用于預測電機的機械故障的系統(tǒng)和方法
【專利摘要】本發(fā)明公開一種用于預測車輛中牽引電機的機械故障的方法，所述方法包括：在第一檢測窗口期間監(jiān)測供應至車輛的牽引電機的電信號的第一特性。所述第一特性表示所述牽引電機的第一電機電氣特征。所述方法還包括：從所述第一電機電氣特征的第一數學模型導出一個或多個特征值，和基于所述一個或多個特征值來預測所述牽引電機的機械故障。
【專利說明】用于預測電機的機械故障的系統(tǒng)和方法
【技術領域】
[0001]本發(fā)明所描述的主題的一個或多個實施例涉及電動機，如車輛的牽引電機。雖然就機車或其他軌道車輛的牽引電機來描述某些實施例，但是本發(fā)明中所描述的主題還可以更普遍地應用于其他非公路車輛(OHV)或其他車輛。
【背景技術】
[0002]已知的車輛可以包括若干種電動機，如三相交流電(AC)牽引電機，其接收三相AC以給所述電機供電。就每個電機而言，將電流的不同相位傳遞給設置在所述電機的定子中的不同導電線圈。所述電流在所述定子中產生磁場并且引起所述電機的轉子在所述定子內旋轉。所述轉子可以通過一個或多個齒輪或其他聯接器與車輛的車軸或車輪聯接。所述轉子的旋轉引起所述車軸和車輪的旋轉以推進車輛。
[0003]若干機械部件可以用于實現所述轉子在所述電機的定子內的旋轉。例如，可以將軸承設置在轉子與定子之間，以使轉子位于定子的中央并且允許轉子在定子內以相對較高的速度旋轉。齒輪和/或其他聯接部件可以與所述轉子聯接，以將所述轉子的旋轉轉化成車軸或車輪的旋轉。所述軸承、齒輪和/或其他聯接部件中的一個或多個可能隨時間開始發(fā)生故障。例如，軸承與所述轉子或定子之間的摩擦、齒輪之間的摩擦和/或所述電機的兩個或更多其他部件之間的摩擦可能隨著所述軸承、齒輪或其他部件開始發(fā)生機械故障而增大。如果未及時識別具有發(fā)生故障的軸承、齒輪或其他部件的電機，那么所述發(fā)生故障的軸承、齒輪或其他部件可能卡住或鎖住并且引起所述電機發(fā)生故障。一旦電機發(fā)生故障，電機就可能不再運轉來推進車輛。
[0004]一些已知系統(tǒng)和方法使用添加至車輛的電機上的另外的傳感器來確定所述電機是否趨向于發(fā)生故障，如通過發(fā)生故障的軸承、齒輪或其他部件所引起。然而，這些傳感器的添加可能增加車輛所需要的成本和/或維護。此外，這些已知傳感器中的一些可能不能在趨向于發(fā)生故障的電機與如車輛正在行進通過不平坦的表面、軌道等等的外部噪聲之間進行準確區(qū)分。例如，不平坦的表面可能引起所述傳感器檢測到電機趨向于發(fā)生故障的假陽性識別。
[0005]存在對一種用于預測電動機的即將發(fā)生的機械故障的系統(tǒng)和方法的需要，所述系統(tǒng)和方法不會顯著地增加車輛的成本和/或維護和/或可以在發(fā)生故障的電機與所述系統(tǒng)的外部噪聲之間進行準確區(qū)分。

【發(fā)明內容】

[0006]在一個實施例中，一種用于具有多個電動機的車輛的方法包括:針對所述電機生成電機電氣特征(signature)。所述電機電氣特征可以表示供應至所述電機的電能的一個或多個特性。每個電機可以是與其他電機同一類型的電機和/或與其他電機包括同一類型的軸承(如小齒輪端軸承或其他類型的軸承)。(“同一類型”意思是:電機具有以下特性中的一個或多個:同一制造商零件或零件數量；相同的非微小(non-trivial)電特性或機械特性，以使得可以將一個電機或軸承置換成另一個而無需對所述電機或車輛接口進行回修；或足夠相似的電特性或機械特性，以使得根據本發(fā)明中所描述的本發(fā)明主題的各個方面，可以對所述電機和軸承進行比較而具有成功的結果。)所述方法進一步包括:識別每個所述電機電氣特征的一個或多個故障測度。所述故障測度指示所述電機的軸承的機械特性。所述方法進一步包括:執(zhí)行對每個電機的一個或多個故障測度與同一車輛中的其他電機的一個或多個故障測度的比較。所述方法進一步包括:基于所述比較來預測所述電機中的一個或多個的機械故障。機械故障可以包括聯接至電機上或與所述電機相互連接的一個或多個部件的以下事件或故障:引起包括所述電機以提供推進車輛的牽引力的推進系統(tǒng)或子系統(tǒng)的功能紊亂。機械故障的實例包括牽引電機的鎖定的車軸、卡住的軸承等等。
[0007]在另一個實施例中，一種用于具有多個電動機的車輛的方法包括:針對所述電機產生電機電氣特征。所述電機電氣特征表示供應至所述電機的電能的一個或多個特性。所述方法還包括:識別每個所述電氣特征的一個或多個故障測度電機。所述故障測度指示所述電機的機械特性。所述方法進一步包括:將每個電機的一個或多個故障測度與同一車輛中的其他電機的一個或多個故障測度進行比較；和基于比較所述電機的所述故障測度來預測一個或多個電機中即將發(fā)生的機械故障。
[0008]在另一個實施例中，故障預測系統(tǒng)包括輸入/輸出(I/O)模塊、特征生成模塊和分析模塊。如本發(fā)明中所使用，術語“單元”或“模塊”包括操作以執(zhí)行一個或多個功能的硬件和/或軟件系統(tǒng)。例如，單元或模塊可以包括:基于存儲在如計算機存儲器的有形且非臨時性計算機可讀存儲介質上的指令執(zhí)行操作的一個或多個計算機處理器、控制器和/或其他基于邏輯的設備。替代地，單元或模塊可以包括:基于處理器、控制器或其他設備的硬線邏輯執(zhí)行操作的硬線設備。在一個或多個實施例中，單元或模塊包括如計算機存儲器的有形且非臨時性(例如，不是電信號)的計算機可讀介質或與其相關聯。附圖中所示的單元或模塊可以表示:基于軟件或硬線指令進行操作的硬件、用于存儲和/或提供所述指令的計算機可讀介質、指引硬件來執(zhí)行所述操作的軟件或其組合。
[0009]所述I/O模塊配置用于:確定供應至車輛中的多個電動機的電能的一個或多個特性。所述特征生成模塊配置用于:針對所述電機產生電機電氣特征。所述電機電氣特征表示供應至所述電機的電能的特性。所述分析模塊配置用于:確定所述電機中的一個或多個的電氣特征的一個或多個故障測度。所述故障測度指示所述電機中的一個或多個的機械特性。所述分析模塊還配置用于:將每個電機的故障測度與同一車輛中的其他電機的故障測度進行比較，并且基于比較所述電機的故障測度來預測所述電機中的一個或多個的即將發(fā)生的機械故障。
[0010]在另一個實施例中，提供一種用于具有處理器的系統(tǒng)的計算機可讀存儲介質。所述計算機可讀存儲介質包括指引所述處理器以針對常見車輛的多個電動機生成電機電氣特征的一個或多個指令組。所述電機電氣特征表示供應至所述電機的電能的一個或多個特性。所述一個或多個指令組還指弓I所述處理器來識別每個所述電機電氣特征的一個或多個故障測度。所述故障測度指示所述電機的機械特性。所述一個或多個指令組還指引所述處理器將每個電機的所述一個或多個故障測度與同一車輛中的其他電機的所述一個或多個故障測度進行比較，并且基于比較所述電機的故障測度來預測所述一個或多個電機中即將發(fā)生的機械故障。[0011]在另一個實施例中，一種用于具有多個電動機的車輛的方法包括:獲得所述多個電動機的相應電氣特征。所述電氣特征與供應至所述電機的相應電能有關。所述方法還包括:執(zhí)行對所述電機中的一個的電氣特征與同一車輛中的其他電機的電氣特征的比較，基于所述比較確定所述電機中的所述一個即將發(fā)生的機械故障，和響應于確定所述即將發(fā)生的機械故障而傳達信號。
[0012]在另一個實施例中，診斷方法包括:接收與車輛的多個電機中的一個的即將發(fā)生的機械故障的自動車載確定有關的第一信號；和響應于接收所述第一信號的至少一個以下步驟:為所述車輛安排維護操作；生成用于控制所述車輛的第二信號，所述控制是用于使所述車輛停止或引起所述車輛行進至指定維護設施中的至少一個目的；生成與所述即將發(fā)生的機械故障有關的警報信號，或生成與執(zhí)行所述維護操作有關的信息。
[0013]另一個實施例涉及一種用于具有多個電動機的車輛的方法。所述方法包括以下步驟:基于供應至電機的相應電能的一個或多個特性而生成所述電機的電機電氣特征(例如，針對每個電機生成一個相應電機電氣特征)。所述方法進一步包括:識別或以其他方式確定所述電機電氣特征的一個或多個故障測度。所述故障測度指示所述電機的機械特性，例如，它們潛在地指示所述電機的即將發(fā)生的機械故障。所述方法進一步包括:將每個電機的所述一個或多個故障測度與同一車輛中的其他電機的所述一個或多個故障測度進行比較。所述方法進一步包括:基于比較所述電機的故障測度來預測所述電機中的一個或多個即將發(fā)生的機械故障。使用基于處理器的系統(tǒng)(例如，通過軟件控制的)或其他電子系統(tǒng)可以自動地實行所述步驟。一方面，預測即將發(fā)生的機械故障包括:生成指示所述即將發(fā)生的機械故障的輸出信號。所述輸出信號可以是車輛控制信號，其由所述車輛使用以自動地改變所述車輛的牽引力和/或制動力，和/或通知所述車輛的操作者來改變所述車輛的所述牽引力和/或所述制動力。
[0014]另一個實施例涉及一種用于車輛的方法，所述車輛具有多個電動機(例如用于推進所述車輛的多個牽引電機)。所述方法包括以下步驟:針對每個電機，獲得與供應至所述電機的電能有關的一個測量值。所述方法進一步包括:執(zhí)行對所述電機彼此的測量值的比較。所述方法進一步包括:基于所述比較來預測所述電機中的至少一個的即將發(fā)生的機械故障。在實施例中，對即將發(fā)生的機械故障的預測僅基于對所述多個電機的比較。在另一個實施例中，每個電機的測量值是供應至所述電機的電能的頻譜，并且所述比較是所述頻譜的次諧波(subharmonic)部分。
[0015]在另一個實施例中，一種方法(例如，一種用于預測車輛中的牽引電機的故障的方法)包括:在第一檢測窗口期間監(jiān)測供應至車輛的牽引電機的電信號的第一特性。所述第一特性可以表示供應至所述牽引電機的電流的測量值，并且可以用于生成表示供應至所述牽引電機和/或所述牽引電機所需求的電流的第一電機電氣特征。所述方法還包括:從所述第一電機電氣特征的第一數學模型導出一個或多個特征值，和基于所述一個或多個特征值來預測所述牽引電機的機械故障。
[0016]在另一個實施例中，一種系統(tǒng)(例如，一種用于預測車輛中的牽引電機的機械故障的系統(tǒng))包括特征生成模塊和分析模塊。所述特征生成模塊配置用于:在第一檢測窗口期間監(jiān)測供應至車輛的牽引電機的電信號的第一特性。所述第一特性表示所述牽引電機的第一電機電氣特征。所述分析模塊配置用于:確定所述第一電機電信號的第一數學模型，并且從所述第一數學模型導出一個或多個特征值。所述分析模塊進一步配置用于:基于所述一個或多個特征值來預測所述牽引電機的機械故障。
[0017]在另一個實施例中，提供另一種用于具有多個電動機的車輛的方法。所述方法包括:針對所述電機生成電機電氣特征。所述電機電氣特征表示供應至所述電機的電能的一個或多個特性。每個電機可以是與其他電機同一類型的電機和/或與其他電機包括同一類型的軸承(如小齒輪端軸承)。所述方法還包括:識別每個所述電機電氣特征的一個或多個故障測度。所述故障測度指示所述電機的軸承的機械特性。所述方法還包括:執(zhí)行對每個電機的所述一個或多個故障測度與同一車輛中的其他電機的所述一個或多個故障測度的比較，和基于所述比較來預測所述電機中的一個的軸承的機械故障。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0018]參照附圖閱讀以下對非限定性實施例的描述將會更好地理解本發(fā)明的主題，在以下附圖中:
[0019]圖1是故障預測系統(tǒng)的一個實施例的示意圖；
[0020]圖2示出根據一個實施例的圖1中所示的電機的局部剖視圖；
[0021]圖3是圖1中所示的故障預測系統(tǒng)的一個實施例的示意圖；
[0022]圖4是由圖3中所示的能量傳感器所測量的電能的電特性的圖形表示的一個實例；
[0023]圖5是電機電氣特征的一個實例；
[0024]圖6是電機電氣特征的另一個實例；
[0025]圖7是代表性電氣特征的一個實例；
[0026]圖8是圖1中所示的電機的故障特征的一個實例；
[0027]圖9是示出圖1中所示的若干電機的若干故障測度的直方圖的實例；
[0028]圖10是示出圖1中所示的若干電機的若干故障測度的直方圖的另一個實例；
[0029]圖11是圖1中所示的電機的離散電氣特征的一個實例；
[0030]圖12是電機電氣特征的另一個實例；
[0031]圖13示出具有若干代表性干擾峰的圖12的電機電氣特征；
[0032]圖14和圖15是一個實施例中的三相交流電機的電路的圖；
[0033]圖16是電機電氣特征的另一個實例；
[0034]圖17是聯接至根據一個實施例的圖1中所示的電機上的圖3中所示的速度傳感器的示意圖；
[0035]圖18是電機電氣特征的另一個實例；
[0036]圖19是一種用于預測車輛中的電機的機械故障的方法的流程圖；
[0037]圖20A是電牽引電機和有關輸出驅動組件的示意圖；
[0038]圖20B是電機的理論速度-轉矩曲線；
[0039]圖21和圖22是根據本發(fā)明主題的實施例的用于車輛的方法的流程圖；
[0040]圖23是閾值邊界的示意圖；
[0041]圖24是根據另一個實施例的一種用于車輛的方法的流程圖；以及
[0042]圖25示出根據一個實例的圖1中所示的電機的健康數據的時間序列。【具體實施方式】
[0043]以下將詳細參考本發(fā)明主題的實施例，在附圖中示出本發(fā)明主題的實施例的實例。在可能的情況下，所有附圖中所用的相同參考數字是指相同或類似的部分。盡管參照用于車輛的三相交流電動機來描述本發(fā)明主題的示例性實施例，但是實施例一般也可適用于與電動機一起使用。
[0044]本發(fā)明中所描述的至少一個實施例涉及一種監(jiān)測供應至電動機(例如牽引電機)例如用于給所述電機供電的電能(例如電信號，如電流和/或電壓、電感或其任意組合)的系統(tǒng)和方法。監(jiān)測所述信號以測量所述信號的特性?？梢詼y量表示所述電能的多種特性。這些電特性可以包括:供應至所述電機的電流的一個或多個相位(one or more phases ofcurrent)的頻率和/或供應至所述電機的所述電流的電壓。替代地，可以測量所述信號的其他特性，如相位或相對相位(例如，供應至所述電機的多相電流的不同相位之間)、供應至所述電機的電流的一個或多個相位的變化(例如位移(shifts))、所述電機和/或通向所述電機的導電通路的電感、所述電機和/或通向所述電機的導電通路的阻抗、所述電機和/或通向所述電機的導電通路的電阻、供應至所述電機的電功率(例如瓦特)、供應至所述電機的電流的一個或多個諧波的頻率等等。
[0045]替代地，可以監(jiān)測其他信號，如溫度信號(表示所述電機的一個或多個部件或與所述電機連接的部件的溫度)、振動信號(表示所述電機的一個或多個部件或與所述電機連接的一個或多個部件的移動)等等。所測量的此類信號的特性可以包括溫度測量值、振動頻率、振動幅度、振動的持續(xù)時間等等。在另一個實施例中，所測量的所述電機的特性(characteristics)可以是電機102的操作或輸出特性,如電機速度、由電機102所產生的轉矩等等。
[0046]可以在所述電機運轉時，如在所述電機推進或行動以沿著路線推進車輛時，監(jiān)測所述特性?？梢詮乃鎏匦陨伤鲭姍C的特征(signature)。所述特征可以稱為電機電氣特征并且包括對電能的一個或多個特性的表示。替代地，所述特征可以表示所述電機隨時間的非電性特性(例如溫度、振動、電機速度、轉矩等等)。
[0047]作為一個實例，特征可以是供應至三相AC電機的電流或電壓的三個相位中的一個或多個的頻譜。在另一個實例中，所述特征可以是所述電機的時變電感特性。替代地，可以基于供應至電機的能量來生成另一種類型的特征。表示電機的電特性的特征可以稱為電機電氣特征或電氣特征。
[0048]電機的特征可以表示所述電機的在一個時間段內所獲得的所有所述特性，或所述特性的一個子集。例如，電機的電機電氣特征可以包括在操作參數落在檢測窗口(如以下所描述)內時供應至所述電機的電流的頻譜。替代地，所述電機的特征可以僅包括此頻譜的一個子集，如所述頻譜中的所關注峰。
[0049]特征值可以來自對所述特征的測量。特征值可以直接對所述特征進行測量(例如，在頻譜的特征中的峰的位置或頻率、所述峰的振幅、所述峰的寬度等等)，或可以從所述特征導出(例如，通過使一個或多個數學模型與所述特征中的特性配合；確定所述模型中的哪個模型與其他模型中的一個或多個或所有模型相比更好地匹配所述特性；并且將該模型的一個或多個參數識別為故障測度或特征值)。特征值在本發(fā)明中替換地可以稱為電機的故障測度(fault measures)。
[0050]所述特征值(或故障測度)可以表示或指示電機的一個或多個機械特性。例如，特征值或故障測度可以指示所述電機的潛在的即將發(fā)生的機械故障、可以指示所述電機的潛在的即將發(fā)生的機械故障的所述特性趨勢，或所述電機的另一個機械特性。如本發(fā)明中所描述，所述特征值或故障測度可以用于預測或確定電機是否具有可能導致所述電機的故障的機械故障。在對故障的直接檢測將會另外需要或涉及對所述電機的大量維護，如通過將所述電機離線或從車輛取下以供檢視或拆解時，此預測是有用的。例如，在電機的軸承或其他部件裂開或以其他方式損壞但是仍能夠運轉以推進車輛的情況下，特征值或故障測度可以用于識別此機械故障以防所述故障變成災難性的，以致于所述電機完全失效或必需將所述電機離線進行修理或更換。
[0051]特征值或故障測度可以用作故障前兆，其對所述電機的一個或多個部件或連接或相互連接至所述電機上的一個或多個部件的潛在損壞進行量化。故障前兆可以表示允許電機繼續(xù)執(zhí)行(例如，提供牽引力)、但是最終可能導致所述電機的使用壽命提前終止的對所述電機的損壞(例如，相對小的和/或不重要的損壞)。特征值或故障測度可以用于預測或確定電機何時將會發(fā)生機械故障。例如，可以隨時間跟蹤特征值或故障測度，并且可以識別所述特征值或故障測度的數據的一個或多個趨勢。這些趨勢可適用于預測電機的剩余使用壽命，例如在所述電機將會或很可能發(fā)生機械故障之前剩余的時間?；诖诵畔?，可以在某一時間和地點提前安排對所述電機的使用和/或對所述電機的修理或維護，所述時間和地點與另外可能在電機意外故障時所必需的時間和地點相比更方便。
[0052]在本發(fā)明中所描述的一個實施例中，不同特征值(例如基于表示不同特性的不同特征)可以彼此組合，以確定電機的代表性特征值。例如，基于電機的第一電特性的第一特征值、表示所述電機的一個不同的第二電特性的第二特征值、表示一個不同的第三機械特性(例如溫度、振動、速度、轉矩等等)的第三特征值可以彼此組合(例如線性地組合)，以導出所述電機的代表性特征值。代表性特征值可以用于預測所述電機的機械故障和/或所述機械故障何時將會或很可能發(fā)生，如以上所描述。
[0053]在具有若干電機的車輛，如具有多個三相AC電機的機車或具有多個AC電機的礦用自卸卡車中，可以針對每個電機生成電機電氣特征。檢查所述電機電氣特征以獲得與不同電機相關聯的故障測度、特征值和/或代表性特征值?？梢栽谕卉囕v的電機之間比較故障測度、特征值和/或代表性特征值，以識別所述電機中的一個或多個是否具有機械問題或即將發(fā)生的故障，而使得該電機很可能在不久的將來內(例如，在幾分鐘、幾天、幾周內或在該電機的當前操作期間)發(fā)生機械故障，和/或更可能在相對不久的將來在同一車輛中的一個或多個其他電機之前發(fā)生機械故障。
[0054]被識別為很可能發(fā)生機械故障和/或更可能在一個或多個其他電機之前發(fā)生機械故障的電機可以稱為“已預測故障電機”?？梢栽谝杨A測故障電機發(fā)生機械故障之前識別所述電機，這樣使得如果可能的話，可以在故障之前修理所述電機。在一個實施例中，故障測度、特征值和/或代表性(representative)特征值可以與電機中的趨向于發(fā)生故障(例如，所述電機的軸承與轉子或定子之間的摩擦在增大)的軸承相關聯。替代地，所述故障測度、特征值和/或代表性特征值可以與以下各項相關聯:趨向于發(fā)生故障的使電機與車軸相互連接的齒輪、所述車軸或所述車輛的某一其他牽引部件。[0055]一旦將一個電機識別為已預測故障電機，或該電機與即將發(fā)生的機械故障相關聯，本發(fā)明中所描述的系統(tǒng)和方法的一個或多個實施例就可以采取另外的響應性動作。例如，可以在電機的潛在機械故障識別之后生成傳達至控制子系統(tǒng)的控制信號，所述控制子系統(tǒng)控制由包括所述電機的車輛所提供的牽引力和/或制動力。所述控制信號可以自動地改變所述牽弓I力和/或制動力，如通過使所述車輛減速或停止移動。替代地，所述控制信號可以向車輛的操作者提供指示所述操作者使所述車輛減速或停止移動的通知(例如，顯示在顯示設備上的指令)。在另一個實施例中，所述控制信號可以包括通知并且警告所述操作者已識別的即將發(fā)生的機械故障的警報信號。
[0056]在另一個實例中，可以在電機的潛在機械故障識別之后生成傳達至設在車輛機外(off-board)的位置的輸出信號，所述位置例如為定位在遠離所述車輛的調度中心或修理中心。響應于接收所述輸出信號，所述機外位置可以為所述車輛安排維護操作，如對與已識別的即將發(fā)生的機械故障相關聯的電機的已安排檢查和/或修理。所述機外位置可以將響應性信號傳輸至所述車輛，所述響應性信號控制所述車輛的牽引力，或指示所述車輛的操作者改變所述車輛的牽引力，以便使所述車輛停止或使得所述車輛行進至指定的維護設施，在所述指定維護設施處可以檢查和/或修理所述電機。在一個實施例中，來自所述車輛的輸出信號可以包括與將要對所述電機執(zhí)行的維護操作有關的信息，如所述電機和/或軸承或齒輪可能是已識別的即將發(fā)生的機械故障的原因的潛在識別。
[0057]可以將所公開的系統(tǒng)的一個或多個實施例更新到現有車輛中。例如，可以將來自已經設置為車載的一個或多個現有能量傳感器(例如電流或電壓傳感器、速度傳感器等等)的輸出輸送至故障預測系統(tǒng)，所述故障預測系統(tǒng)具有接收并且分析由所述能量傳感器所測量的電能的特性的模塊。可以分析所述特性以識別以上所述的故障測度、特征值和/或代表性特征值。本發(fā)明中所描述的一個或多個實施例的至少一個技術效果是:能夠基于供應至電機的電能的特性，在車輛移動時預測所述車輛中的哪些電動機很可能在所述車輛中的一個或多個其他電動機之前發(fā)生機械故障?？梢栽跓o需將電機從車輛移除、將電機離線或以其他方式拆解電機的情況下執(zhí)行此預測。本發(fā)明中所描述的至少另一個技術效果是:基于在電機運轉以推進車輛時和/或未將所述電機拆解以進行檢視的情況下所收集的數據，來預測所述電機何時將會發(fā)生故障或很可能發(fā)生故障。
[0058]圖1是故障預測系統(tǒng)100的一個實施例的示意圖。系統(tǒng)100可以用于預測車輛104中的哪些電動機102很可能在一個或多個其他電機102之前發(fā)生機械故障，和/或用于預測電機102中的一個或多個何時將會或很可能發(fā)生故障。電機102總體地由參考數字102來指示并且單獨地由參考數字102AU02B等等來指示。雖然圖1中示出六個電機102，但是替代地，可以提供不同數量的電機102。車輛104可以是軌道車輛的機車，或替代地可以是能夠自我推進的另一種車輛，如非公路車輛(off-highway vehicle)。
[0059]車輛104可以包括控制電機102中的一個或多個的操作的控制子系統(tǒng)114，如計算機處理器或其他基于邏輯的設備?？刂谱酉到y(tǒng)114可以由操作者手動控制和/或進行自動控制。例如，控制子系統(tǒng)114可以基于手動可調整節(jié)流閥來改變電機102中的一個或多個的運轉速度，和/或可以基于對已預測故障電機的檢測來自動地改變所述電機102中的一個或多個的運轉速度，所述已預測故障電機例如為由系統(tǒng)100識別為很可能具有一個或多個已發(fā)生故障部件(例如軸承)并且可能相對很快地需要維修的電機102。[0060]繼續(xù)參照圖1，圖2示出根據一個實施例的電機102的局部剖視圖。電機102可以是包括外定子200和內轉子202的感應電機。圖2中僅示出定子200和轉子202的一部分。在一個實施例中，電機102是此項技術中已知的交流電感應電機。定子200可以是在電機102的運轉期間相對于車輛104保持相對靜止的固定部件，而轉子202在向電機102饋送電能時隨電機102并且相對定子200旋轉。
[0061]若干軸承204與轉子202聯接并且接合定子200。軸承204在轉子202與定子200之間提供減小的摩擦界面，以使得所述轉子202能夠在所述定子200內旋轉而具有減少的摩擦。如果軸承204中的一個或多個如通過鎖住或卡住而發(fā)生故障，那么轉子202與定子200之間的摩擦可能顯著增大，并且電機102可能發(fā)生機械故障?！版i住”或“卡住”意味著:軸承204可以停止相對于轉子202和/或定子200進行旋轉，或可以在電機102在運轉時顯著地降低相對于定子200的旋轉。“發(fā)生機械故障”意味著:轉子202鎖住或卡住，并且轉子202不能繼續(xù)在定子200內旋轉。在轉子202鎖住或卡住并且不能繼續(xù)相對于定子200旋轉，或僅能夠以顯著減小的速率旋轉時，電機102可能發(fā)生機械故障。
[0062]電機102的轉子202與車輛104的不同車軸106連接。轉子202可以與車軸106(如圖1中所示)直接聯接，或一個或多個齒輪可以使轉子202與車軸106相互連接。車軸106總體地由參考數字106來指示并且單獨地由參考數字106A、106B等等來指示。車軸106與車輪108連結。在電機102的運轉期間，轉子202使車軸106旋轉，所述車軸106使車輪108旋轉。車輪108的旋轉推進車輛104。
[0063]故障預測系統(tǒng)100可以設置成在車輛104上的車載(on-board)型。例如,故障預測系統(tǒng)100可以是定位在車輛104內的電子設備，如計算機或其他基于處理器的設備。替代地，故障預測系統(tǒng)100可以是可由具有普通體型和力量的人從車輛104上移除的可攜帶和/或可移動設備?？梢詫⒐收项A測系統(tǒng)100更新到現有車輛104中。例如，先前已經使用過一次或多次的車輛104可以具有添加至所述車輛104的故障預測系統(tǒng)100。如下所述，故障預測系統(tǒng)100監(jiān)測由電源110供應至電機102的電能。電源110是產生電流或電壓的組件，如與交流發(fā)電機或發(fā)電機聯接的柴油機。將所述電流或電壓供應至電機102以引起所述電機102的轉子202在定子200內旋轉。在一個實施例中，電源110將供應至電機102的交流電提供為三相交流電，如包括電流的彼此偏移的三個相位的交流電。所述電流的三個相位可以稱為第一電流相位(IA)、第二電流相位(Ib)和第三電流相位(Ic)，如此項技術中已知。在所示實施例中，電源110定位成在車輛104上的車載型。
[0064]顯示設備112為設置在車輛104上的車載型并且與故障預測系統(tǒng)100可通信地聯接。顯示設備112包括從故障預測系統(tǒng)100向車輛104的操作者提供輸出的部件。例如，顯示設備112可以包括視覺上呈現信息的監(jiān)測器、將信息打印在紙或另一種介質上的打印機等等。顯示設備112可以將故障預測系統(tǒng)100分析供應至電機102的電能的結果呈現給操作者。例如，顯示設備112可以指示哪個電機102很可能相對很快地(例如，在接下來的幾小時或幾天內)發(fā)生故障，或哪個電機102更可能在其他電機102之前發(fā)生故障。
[0065]圖3是故障預測系統(tǒng)100的一個實施例的示意圖。系統(tǒng)100包括基于存儲在如存儲器302的有形且非臨時性計算機可讀存儲介質上的一個或多個指令組進行操作的處理器300，如計算機處理器、微處理器、控制器、微控制器或其他基于邏輯的設備。存儲器302可以包括存儲由處理器300可讀的指令的硬盤驅動器、閃盤驅動器、RAM、ROM、EEPROM、⑶-ROM、DVD-ROM等等。所述指令可以由指引處理器300執(zhí)行操作的各種模塊來表示。在所示實施例中，所述模塊包括輸入/輸出模塊304 (“I/O模塊”)、特征生成模塊306和分析模塊308。
[0066]I/O模塊304從操作者接收輸入和/或從系統(tǒng)100形成針對操作者的輸出。例如，I/O模塊304可以與如鍵盤、觸摸屏、麥克風等等的輸入設備可通信地聯接，以從所述操作者接收輸入。I/O模塊304可以形成傳達至顯示設備112以用于呈現給所述操作者的指令
和/或信息。
[0067]特征生成模塊306與一個或多個傳感器310可通信地聯接。傳感器310單獨地由參考數字310A、310B和310C來指示。雖然圖3中示出三個傳感器310，但是替代地，可以提供不同數量的傳感器310?？梢蕴峁┝硗獾膫鞲衅?10以用于其他電機102。例如并且參照圖1中所示的實施例，可以提供八個傳感器310，其中針對每個電機102提供三個傳感器310。傳感器310測量電機102的特性。例如，傳感器310可以是測量供應至電機102的電能的特性的能量傳感器。替代地，傳感器310可以是測量電機102的振動、溫度、速度、轉矩等等的機械傳感器、溫度傳感器、速度傳感器、轉矩傳感器或其他傳感器。
[0068]如圖3中所示，電源110可以通過導電通路312、314、316與電機102導電聯接。電源110沿著導電通路312、314、316將電能饋送至電機102。例如，電源110可以沿著導電通路312、314、316將交流電傳送至電機102，其中沿著每條導電通路312、314、316傳輸電流的不同相位(IA、IB、IC)。導電通路312、314、316可以分開地與電機102的定子200 (圖2中所示)的不同導電線圈連結，以使得向不同線圈傳送不同相位(IA、IB、IJ。因此，定子200的線圈可以產生使電機102的轉子202 (圖2中所示)在定子200內旋轉的旋轉磁場。在一個實施例中，能量傳感器310可以與導電通路312、314、316聯接或設置在導電通路312、314,316附近，如通過與導電通路312、314、316導電聯接或感應聯接。能量傳感器310測量沿著導電通路312、314、316從電源110傳輸至電機102的電能的一個或多個特性。
[0069]傳感器310可以包括測量供應至電機102的電流作為供應至電機102的電能的特性的電流傳感器。傳感器310可以監(jiān)測饋送至電機102的交流電的不同相位。例如，第一傳感器310A可以測量第一電流相位(IA)，第二傳感器310B可以測量第二電流相位(Ib)，并且第三傳感器310C可以測量第三電流相位(IB)，其中電流相位(IA、IB、I。)表示傳送至電機102的定子200 (圖2中所示)以引起所述電機102的轉子202 (圖2中所示)旋轉的交流電的三個相位。替代地，傳感器310可以是監(jiān)測從電源110供應至電機102的電壓的電壓傳感器。在另一個實施例中，傳感器310可以是測量從電源110傳送至電機102的能量的另一個電特性的其他傳感器。例如，傳感器310可以測量從電源110傳送至電機102的電能的電感、阻抗、電阻、功率(例如，瓦特)等等。
[0070]在一個實施例中，傳感器310可以監(jiān)測在電機102運轉以使車軸106和車輪108旋轉時饋送至電機102的電能。傳感器310通過一個或多個有線或無線通路將由傳感器310感測的電能傳達至系統(tǒng)100。I/O模塊304接收由所述傳感器310中的一個或多個所監(jiān)測的電能。一般來說，沿著導電通路312、314、316饋送至電機102的電能(如電流或電壓)的量是基于電機102的速度或節(jié)流閥設定值。速度或節(jié)流閥設定值可以是控制車輛104由電機102推進的速度的操作者選定的設定值。為以選定速度或節(jié)流閥設定值進行運轉，電機102的轉子202 (圖2中所示)以一定旋轉速度在定子200 (圖2中所示)內旋轉。如果軸承204(圖2中所示)、齒輪、車軸106和/或與電機102聯接的其他牽引部件正在運轉并且未鎖住或卡住(例如，所述部件之間的摩擦未使電機102的性能顯著減弱)，那么電機102繼續(xù)以所述速度設定值進行運轉所需求的電能可能是近似恒定的。然而，如果一個或多個牽引部件，如軸承204、齒輪、車軸106等等開始卡住或鎖住(或所述牽引部件之間的摩擦顯著增大)，那么電機102可能需要沿著導電通路312、314、316中的一條或多條來自電源110的增加的電能?？紤]到電機102、齒輪和車軸106的旋轉運動，此增大的需求在本質上可以是周期性的。例如，所述增大的需求可以一個或多個頻率出現。
[0071]速度傳感器318可以與電機102聯接或設置在電機102附近，以監(jiān)測所述電機102的旋轉速度。例如，速度傳感器318可以測量電機102的轉子202(圖2中所示)在電機102的定子204 (圖2中所示)內旋轉的速度。速度傳感器318可以是旋轉速度傳感器，其還可稱為角速度傳感器。速度傳感器318測量電機102的旋轉速度作為電機102的運轉速度。速度傳感器318通過一個或多個有線和/或無線連接向系統(tǒng)100報告電機102的運轉速度。
[0072]繼續(xù)參照圖3，圖4是由傳感器310測量的電能的電特性404、406的圖形表示的一個實例。將電能的特性404、406示出為從電源110供應至電機102的電流的第一電流相位和第二電流相位(IA、IB)。替代地，可以將特性404、406表示為另一多個電流相位(IA、IB、
I。)；表示為所有電流相位(IA、IB、Ic);表示為單個電流相位(IA、IB、I。)；或表示為另一種特性。沿著表示時間的水平軸400和表示電流相位(IA、Ib)的振幅的垂直軸402以時域示出特性404、406。在所不實施例中，水平軸400表不時間，單位是秒；而垂直軸402表不振幅，單位是伏特。
[0073]圖4中所示的特性404、406可以表示由如傳感器310A和310B的多個傳感器310所測量的并且傳達至系統(tǒng)100的特征生成模塊306的原始數據。特征生成模塊306接收特性404、406并且基于所述特性404、406生成電機電氣特征。在一個實施例中，所述電機電氣特征包括由電源110供應至電機102并且由傳感器310中的一個或多個所測量的電能的一個或多個特性的頻域表示。
[0074]圖5是由系統(tǒng)100 (圖1中所示)的特征生成模塊306 (圖3中所示)所產生的電機電氣特征500的實例。電機電氣特征500是基于供應至電機102 (圖1中所示)的電能的特性404、406 (圖4中所示)中的單個特性。例如，電機電氣特征500可以基于電能的特性404。替代地，可以使用一種不同的特性。電機電氣特征500對于電機102來說可以是獨特的。例如，不同電機102A、102B、102C、102D、102E、102F在相同的運轉速度下可以具有不同的電機電氣特征500。
[0075]在一個實施例中，特征生成模塊306 (圖3中所示)通過將基于時域的特性404 (圖4中所示)轉換成頻域來產生電機電氣特征500。例如，特征生成模塊306可以通過使用傅里葉變換來變換特性404而將所述特性404從時域轉換成頻域。替代地，可以使用時域到頻域的另一種類型的變換，如離散傅里葉變換、快速傅里葉變換、拉普拉斯變換、Z變換、小波變換等等。
[0076]圖6是由系統(tǒng)100 (圖1中所示)的特征生成模塊306 (圖3中所示)所產生的電機電氣特征600的另一個實例。所述電機電氣特征600是基于供應至電機102 (圖1中所示)的電能的多個所述特性。例如，電機電氣特征600可以基于所述電能的特性中的兩個或更多的乘積，如特性404 (圖4中所示)乘以特性406 (圖4中所示)的乘積。替代地，電機電氣特征600可以基于不同多個所述特性的乘積。
[0077]在所示實施例中，特征生成模塊306通過計算特性404、406的乘積(例如，使特性404,406彼此相乘)并且使用傅里葉變換將所述乘積從時域轉換成頻域來產生電機電氣特征600。替代地，特征生成模塊306可以通過計算多個其他特性的一個不同的乘積來產生電機電氣特征600，所述多個其他特性例如為不同多個電流相位(IA、IB、I。)、電壓、電阻、阻抗等等。特征生成模塊306可以通過將基于時域的特性404、406轉換成頻域來產生電機電氣特征600，這類似于如以上結合電機電氣特征500 (圖5中所示)所描述的。
[0078]共同參照圖5和圖6，沿著表示頻率的水平軸502、602和表示所述頻率的振幅或盛行率(prevalence)的垂直軸504、604示出電機電氣特征500、600。在所示實施例中，水平軸502、602以單位赫茲示出并且垂直軸504、604以對數刻度示出。電機電氣特征500、600表示由傳感器310 (圖3中所示)所感測的電能的特性中的一個或多個的頻譜。電機電氣特征500、600可以表示在相對短的時間段內供應至電機102 (圖1中所示)的電能的特性中的一個或多個。例如，電機電氣特征500、600各自可以基于在若干秒(例如I至5秒)的時間段期間在電機102運轉以使車軸106 (圖1中所示)旋轉時由傳感器310所感測的一個或多個電流相位(IA、IB、Ic)或電壓。替代地，可以使用更短或更長的時間段。電機電氣特征500,600可以表示電機102正使車軸106旋轉以推進車輛104 (圖1中所示)時的電能的特性的頻譜。
[0079]如圖5中所示，電機電氣特征500包括若干峰506、508、510、512、514、516、518或相對于所述電機電氣特征500的其他部分具有更大的振幅或沿著垂直軸504的高度的波形形狀。雖然在圖5中僅識別七個峰506、508、510、512、514、516、518，但是電機電氣特征500可以包括更小或更大數量的峰。在一個實施例中，峰506、508、510、512、514、516、518包括速度相關峰506和若干其他峰508、510、512、514、516、518。如圖5中所示，速度相關峰506與其他峰508、510、512、514、516、518相比可以具有更大的振幅。速度相關峰506所在處的頻率可以是與最大振幅相關聯(或在最大振幅的預定頻率范圍如I至2赫茲內)的頻率。替代地，速度相關峰506的頻率可以是速度相關峰506超過閾值振幅或落在閾值振幅以下所處的頻率。如圖6中所示，電機電氣特征600包括若干峰606、608、610、612、614、616、618。雖然僅示出七個峰606、608、610、612、614、616、618，但是電機電氣特征600可以包括更小或更大數量的峰。峰606、608、610、612、614、616、618包括速度相關峰606和若干其他峰608、610、612、614、616、618。
[0080]速度相關峰506、606具有分別大于一個或多個其他峰508、510、512、514、516、518或608、610、612、614、616、618的振幅或沿著垂直軸504、604的垂直高度。例如，速度相關峰506,606所具有的振幅可以分別比其他峰508、510、512、514、516、518或608、610、612、614、616、618的振幅大至少一個至二個數量級?？梢酝ㄟ^將速度相關峰506、606的振幅與其他峰 508、510、512、514、516、518 或 608、610、612、614、616、618 的振幅進行比較來識別所述速度相關峰506、606。在一個實施例中，速度相關峰506、606的振幅超過所述其他峰中的至少一個或多個，和/或是電機電氣特征500、600的最大振幅。替代地，可以通過確定電機電氣特征500、600中的哪些峰超過閾值520、620來識別速度相關峰506、606。
[0081]速度相關峰506、606的頻率可以稱為電機電氣特征500、600的基頻(f；)。替代地，速度相關峰506、606的頻率可以是除了諧頻或基頻(&)之外的不同頻率。速度相關峰506、606出現處的頻率可以與電機102 (圖1中所示)運轉時的速度相關聯。例如，速度相關峰506、606可以位于基于電機102的速度而改變的頻率處。在所示實施例中，當電機102增大其運轉速度時，速度相關峰506、606的頻率可以增大或右移。在圖5和圖6中，當電機102減小其運轉速度時，速度相關峰506、606的頻率可以減小或左移。
[0082]可以通過識別與速度相關峰506、606的最大振幅相關聯(或在最大振幅的預定頻率范圍如I至2赫茲內)的頻率來確定所述峰506、606的頻率。替代地，速度相關峰506、606的頻率可以是所述峰506、606上升至閾值(例如閾值520或620)以上或落在所述閾值以下處的頻率。在另一個實施例中，可以將峰506、606的頻率選擇為位于由所述峰506、606所涵蓋的頻率中心處的頻率等等。替代地，所述峰506、606的頻率可以是與電機102 (圖1中所示)的各種運轉速度相關聯的已知或預定頻率。例如，系統(tǒng)100 (圖1中所示)的介質302 (圖3中所示)可以存儲使電機102的不同運轉速度(如電機102運轉的每分鐘轉數)與針對所述電機102中的一個或多個的諧頻或基頻(&)相關聯的列表、數據庫、表格或其他存儲器結構。在操作中，系統(tǒng)100的分析模塊308 (圖3中所示)可以確定在獲得通向電機102的電能的特性(并且從其生成電機電氣特征500、600的)時的電機102的速度。分析模塊308可以是指存儲在介質302中的電機102的存儲速度以便識別與所述速度相關聯的諧頻或基頻(fo)電機。
[0083]所述峰508、510、512、514、516、518 或 608、610、612、614、616、618 中的一個或多個
可以與臨時或非周期性條件相關聯?！芭R時”或“非周期性”條件是持續(xù)相對短的時間段(例如，幾秒或更短)的和/或不隨時間規(guī)律重復的條件。臨時或非周期性條件的實例可以包括車輪108 (圖1中所示)在軌道或表面上的滑行、車輪108沿著行進的軌道或表面的不平坦部分等等。此類條件一般在車輛104 (圖1中所示)行進時出現相對短的時間段，和/或可能不太可能以規(guī)律、重復的時間間隔出現。
[0084]所述峰508、510、512、514、516、518 或 608、610、612、614、616、618 中的一個或多個
可以與周期性條件相關聯。“周期性”條件是重復出現和/或以近似規(guī)律的間隔出現的條件。周期性條件的實例可以包括:隨電機102 (圖1中所示)的轉子202 (圖2中所示)旋轉的部分卡滯、卡滯或以其他方式故障的軸承204 (圖2中所示)、電機102與車軸106 (圖1中所示)之間的故障齒輪等等。車輛104的軸承204、齒輪和牽引部件(例如，圖1中所示的電機102、車軸106和車輪108)的其他機械部件可以周期性方式旋轉或移動。因此，牽引部件的問題可能在電機102的運轉期間周期性地出現。因此，與牽引部件的問題相關聯的峰可能重復地出現在電機電氣特征500、600中。
[0085]系統(tǒng)100的特征生成模塊306 (圖3中所示)可以從由傳感器310 (圖3中所示)所測量的不同組的特性產生若干電機電氣特征500和/或600。例如，傳感器310可以測量在若干重疊或非重疊時間段內供應至電機102 (圖1中所示)的電能的特性404、406 (圖4中所示)?？梢葬槍εc每個時間段相關聯的特性404、406生成若干電機電氣特征500和/或600。分析模塊308 (圖3中所示)可以基于由特征生成模塊306所產生的所述多個電機電氣特征500和/或600來計算代表性電氣特征。
[0086]所述代表性電氣特征可以表示若干電機電氣特征500和/或600的平均值、中值、均方根或其他統(tǒng)計測度。在一個實施例中，特征生成模塊306基于預定數量的最近的電機電氣特征500和/或600的移動平均值來計算代表性電氣特征。例如，特征生成模塊306可以產生電機102的代表性電氣特征，即:兩個、三個、四個、五個等先前針對電機102所生成的電機電氣特征500和/或600的平均值。替代地，可以使用不同數量的先前所產生的電機電氣特征500和/或600。
[0087]圖7是代表性電氣特征700的一個實例。沿著表示頻率的水平軸702和表示代表性電氣特征700中的頻率的振幅或盛行率的垂直軸704示出代表性電氣特征700。代表性電氣特征700可以基于多個電機電氣特征500 (圖5中所示)和/或600 (圖6中所示)，所述多個電機電氣特征500和/或600表示在電機102以恒速或在預定的速度范圍內運轉時供應至電機102 (圖1中所示)的電能的特性的頻譜。例如，可以將代表性電氣特征700計算為若干電機電氣特征500和/或600的平均值、均方根或其他統(tǒng)計測度，所述若干電機電氣特征500和/或600是從在電機102以一個或多個速度運轉時所獲得的一個或多個特性404,406 (圖4中所示)所產生，所述一個或多個速度彼此相差在5%、10%、15%、20%等等內。替代地，可以使用不同的范圍。在另一個實施例中，可以基于在電機102以不同的速度或彼此相差不在預定范圍內的速度運轉時所獲得的若干電機電氣特征500和/或600來計算代表性電氣特征700。
[0088]可以生成代表性電氣特征700以便較少或消除電機電氣特征500或600 (圖5和圖6中所示)中基于臨時或非周期性條件的峰。例如，通過對若干電機電氣特征500和/或600求平均值，由臨時或非周期性條件(例如，車輪滑行或不平坦的軌道或表面)所引起的峰的振幅相對于與周期性條件(例如，故障牽引部件)相關聯的峰可能更小。臨時或非周期性條件的峰與周期性條件的峰相比其出現頻率可能更低。因此，臨時或非周期性條件的峰的振幅可能顯著小于代表性電氣特征700中的周期性條件的峰。
[0089]在一個實施例中，分析模塊308 (圖3中所示)將表示電機102 (圖1中所示)的速度的峰從代表性電氣特征700移除。例如，如果用于形成代表性電氣特征700的電機電氣特征500、600 (圖5和圖6中所示)是基于在電機102的不同運轉速度下所獲得的電能的特性，那么可能使與所述電機102的速度相關聯的峰506、606 (圖5和圖6中所示)削弱或從代表性電氣特征700移除。替代地，特征生成模塊306可以識別峰506、606并且移除代表性電氣特征700中基于峰506、606的頻譜的部分。因此，可以導出代表性電氣特征700而不出現與電機102的速度相關聯的峰506、606。例如，代表性電氣特征700可以不包括用于生成所述代表性電氣特征700的電機電氣特征500、600的諧頻或基頻(&)中的一個或多個。
[0090]如圖7中所示，代表性電氣特征700包括干擾峰708。干擾峰708在特征700中顯示為波形片段，其所具有的垂直高度或振幅大于所述特征700中的一個或多個其他峰708?？梢酝ㄟ^以下來識別干擾峰708:比較特征700中的多個峰的振幅并且選擇具有更大振幅的一個或多個峰作為干擾峰708和/或作為候選干擾峰708。在一個實施例中，將干擾峰708識別為所具有的振幅大于特征700中的其他峰的主峰。雖然在圖7中僅示出一個干擾峰708，但是替代地，代表性電氣特征700可以包括多個干擾峰708。
[0091]干擾峰708可以由周期性條件引起，所述周期性條件例如為故障軸承204(圖2中所示)、故障齒輪或其他故障牽引部件。例如，干擾峰708可以是電機102 (圖1中所示)的預故障指示符，或牽引部件(例如，電機102、圖2中所示的一個或多個軸承204、齒輪、圖1中所示的車軸106等等)中的某一機械部件正發(fā)生故障、已發(fā)生故障或與同一車輛104 (圖I中所示)的一個或多個其他部件相比更可能發(fā)生故障的指示符。干擾峰708可以由系統(tǒng)100 (圖1中所示)的分析模塊308 (圖3中所示)檢測作為電機102的預故障指示符，因為可以在電機102仍運轉以推進車輛104時、但是在電機102卡住或鎖住并且不再能夠推進所述車輛104之前識別所述干擾峰708。
[0092]在一個實施例中，分析模塊308 (圖3中所不)通過檢查由代表性電氣特征700所表示的頻譜的低頻范圍706來識別干擾峰708。在所示實施例中，頻率極限710、712均位于小于用于產生代表性電氣特征700的電機電氣特征500、600 (圖5和圖6中所示)中的一個或多個的基頻(fo)的頻率處。例如，分析模塊308可以存儲針對用于產生代表性電氣特征700的電機電氣特征500、600中的一個或多個所識別的諧頻或基頻(&)。分析模塊308可以計算基頻(fo)的統(tǒng)計測度，如平均值、中值、均方根等等。替代地，分析模塊308可以使用來自電機電氣特征500、600的單個基頻(&)。在另一個實施例中，分析模塊308可以從介質302獲得基頻(&)，所述介質302例如位于使電機102的運轉速度與諧頻或基頻(&)相關聯的表格、數據庫、列表或其他存儲器結構中，如以上所描述。
[0093]低頻范圍706可以基于諧頻或基頻(fQ)。例如，頻率下限710和/或頻率上限712可以是諧頻或基頻(fo)的預定分數。在一個實施例中，低頻范圍706涵蓋或延伸經過諧頻或基頻(fo)的一半。例如，在圖7中，由分析模塊308 (圖3中所示)將基頻(&)確定為近似12赫茲,并且低頻范圍706涵蓋并且延伸經過6赫茲。頻率下限710示出為近似2赫茲并且頻率上限712是近似8赫茲。
[0094]在另一個實例中，頻率下限710可以是例如諧頻或基頻(&)的30%。替代地并且舉例來說，頻率下限710可以是諧頻或基頻(fQ)的不同分數，如1%、5%、10%、15%、20%、25%、33%、40%、45%等等。在另一個實施例中，頻率下限710可以是O赫茲。頻率上限712可以是諧頻或基頻(fo)的70%。替代地并且舉例來說，頻率上限712可以是諧頻或基頻(&)的不同分數，如99%、95%、90%、85%、80%、75%、67%、60%、55%等等。在另一個實施例中，頻率上限712可以等于諧頻或基頻(&)，或可以與諧頻或基頻(&)具有預定差。
[0095]分析模塊308 (圖3中所示)可以通過檢查代表性電氣特征700中位于低頻范圍706內的峰的振幅(或沿著垂直軸704的垂直高度)來識別干擾峰708。例如，分析模塊308可以選擇低頻范圍706內的所具有的振幅大于所述低頻范圍706內的一個或多個其他峰的峰作為干擾峰708。在所示實施例中，干擾頻率708所具有的振幅沿著垂直軸704為近似500，而代表性電氣特征700的在低頻范圍706內的剩余部分小于500。作為另一個實例，分析模塊308可以選擇低頻范圍706內的所具有的振幅大于所述低頻范圍706內的所有其他峰的峰作為干擾峰708。在所示實施例中，分析模塊308在近似3赫茲的頻率處識別干擾峰708。
[0096]分析模塊308 (圖3中所示)可以生成電機102 (圖1中所示)的若干代表性電氣特征700。例如，分析模塊308可以基于最近所獲得的電機電氣特征500和/或600 (圖5和圖6中所示)周期性地產生代表性電氣特征。分析模塊308可以在所述代表性電氣特征中的一個或多個中識別干擾頻率708，如以上所描述。替代地或另外，分析模塊308可以基于所述若干代表性電氣特征700來計算故障測度。所述故障測度包括表示在一個時間段期間針對電機102所識別的干擾頻率708的振幅的一個或多個量值。例如，可以將故障測度計算為由分析模塊308所產生的代表性電氣特征700的均方根、平均值、中值等等中的一個或多個。故障測度可以表示預期電機故障或電機102的一個或多個部件(例如，軸承、齒輪、車軸等等)的預期故障。
[0097]圖8是電機102 (圖1中所示)的故障特征800的一個實例。沿著表示頻率的水平軸802和垂直軸804示出故障特征800，所述垂直軸804表示所述故障特征800中所述頻率的振幅或盛行率。故障特征800表示圖7中所示的多個代表性電氣特征700。在一個實施例中，故障特征800是表示在不同時間段傳送至電機102的電能的特性的多個代表性電氣特征700的均方根。例如，可以從基于周期性地(例如，每I至3秒)獲得的電機電氣特征的代表性電氣特征來產生故障特征800。替代地，故障特征800可以是多個所述代表性電氣特征700的平均值、中值或其他統(tǒng)計測度。
[0098]在另一個實施例中，故障特征800可以基于電機電氣特征500、600(圖5和圖6中所示)中的一個或多個。例如，代替故障特征800為兩個或更多代表性電氣特征700的均方根(或其他統(tǒng)計測度)，故障特征800可以是多個所述電機電氣特征500和/或600的平均值、中值、均方根或其他統(tǒng)計測度。
[0099]如圖8中所示，故障特征800包括所具有的振幅808大于所述故障特征800中的一個或多個其他峰或所有其他峰的故障峰806。故障峰806的振幅808和/或故障峰806的出現可以用作電機102 (圖1中所示)的故障測度。“故障測度”意味著:故障峰806的振幅808和/或故障峰806的存在可以用作電機102 (和/或連接至所述電機102上的牽引部件)很可能在不久的將來(例如在幾分鐘、幾小時、幾天或幾周內)發(fā)生故障的指示符。故障峰806的存在可以通過比較振幅808與閾值振幅810來確定。故障測度表示電機102 (圖1中所示)的即將發(fā)生的機械故障的潛在指示符。例如，故障峰806的振幅808可以指示:電機102包括在不久的將來很可能發(fā)生故障的電機102的軸承204 (圖2中所示)、連接至電機102上的齒輪、車軸106 (圖1中所示)或車輛104 (圖1中所示)的其他牽引部件。
[0100]在一個實施例中，分析模塊308 (圖3中所不)針對同一車輛104 (圖1中所不)的多個電機102 (圖1中所示)獲得故障測度，并且比較所述電機102的故障測度以確定哪個電機102很可能發(fā)生機械故障和/或與一個或多個其他電機102相比更可能發(fā)生機械故障。例如，分析模塊308可以針對每個電機102跟蹤故障測度的數量，如電機102的故障峰806具有超過閾值810的振幅808的次數。分析模塊308可以將故障峰806的數量與針對同一車輛104中的其他電機102所識別的故障峰806的數量進行比較，以便在針對電機102中的若干電機識別若干故障峰806時，減少將一個或多個電機102錯誤地識別為很可能發(fā)生機械故障的可能性。
[0101]圖9是示出針對若干電機102 (圖1中所示)所識別的若干故障測度902的直方圖900的實例。故障測度902總體地由參考數字902來指示并且單獨地由參考數字902A、902B、902C等等來指示。故障測度902表示若干電機102中的每一個的故障測度的數量。在一個實施例中，每個故障測度902對應于常見車輛104 (圖1中所示)的一個不同電機102。例如，故障測度902A可以對應于電機102A的故障測度的數量，故障測度902B可以對應于電機102B的故障測度的數量,故障測度902C可以對應于電機102C的故障測度的數量
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[0102]系統(tǒng)100 (圖1中所示)的分析模塊308 (圖3中所示)可以檢查每個電機102的故障測度902與其他電機102 (圖1中所示)的故障測度902，以確定電機102中的哪個(如果有的話)很可能發(fā)生機械故障或與一個或多個其他電機102相比更可能發(fā)生機械故障。在一個實施例中，分析模塊308通過以下來比較電機102的故障測度902:將車輛104的所有或多個電機102的故障測度902的平均值、中值或其他統(tǒng)計測度與除了所關注電機之外的所有或所述多個電機102的故障測度902的平均值、中值或其他統(tǒng)計測度進行比較。例如，如果第N個電機102在由分析模塊308檢查，那么分析模塊308可以針對車輛104的電機102來計算第一統(tǒng)計測度(μ i)和第二統(tǒng)計測度(μ 2)，并且將所述第一統(tǒng)計測度(μ P與所述第二統(tǒng)計測度(μ 2)之間的差與閾值進行比較，以確定所述第N個電機102是否很可能發(fā)生機械故障或與一個或多個其他電機102相比更可能發(fā)生機械故障 。
[0103]將每個電機102 (圖1中所示)的故障測度902與其他電機102的故障測度902進行比較，可以減小一個或多個電機102很可能發(fā)生機械故障的假陽性確定的可能性。例如，代替單獨地將每個電機102的故障測度902與靜態(tài)閾值進行比較以確定該電機102是否很可能發(fā)生機械故障，可以將每個電機102的故障測度902與所有或至少多個電機102的故障測度902進行比較。在一個實施例中，同一車輛104 (圖1中所示)中的電機102中的若干電機可能不太可能同時具有傾向于故障或鎖住的軸承204 (圖2中所示)、齒輪、車軸106(圖1中所示)或其他機械部件。然而，由于用于識別故障測度902的一個或多個閾值(例如，圖5、圖6和圖8中所示的閾值520、620、810)太低，所以電機102中的若干電機可能具有相對較大數量的故障測度902，即使電機102不太可能發(fā)生故障或與一個或多個其他電機102相比不是更可能發(fā)生故障。因此，可以將每個電機102的故障測度902與車輛104中的電機102群的集合故障測度902進行比較，以識別電機102中的哪個電機具有與所述電機102群顯著不同的故障測度902數量。
[0104]在一個實施例中，將第一統(tǒng)計測度(μ P計算為基于除了第N個電機102的故障測度902之外的車輛104的電機102的故障測度902的平均值、中值或其他計算值。將第二統(tǒng)計測度(μ 2)計算為基于包括第N個電機102的故障測度902的車輛104的電機102的故障測度902的平均值、中值或其他計算值。如果所述第一統(tǒng)計測度(μ J與所述第二統(tǒng)計測度(μ 2)之間的差所具有的值小于或更負于閾值，那么將第N個電機102識別為很可能發(fā)生機械故障和/或與車輛104的一個或多個其他電機102相比更可能發(fā)生機械故障。例如，可以將第N個電機102識別為已預測故障電機。
[0105]另一方面，如果所述第一統(tǒng)計測度(μ 與所述第二統(tǒng)計測度(μ 2)之間的差大于或更正于所述閾值，那么不將第N個電機102識別為很可能發(fā)生機械故障和/或與車輛104的一個或多個其他電機102相比更可能發(fā)生機械故障。替代地，可以將第一統(tǒng)計測度(μ !>與第二統(tǒng)計測度(μ 2)之間的差的絕對值與閾值進行比較，如果所述差的絕對值超過所述閾值，那么第N個電機102很可能發(fā)生機械故障和/或與車輛104的一個或多個其他電機102相比更可能發(fā)生機械故障?？梢葬槍囕v104的所有電機102重復對第一統(tǒng)計測度(μ P與第二統(tǒng)計測度(μ 2)的計算和比較。
[0106]參照圖9中所示的實例，以下表1顯示與各個電機102相關聯的故障測度902、第一統(tǒng)計測度(μ P、第二統(tǒng)計測度(μ 2)、第一統(tǒng)計測度(μ ^與第二統(tǒng)計測度(μ 2)之間的差，和閾值差的實例。僅作為實例提供所述閾值差?？梢允褂貌煌拈撝挡睢?br> [0107]表1:
【權利要求】
1.一種方法，其包括: 在第一檢測窗口期間監(jiān)測供應至車輛的牽引電機的電信號的第一特性，所述第一特性表示所述牽引電機的第一電機電氣特征； 從所述第一電機電氣特征的第一數學模型導出一個或多個特征值；以及 基于所述一個或多個特征值來預測所述牽引電機的機械故障。
2.如權利要求1所述的方法，其中所述第一檢測窗口與所述牽引電機的一個或多個指定運行條件相關聯，并且監(jiān)測所述特性出現在所述牽引電機的一個或多個實際運行條件超過所述一個或多個指定運行條件時。
3.如權利要求2所述的方法，其中所述一個或多個指定運行條件包括所述實際牽引電機的指定速度或指定轉矩中的至少一個，并且所述一個或多個實際運行條件包括所述牽引電機的實際速度或實際轉矩中的至少一個。
4.如權利要求2所述的方法，其中監(jiān)測所述第一特性包括:在所述牽引電機的所述一個或多個實際運行條件超過所述一個或多個指定運行條件時，記錄所述第一特性；和在所述牽引電機的所述一個或多個實際運行條件未超過所述一個或多個指定運行條件時，忽視所述第一特性。
5.如權利要求2所述的方法，其進一步包括:控制所述牽引電機，以使所述實際速度或所述實際轉矩中的所述至少一個超過與所述第一檢測窗口相關聯的所述指定速度或所述指定轉矩中的所述至少一個。
6.如權利要求1所述的方法，其中預測所述機械故障包括:在所述一個或多個特征值超過指定閾值時，確定所述牽引電機將會發(fā)生機械故障。
7.如權利要求1所述的方法，其進一步包括: 監(jiān)測供應至所述牽引電機的所述電信號的不同的第二特性，所述第二特性表示所述牽引電機的第二電機電氣特征； 從所述第二電機電氣特征的第二數學模型導出一個或多個特征值；以及 使來自所述第一電機電氣特征的所述第一數學模型的所述一個或多個特征值與來自所述第二電機電信號的所述第二數學模型的所述一個或多個特征值組合，以形成一個或多個代表性特征值， 其中預測所述機械故障包括:將所述一個或多個代表性特征值與一個或多個指定閾值進行比較。
8.如權利要求7所述的方法，其中預測所述機械故障包括:將所述代表性特征值中的至少兩個組成的組與分類邊界進行比較；和如果所述組中的至少一個所述代表性特征值超過所述分類邊界，那么將所述機械故障識別為可能發(fā)生。
9.如權利要求7所述的方法，其中使來自所述第一數學模型的所述一個或多個特征值與來自所述第二數學模型的所述一個或多個特征值組合包括:使來自所述第一數學模型的所述一個或多個特征值與來自所述第二數學模型的所述一個或多個特征值組合，以導出所述一個或多個代表性特征值。
10.如權利要求1所述的方法，其中預測所述機械故障包括:隨時間跟蹤所述一個或多個特征值以確定所述一個或多個特征值的趨勢，以及基于所述趨勢估計所述機械故障何時將發(fā)生。
11.如權利要求1所述的方法，其中監(jiān)測供應至所述牽引電機的所述電信號的所述第一特性包括:以基于所述牽引電機的運轉速度的速率對所述第一特性進行取樣。
12.如權利要求1所述的方法，其進一步包括:在不同的第二檢測窗口期間監(jiān)測供應至所述牽引電機的所述電信號的第二特性，所述第一檢測窗口和所述第二檢測窗口與所述牽引電機的不同運行條件相關聯，并且其中預測所述機械故障包括:基于所述第一特性或所述第二特性中的哪種特性被用于預測所述機械故障來識別故障模式。
13.如權利要求1所述的方法，其中預測所述機械故障包括:將所述一個或多個特征值與兩個或更多個指定閾值進行比較，以及基于所述一個或多個特征值超過所述兩個或更多指定閾值中的哪個來識別預測故障的程度。
14.一種系統(tǒng),其包括: 特征生成模塊，其配置用于:在第一檢測窗口期間監(jiān)測供應至車輛的牽引電機的電信號的第一特性，所述第一特性表示所述牽引電機的第一電機電氣特征；以及 分析模塊，其配置用于:確定所述第一電機電信號的第一數學模型，并且從所述第一數學模型導出一個或多個特征值，其中所述分析模塊進一步配置用于:基于所述一個或多個特征值來預測所述牽引電機的機械故障。
15.如權利要求14所述的系統(tǒng)，其中所述第一檢測窗口與所述牽引電機的一個或多個指定運行條件相關聯，并且所述特征生成模塊配置用于:在所述牽引電機的一個或多個實際運行條件超過所述一個或多 個指定運行條件時監(jiān)測所述特性。
16.如權利要求15所述的系統(tǒng)，其中所述一個或多個指定運行條件包括所述實際牽引電機的指定速度或指定轉矩中的至少一個，并且所述一個或多個實際運行條件包括所述牽引電機的實際速度或實際轉矩中的至少一個。
17.如權利要求15所述的系統(tǒng)，其中所述特征生成模塊配置用于通過以下來監(jiān)測所述第一特性:在所述牽引電機的所述一個或多個實際運行條件超過所述一個或多個指定運行條件時，記錄所述第一特性；所述特征生成模塊還配置用于:在所述牽引電機的所述一個或多個實際運行條件未超過所述一個或多個指定運行條件時，忽視所述第一特性。
18.如權利要求15所述的系統(tǒng),其進一步包括:輸入/輸出(I/O)模塊,所述輸入/輸出模塊配置用于:生成控制信號以供傳輸至設置在所述車輛的車載控制子系統(tǒng)，以使得所述實際速度或所述實際轉矩中的所述至少一個超過與所述第一檢測窗口相關聯的所述指定速度或所述指定轉矩中的所述至少一個。
19.如權利要求14所述的系統(tǒng)，其中所述分析模塊配置用于通過以下來預測所述機械故障:在所述一個或多個特征值超過指定閾值時，確定所述牽引電機將會發(fā)生機械故障。
20.如權利要求14所述的系統(tǒng)，其中所述特征生成模塊配置用于:監(jiān)測供應至所述牽引電機的所述電信號的不同的第二特性，所述第二特性表示所述牽引電機的第二電機電信號， 其中所述分析模塊配置用于:從所述第二電機電氣特征的第二數學模型導出一個或多個特征值，并且使來自所述第一電機電氣特征的所述第一數學模型的所述一個或多個特征值與來自所述第二電機電信號的所述第二數學模型的所述一個或多個特征值組合，以形成一個或多個代表性特征值，并且 其中所述分析模塊進一步配置用于:通過將所述一個或多個代表性特征值與一個或多個指定閾值進行比較來預測所述機械故障。
21.如權利要求20所述的系統(tǒng)，其中所述分析模塊配置用于:通過將所述代表性特征值中的至少兩個構成的組與分類邊界進行比較來預測所述機械故障，并且如果所述組中的至少一個所述代表性特征值超過所述分類邊界，那么將所述機械故障識別為可能發(fā)生。
22.如權利要求20所述的系統(tǒng)，其中所述分析模塊配置用于:通過使來自所述第一數學模型的所述一個或多個特征值與來自所述第二數學模型的所述一個或多個特征值組合以導出所述一個或多個代表性特征值，以使來自所述第一數學模型的所述一個或多個特征值與來自所述第二數學模型的所述一個或多個特征值組合。
23.如權利要求14所述的系統(tǒng)，其中所述分析模塊配置用于通過以下來預測所述機械故障:隨時間跟蹤所述一個或多個特征值以確定所述一個或多個特征值的趨勢，以及基于所述趨勢來估計所述機械故障何時將會出現。
24.如權利要求14所述的系統(tǒng)，其中所述特征生成模塊配置用于通過以下來監(jiān)測供應至所述牽引電機的所述電信號的所述第一特性:以基于所述牽引電機運轉的速度的速率對所述第一特性進行取樣。
25.如權利要求14所述的系統(tǒng)，其中所述特征生成模塊配置用于:在不同的第二檢測窗口期間監(jiān)測供應至所述牽引電機的所述電信號的第二特性，所述第一檢測窗口和所述第二檢測窗口與所述牽引電機的不同運行條件相關聯，并且 其中所述分析模塊配置用于通過以下來預測所述機械故障:基于所述第一特性或所述第二特性中的哪種特性被用于預測所述機械故障來識別故障模式。
26.如權利要求14所述的系統(tǒng)，其中所述分析模塊配置用于:通過將所述一個或多個特征值與兩個或更多指定閾值進行比較來預測所述機械故障，并且基于所述一個或多個特征值超過所述兩個或更多個指定閾值中的哪個來識別已預測故障的程度。
27.一種用于具有多個電動機的車輛的方法，所述方法包括: 針對所述電機生成電機電氣特征，所述電機電氣特征表示供應至所述電機的電能的一個或多個特性，其中每個電機是與其他電機同一類型的電機并且與其他電機包括同一類型的軸承； 識別每個所述電機電氣特征的一個或多個故障測度，所述故障測度指示所述電機的所述軸承的機械特性； 執(zhí)行對每個電機的所述一個或多個故障測度與同一車輛中的其他電機的所述一個或多個故障測度的比較；以及 基于所述比較來預測所述電機中的一個的所述軸承的機械故障。
28.如權利要求27所述的方法，其中當每個電機在指定速度范圍或指定轉矩范圍中的至少一個內運轉時，針對所述每個電機，僅在檢測窗口期間收集用于生成所述電機的所述電機電氣特征的數據。
29.如權利要求27所述的方法，其中預測所述電機中的所述一個的所述機械故障包括: 記錄所述電機中的所述一個的所述電機電信號的時間序列； 對所述時間序列進行外推以確定所述電機中的所述一個的已預測特征值；以及 基于所述已預測特征值來預測所述電機中的所述一個的剩余壽命。
【文檔編號】B60L3/00GK103648827SQ201280033496
【公開日】2014年3月19日 申請日期:2012年7月6日 優(yōu)先權日:2011年7月6日
【發(fā)明者】Y.盧, A.K.庫馬, A.班納吉, R.穆赫吉, S.拉馬錢德拉帕尼克, S.博亞納帕利, M.K.卡塔 申請人:通用電氣公司