘等。
18.例如，每个传感器装置110可以是紧凑的电池操作装置(例如，使用电池112)，其测量其所附接的轮104(例如，具体地，附接到该轮104的紧固元件中的至少一个)的轴承的静态和动态数据(例如，状态监测数据)。经由数据传输电子器件117，每个传感器装置110可以将状态监测数据无线地传输(如由双箭头119表示)到诸如计算装置120的装置、服务器和系统。
19.根据一个或多个实施方式，每个传感器装置110的数据收集器115的存储器和/或数据传输电子器件117可以存储状态监测(结果)，和/或可以与唯一传感器标识符相关联。例如，nfc应答器可以用至传感器装置110的无线调制内部相关联的唯一传感器标识符来预编程，和/或可以用与该特定传感器和安装位置(例如，它是否安装在轨道转向架轮的轴箱轴承上或附近)有关的细节来预编程。此外，以各种预定义的间隔并且用速度门控(例如，当轨道车101正在移动并且没有停放在轨道停车场(rail yard)中时)，传感器装置110记录状态监测数据。
20.计算装置120包括一个或多个中央处理单元(cpu)(统称或总体上称为处理器121)。处理器121经由系统总线联接到存储器122和各种其他组件。存储器122可以包括只读存储器(rom)和随机存取存储器(ram)。rom联接到系统总线，并且可以包括控制计算装置120的特定基本功能的基本输入/输出系统(bios)。ram是联接到系统总线以供处理器121使用的读写存储器。存储器122存储数据124和软件125。
21.数据124包括以各种数据结构组织的定性或定量变量的一组值，以支持软件125的操作并供软件125的操作使用。根据一个或多个实施方式，存储器122可以从传感器装置110累积和/或存储数据124以供计算装置120使用。在这方面，例如，数据124可以包括状态监测数据(例如，轴承的振动和温度、轴承振动谐波)以及速度范围(例如，从轴箱103的轴由于轴承而可以回旋/旋转的最高期望速度到最低期望速度的范围)、速度值、均方根(/统计平方公差/统计数据的平方和的平方根/和方根)(root sum squared)(rss)值、轴承代号、唯一传感器标识符、数据累积的预定义间隔以及一个或多个专用于轴承缺陷的特定图案。在一个或多个示例中，轴的速度可以被定义为每分钟转数，如通过利用近似的轨道轮直径的gps计算所确定的。
22.进一步注意，一个或多个图案中的每个可以是关于特定轴承缺陷的随时间(例如，随着轴承缺陷产生)的一组频率。在这方面，该组频率与正常轴承操作之外的缺陷分量/征兆相关。可以对图案进行加权，使得最大匹配(例如，在频率与缺陷分量/征兆之间的最大匹配)相对于其他匹配给出最高值。图案中的每个缺陷分量/征兆具有最大值1，但通常小于1。一个或多个图案的示例可以包括检测外滚道缺陷频率的球过频率外(bpfo)图案、检测内滚道缺陷频率的球过频率内(bpfi)径向和轴向负载图案、检测球轴承缺陷频率的球自转频率(bsf)图案以及检测保持架缺陷频率的保持架基带频率(/基频)(ftf)图案。可以应用图案的加权，使得bpfo图案每5个谐波具有1
×
bpfo，bpfi径向和轴向负载图案每3个谐波具有1
×
bpfi且带有1
×
n个边带(sideband)，bsf图案具有1
×
bsf或2
×
bsf以及带有ftf边带的少量谐波，并且保持架ftf图案具有1
×
ftf和少量谐波。
23.软件125被存储为用于在处理器121上执行的指令。也就是说，存储器122也是可被处理器121读取的有形存储介质的示例，其中软件被存储为用于由处理器121执行以使系统100运行(/操作)的指令，诸如，在此参照图2至图3所描述的指令。注意，软件125可以驻留(reside)在许多类型的状态监测系统内的任何位置，并且可以提供存储操作、趋势(分析)操作和报警操作，当存在缺陷时，sppc提供轴速、缺陷类型和频率以用于相应的系统状态指标(indicator)(ci)计算。例如，根据一个或多个实施方式，如在此所描述的，软件可以包括sppc自动检测算法。通常，sppc自动检测算法可以由计算装置120实现，以自动检测轴箱103的轴承(例如，轨道轴箱轴承)上的轴承缺陷，而无需知道准确的轴速，从而节省了成本(例如，工时)并减少了管理不断变化的轮直径的误差。
24.此外，当执行软件的sppc自动检测算法时，计算装置120将若干特定加权图案扫描通过指定的速度范围，同时针对每个速度步长(/速度阶跃)(speed step)和每个图案类型计算任意相关(any correlations)的rss值。继而，将速度识别为被提供最大值的速度，并且通过给出(/赋予)该最大值的特定图案识别缺陷类型。如果不存在缺陷分量/征兆，则软件不注意到速度(例如，因为它不重要)。如果存在缺陷分量/征兆，则将这些识别到的缺陷分量/征兆与特定图案相关联，以计算轴速、轴承缺陷的频率和轴承缺陷的类型。
25.计算装置120包括联接到系统总线的一个或多个输入/输出(i/o)适配器123。一个或多个i/o适配器123可以包括与系统存储器122和/或任何其他类似组件通信的小型计算机系统接口(scsi)适配器。一个或多个i/o适配器123可以包括与传感器装置110的nfc应答器通信的nfc应答器。例如，一个或多个i/o适配器123可以使系统总线与网络130互连(/互相连接)(interconnect)(网络130可以是外部网络)，使得系统100能够与其他这样的系统(即，服务器140)通信。
26.系统100还包括网络130和服务器140。网络130包括连接在一起、共享资源的计算机组。如在此所描述的，网络130可以是任何类型的网络，包括局域网(lan)、广域网(wan)或因特网(/互联网)。服务器140包括处理器142和存储器144(如在此所描述的)，并且向计算装置120提供各种功能，诸如，共享和存储数据124、提供处理资源和/或执行计算(例如，实现软件125)。
27.根据一个或多个实施方式，例如，服务器140可以是云托管状态监测系统，其通过处理器142执行存储在存储器144中的软件(例如，包括sppc自动检测算法的软件125)。此外，以各种预定义的间隔(例如，诸如当轨道车101在使用结束时停放在轨道停车场中时)，服务器140的云托管状态监测系统从传感器装置110下载并存储数据(例如，包括唯一传感器标识符和/或相应的状态监测数据的数据124)。因此，服务器140的软件可以使用其中的数据来执行与计算装置120的软件125类似的操作。
28.现在转到图2，根据一个或多个实施方式描绘了由系统100实施的处理流程200。处理流程200可以由系统100的任何组件来实施。通常，关于处理流程200，速度是未知的，而轴承细节是已知的。也就是说，尽管精确的轴速(例如，rpm)是未知，但是精确的轴承细节(例如，轴承缺陷频率)是已知的，并且在特定带(/频带)(band)(例如，+/-10％的窄的带宽和/或+/-40％的宽的带宽)内操作。注意，带可以是中心固定的，或者可以是由gps处理导出的。还可以通过各种方法将频谱毯噪声和不可识别的比毯(噪声)高的峰值“归零”来增强处理流程200。
29.在传统的状态监测中，如果轴承的速度变化小，则固定的中心速度配置有大的搜索带(例如，+/-5％或更大)；然而，这可能会导致错误检测/警报(例如，误报(/假阳性)(false positives))，因为从除了缺陷之外的其他源选择频谱分量的概率较大。于是，这需要分析员花费大量的工时手动分析频谱和其他机器信息，以接收或丢弃(discard)警报。相比之下，处理流程200提供了通过使用在此描述的特定频带来减少误报的技术效果和益处。
30.处理流程200开始于框210，并且计算机(例如，计算装置120和/或服务器140)从一个或多个传感器(例如，传感器装置110)接收/累积状态监测数据。根据一个或多个实施方式，状态监测数据以及在此描述的其他数据可以从传感器装置110传输(例如，如图1中的双箭头119所示)到计算装置120。更特别地，状态监测数据包括轴承的振动谐波。计算装置120还可以通过网络130将状态监测数据以及在此描述的其他数据转发到服务器140。因此，计算装置120和服务器140两者累积足够的信息来支持处理流程200的执行。状态监测数据的累积可以以预定义的间隔发生，并且在一些情况下，累积(操作)每天执行两次(例如，在轨道车101离开轨道停车场之前以及在其返回之后)。
31.在框220处，计算机(例如，计算装置120和/或服务器140)针对状态监测数据沿着速度范围扫描一个或多个图案。根据一个或多个实施方式，计算装置120和/或服务器140可以在它们各自的存储器122和144中存储速度范围。该速度范围可以针对测量时的条件从最高期望速度到最低期望速度来预定义，并且包括多个速度步长(speed step)。根据非限制性实施方式，缺陷图案被“扫描”跨过从许多迭代中的速度范围导出的频率范围，其中每次迭代被称为“速度步长”。此外，计算装置120和/或服务器140可以执行软件(例如，软件125)以按照速度范围的每个速度步长扫描/应用这些图案，该软件计算针对每个速度步长和每个图案类型的速度/图案相关的rss值(例如，在最高频率分量时的窗口的小部分)。一个或多个窗口对应于频谱，使得如果有带有800条线的1000赫兹频谱，则针对每条线的每个窗口具有与该窗口的中心频率相关联的多少振动能量的值(例如，1.25赫兹的宽度)。
32.转到图3，根据一个或多个实施方式描绘了曲线图300。曲线图300示出了由sppc自动检测算法的图案330扫描320的振动谐波310的示例。振动分量频率351由图案分量352识别。在一个或多个实施方式中，每个图案分量352对应于由阶数以及每个阶的任一侧的边带的数量定义的若干分量。在扫描期间，图案分量352变得与振动分量351重合(/一致)(coincidental)。随着图案分量352变得与振动分量351重合时，通过将图案分量加权值的rss(均方根)值乘以对应的频谱窗口(bin)值(它们在该扫描步长中对准(/对齐))而获得的乘积达到该图案的最大值。因此，在若干类型的缺陷图案中，具有最大的最大值的缺陷图案识别最可能存在的缺陷类型。如所示出的，曲线图300还示出了分别由sppc自动检测算法的图案分量380和380扫描的振动谐波360和370的其他示例。在一个或多个非限制性实施例中，每个实施的轴承具有已知或预先确定的轴承缺陷频率。因此，可以通过至少部分地基于已知的轴承缺陷频率比率(即，轴承类型)来识别准确的速度，从而允许(使用)窄的搜索频带来识别缺陷频率分量(即，分量缺陷发生所处的频率)。以这种方式，可以显著减少误报的数量，从而增加在软件(例如，软件125)标记真阳性(true positive)时的置信度(/可靠度)(confidence)。这增加了软件检测(例如，警报)的可靠性，并且减少了所需的工时数。还要注意，图案加权(pattern weighting)使得如果多于一个图案跨过一组频谱分量，则只有具有最佳匹配(概率)的一个图案给出(/赋予)最高值。
33.在框240处，由计算机将每个图案分量(例如，一个或多个图案)乘以匹配的环境频谱分量。在一些示例实施方式中，使用插值后的匹配环境频谱分量来执行将一个或多个图案中的每个图案分量乘以匹配的环境频谱分量。在其他示例实施方式中，使用二次峰值插值后的匹配环境频谱峰值(quadratic peak interpolated matching environmental spectral peak)来执行将一个或多个图案中的每个图案分量乘以匹配环境频谱分量。在框250处，由计算机相加。由计算机相加包括将图案分量加在一起。在一些示例实施方式中，可以使用均方根(/统计平方公差/统计数据的平方和的平方根/和方根)(rss＝root sum square)将图案分量加在一起。在操作260处，相加识别一个或多个结果。结果包括但不限于最可能的缺陷、轴承缺陷频率比率以及准确的轴速(即，由振动信号中存在的缺陷和已知的轴承缺陷比率确定的精确或真实的轴速)。
34.在虚线框270(例如，可选框)处，计算机输出一个或多个结果。在这方面，技术人员可以容易地确定由计算机监测的任何轴承的问题并采取补救措施(例如，更换或修理轴承)。注意，如果不存在缺陷分量，则是否知道速度并不重要。如果在状态监测数据内存在其他频谱分量(例如，来自机器动力(machine dynamics)/机械)，则其他频谱分量也可以具有与其相关联的图案，以在没有轴承缺陷的情况下计算速度。
35.图4描绘了根据一个或多个实施方式的示例算法400。示例算法400开始于接收初始调节监测数据的框401、402和404。初始条件监测数据包括但不限于针对轴rpm的包络加速度测量的振动频谱(如框401所示)、预先确定的轴承缺陷特定图案分量(如框402所示)、计算的速度范围、轴承缺陷特定计算的基带频率范围和边带频率范围以及扫描步长(sweep step size)(如框404所示)。在一个或多个非限制性实施例中，当gps具有误差范围(例如，+/-5％)并且轮直径具有误差值(例如，从用于计算rpm(轴速度)的所述直径+/-5％)时，则扫描图案的速度范围包括至少部分地基于gps误差范围和轮直径误差值的可接受的最小误差值，在该示例中，轮直径误差值将为至少约+/-10％
36.然后，在框410处，示例算法400将变量初始化。例如，分别将相关值、基带频率和边带频率初始化为零。在框415处，针对轴承的每个振动谐波，进入for循环。更特别地，对于基带范围(低到高)，示例算法400逐步通过基带步长，以跨过(crosss)振动谐波扫描图案。在判定框(/判断框)(decision block)425处(如do箭头所示)，for循环包括确定边带的数量是否大于零。如果边带的数量不大于零，则示例算法400进行到框430(例如，遵循“否”箭头)。
37.在框430处，调用相关函数，并且在判定框440处，确定相关值中的任意相关值是否大于存储值。如果相关值大于存储值，则示例算法400进行到框445(例如，遵循“是”箭头)。然后，示例算法400通过返回到框415而在框450进入到下一图案。在返回到框415后，示例算法400返回特定缺陷类型(例如，针对任何被识别的相关值、基带频率以及边带频率；如框451所示)。
38.在框445处，更新相关值和频率。如果边带的相关值不大于存储值，则示例算法400进行到框450(例如，遵循“否”箭头)。
39.返回到判定框425，如果边带的数量大于零，则示例算法400进行到框460(例如，遵循“是”箭头)。在框460处，针对轴承的每个振动谐波，进入另一个for循环。更特别地，针对边带范围(低到高)，示例算法400逐步通过边带步长，以跨过振动谐波扫描图案。在框465
处，调用相关函数。在判定框470处，确定相关值中的任意相关值是否大于存储值。如果相关值不大于存储值，则示例算法400进行到框450(例如，遵循“否”箭头)。如果相关值大于存储值，则示例算法400进行到框480(例如，遵循“是”箭头)。在框480处，更新相关值和频率。然后，示例算法400进行到框450。
40.在此参照相关附图描述了本发明的各种实施方式。可以想到本发明的替代实施方式，而不会脱离本发明的范围。在以上描述和附图中阐述了元件之间的各种连接和位置关系(例如，上方、下方、相邻等)。除非另有说明，否则这些连接和/或位置关系可以是直接的或间接的，并且本发明不旨于在这方面进行限制。因此，实体的联接可以指直接联接或间接联接，并且实体之间的位置关系可以是直接位置关系或间接位置关系。此外，在此描述的各种任务和处理步骤可以合并(/被包含)到具有在此未详细描述的附加步骤或功能的更全面的程序或处理中。
41.以下限定和缩写用于解释权利要求书和说明书。如在此所使用的，术语“包含”、“包含
……
的”、“包括”、“包括
……
的”、“具有”、“具有
……
的”、“含有”或“含有
……
的”或它们的任何其他变型旨在涵盖非排他性的包含。例如，包含一列要素的组合物、混合物、处理、方法、制品或设备不必须仅限于那些要素，而是可以包括未明确列出的或这样的组合物、混合物、处理、方法、制品或设备固有的其他要素。
42.另外，术语“示例性”在此用于表示“用作示例、实例或说明”。在此描述为“示例性”的任何实施方式或设计不必须被解释为比其他实施方式或设计优选或有利。术语“至少一个”和“一个或多个”可以被理解为包括大于或等于一的任何整数个，即一个、两个、三个、四个等。术语“多个”可以被理解为包括大于或等于二的任何整数个，即两个、三个、四个、五个等。术语“连接”可以包括间接“连接”和直接“连接”两者。
43.术语“约”、“大体上”、“近似”以及它们的变型旨在包括与基于提交本技术时可用的装备的特定量的测量相关联的误差程度。例如，“约”可以包括给定值的
±
8％或
±
5％或
±
2％的范围。
44.为了简洁起见，可以在此详细描述或可以不在此详细描述与实现和使用本发明的方面相关的常规技术。特别地，用于实现在此描述的各种技术特征的计算系统和特定计算机程序的各个方面是公知的。因此，为了简洁起见，在此仅简要地提及或完全省略许多常规的实施细节，而不提供公知的系统和/或处理的细节。
45.本发明可以是任何可能的技术细节集成水平(level)的系统、方法和/或计算机程序产品。计算机程序产品可以包括计算机可读存储介质(或多个介质)，所述计算机可读存储介质上具有用于使处理器执行本发明的各方面的计算机可读程序指令。
46.计算机可读存储介质可以是可以保持和存储供指令执行装置使用的指令的有形装置。计算机可读存储介质可以是例如但不限于电子存储装置、磁存储装置、光存储装置、电磁存储装置、半导体存储装置或前述的任何合适组合。计算机可读存储介质的更具体示例的非穷尽列表包括以下内容：便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦除可编程只读存储器(eprom或闪存)、静态随机存取存储器(sram)、便携式光盘只读存储器(cd-rom)、数字通用光盘(dvd)、记忆棒、软盘、机器编码装置(诸如，其上记录有指令的穿孔卡或槽中的隆起结构)以及前述的任何合适组合。如在此所使用的计算机可读存储介质不应被解释为瞬时信号本身，诸如，无线电波或其他自由传播的电磁波、通过波
导或其他传输介质传播的电磁波(例如，穿过光纤缆线的光脉冲)或者通过电线传输的电信号。
47.在此描述的计算机可读程序指令可以从计算机可读存储介质下载到相应的计算/处理装置，或者经由网络(例如，因特网、局域网、广域网和/或无线网络)下载到外部计算机或外部存储装置。网络可以包括铜传输电缆、光传输光纤、无线传输、路由器、防火墙、交换机、网关计算机和/或边缘服务器。每个计算/处理装置中的网络适配器卡或网络接口从网络接收计算机可读程序指令，并且转发计算机可读程序指令以存储在相应计算/处理装置内的计算机可读存储介质中。
48.用于执行本发明的操作的计算机可读程序指令可以是汇编指令、指令集架构(isa)指令、机器指令、机器相关指令、微代码、固件指令、状态设定数据、集成电路的配置数据或者以一种或多种编程语言的任何组合编写的源代码或目标代码，所述一种或多种编程语言包括面向对象的编程语言(诸如，smalltalk、c++等)以及程序化编程语言(诸如“c”编程语言或类似编程语言)。计算机可读程序指令可以完全在用户的计算机上执行、部分地在用户的计算机上执行、作为独立软件包执行、部分地在用户的计算机上且部分地在远程计算机上执行或者完全在远程计算机或服务器上执行。在后一种情况下，远程计算机可以通过任何类型的网络(包括局域网(lan)或广域网(wan))连接到用户的计算机，或者可以(例如，通过使用因特网服务提供商的因特网)进行到外部计算机的连接。在一些实施方式中，包括例如可编程逻辑电路、现场可编程门阵列(fpga)或可编程逻辑阵列(pla)的电子电路可以通过利用计算机可读程序指令的状态信息使电子电路个性化来执行计算机可读程序指令，以执行本发明的各方面。
49.在此参照根据本发明的实施方式的方法、设备(系统)和计算机程序产品的流程图示和/或框图来描述本发明的各方面。将理解的是，流程图示和/或框图的每个框(/块)以及流程图示和/或框图中的框的组合可以通过计算机可读程序指令实现。
50.可以将这些计算机可读程序指令提供给通用计算机、专用计算机或用于生产机器的其他可编程数据处理设备的处理器，使得经由计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令创建用于实现在流程图和/或框图的一个框或者多个框中指定的功能/动作的装置。这些计算机可读程序指令还可以存储在计算机可读存储介质(计算机可读存储介质可以指导计算机、可编程数据处理设备和/或其他装置以特定方式起作用)中，使得其中存储有指令的计算机可读存储介质包括制造品，所述制造品包括实现流程图和/或框图的一个框或多个框中指定的功能/动作的各方面的指令。
51.计算机可读程序指令还可以被加载到计算机、其他可编程数据处理设备或其他装置上，以使得将在计算机、其他可编程设备或其他装置上执行的一系列操作步骤产生计算机实现的过程，使得在计算机、其他可编程设备或其他装置上执行的指令实现在流程图和/或框图的一个框或多个框中指定的功能/动作。
52.附图中的流程图和框图示出了根据本发明的各种实施方式的系统、方法和计算机程序产品的可行实现方式的架构、功能和操作。在这方面，流程图或框图中的每个框可以表示指令的模块、段或部分，所述模块、段或部分包括用于实现指定的逻辑功能的一个或多个可执行指令。在一些替代实现方式中，框中指出的功能可不按附图中指出的顺序执行。例如，根据所涉及的功能，连续示出的两个框实际上可以基本上同时执行，或者这些框有时可
以以相反顺序执行。还将注意，框图和/或流程图示中的每个框以及框图和/或流程图示中的框的组合可以由执行指定功能或动作的或者实行专用硬件和计算机指令的组合的基于专用硬件的系统来实现。
53.在此使用的术语仅出于描述特定实施方式的目的，而非意在限制。除非上下文另外清楚地指示，否则如在此所使用的，单数形式也意在包括复数形式。将进一步理解的是，当在本说明书中使用术语“包括”和/或“包含”时，列举存在所陈述的特征、数量、步骤、操作、元件和/或组件，但不排除存在或添加一个或多个其他特征、数量、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。
54.已经出于说明的目的呈现了在此的各种实施方式的描述，但是并不旨在穷举或限于所公开的实施方式。许多变型和变化对于本领域普通技术人员将是显而易见的，而不会脱离所描述的实施方式的范围和精神。选择在此使用的术语是为了最佳地解释实施方式的原理、实践应用或对市场中已有(/已发现)的技术的技术改进，或者使本领域普通技术人员能够理解在此公开的实施方式。

技术特征：
1.一种方法，包括：由计算机从一个或多个传感器接收状态监测数据；由所述计算机针对所述状态检测数据沿着速度范围扫描一个或多个图案；由所述计算机将所述一个或多个图案的每个图案分量乘以匹配的环境频谱分量；以及由所述计算机将所述图案分量加在一起，以产生一个或多个结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述状态监测数据包括轴承振动谐波。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述一个或多个传感器测量、记录和传输轴承的所述状态监测数据。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述速度范围从最高期望速度到最低期望速度来预定义，并且包括多个速度步长。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述一个或多个结果包括轴速、最可能的缺陷和最可能的缺陷频率中的至少一者。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，使用插值后的匹配环境频谱分量来执行由所述计算机将所述一个或多个图案的每个图案分量乘以匹配的环境频谱分量的步骤。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，使用二次峰值插值后的匹配环境频谱峰值来执行由所述计算机将所述一个或多个图案的每个图案分量乘以匹配的环境频谱分量的步骤。8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，使用均方根(rss)方法来执行由所述计算机将所述图案分量加在一起的步骤。9.一种包括计算机可读存储介质的计算机程序产品，所述计算机可读存储介质具有体现在其中的程序指令，所述程序指令由计算机可执行以使得：由计算机从一个或多个传感器接收状态监测数据；由所述计算机针对所述状态监测数据沿着速度范围扫描一个或多个图案；由所述计算机将所述一个或多个图案的每个图案分量乘以匹配的环境频谱分量；以及由所述计算机将所述图案分量加在一起，以产生一个或多个结果。10.根据权利要求9所述的计算机程序产品，其特征在于，所述状态监测数据包括轴承振动谐波。11.根据权利要求9所述的计算机程序产品，其特征在于，所述一个或多个传感器测量、记录和传输轴承的所述状态监测数据。12.根据权利要求9所述的计算机程序产品，其特征在于，所述速度范围从最高期望速度到最低期望速度来预定义，并且包括多个速度步长。13.根据权利要求9所述的计算机程序产品，其特征在于，所述一个或多个结果包括轴速和最可能的缺陷。14.根据权利要求9所述的计算机程序产品，其特征在于，由所述计算机将所述一个或多个图案的每个图案分量乘以匹配的环境频谱分量的步骤是使用插值后的匹配环境频谱分量来执行的。15.根据权利要求9所述的计算机程序产品，其特征在于，由所述计算机将所述一个或多个图案的每个图案分量乘以匹配的环境频谱分量的步骤使用二次峰值插值后的匹配环境频谱峰值。
16.根据权利要求9所述的计算机程序产品，其特征在于，由所述计算机将所述图案分量加在一起的步骤是使用均方根(rss)方法来执行的。17.一种系统，包括：一个或多个传感器，被配置为输出状态监测数据；以及计算机，与所述一个或多个传感器信号通信以接收所述状态监测数据，所述计算机被配置为执行包括下列项的操作：针对所述状态监测数据沿着速度范围扫描一个或多个图案；将所述一个或多个图案的每个图案分量乘以匹配的环境频谱分量；以及将所述图案分量加在一起以产生一个或多个结果。18.根据权利要求17所述的系统，其特征在于，所述状态监测数据包括轴承振动谐波。19.根据权利要求17所述的系统，其特征在于，所述一个或多个传感器测量、记录和传输轴承的所述状态监测数据。20.根据权利要求17所述的系统，其特征在于，所述速度范围从最高期望速度到最低期望速度预定义，并且包括多个速度步长。

技术总结
提供了一种用于执行诸如以轴承为例的组件的速度和缺陷识别的方法和系统。所述方法可以由计算机实施，使得所述计算机从一个或多个传感器接收状态监测数据。所述计算机针对所述状态监测数据沿着速度范围扫描图案，并且将所述图案的每个图案分量乘以匹配的环境频谱分量。然后，所述计算机将所述图案分量加在一起以产生一个或多个结果。以产生一个或多个结果。以产生一个或多个结果。


技术研发人员：艾伦
受保护的技术使用者：斯凯孚公司
技术研发日：2021.08.16
技术公布日：2022/3/8