本发明一般涉及到发电机，尤其涉及到监视发电机振动情况的一种系统。 1992年9月15日公开的题为“连续校验光振动传感器的方法”的美国专利第5，146，776号，公开了一种用来自动校验光纤振动监视器（FOVM）的系统，该监视器利用一个悬装的栅板（grid），该栅板被固定到一台发电机上。该栅板以一个这样的频率遮断光束，该频率与传感器在单个驱动频率（即120Hz）上的振幅成正比。该专利教导了如何通过测量发电机端部绕组（end-winding）的振幅在早期阶段就能检出发电机的异常状况。这使得能够进行维修来避免对发电机的损坏，并使故障时间减至最小。
简言之，该系统利用在“极端”（extrema）上的信号幅值来确定拍（beat）频。该极端是当栅板绕其平衡位置振荡时，该栅板运动上的最远点。因为极端是栅板在反向前瞬时进入静止的地方，所以频率调制的输出信号的最大波长（即在波形中过零点被分开最远的点）对应该极端。
当拍幅变得大到足以导致折叠（fold-over）时使拍频失真。本发明试图解决这一问题。当在极端上的信号出现在靠近信号峰值时，这个问题也会与小拍幅有关而出现。当出现折叠时，它们干扰通过极端而确定的拍信号，使得确定拍频变得极其困难，因此，精确地确定传感器的共振频率实际上是不可能的。此外，共振频率随温度和传感器地寿命漂移（改变）。所以，人们不能确保该传感器的共振频率是否是其设计值。必须在发电机工作的同时，现场测量共振频率。
因此，本发明的一个主要目的是提供一个用于在有高拍幅的环境下确定FOVM传感器拍频的系统。本发明的另一个目的是提供一个这样的系统，该系统也能确定FOVM传感器拍频，但拍幅小，且在极端上产生的信号接近信号峰值。
这些目的基于下述考虑方案，本发明属于一种这样的方法，该方法用来确定在振动传感系统上的拍频，该传感系统固定到设备上，其特征在于以下步骤：产生表示设备的振动频率和幅值的振动信号;以及通过把时间间隔数据存贮和处理从振动信号中获得拍频，该时间间隔数据代表振动信号过零之间的时间间隔。
从下面最佳实施例的描述将使本发明变得更加易于理解，上述最佳实施例仅以举例的方式在相应的附图中加以表示，其中：
图1是作为用于一台发电机上的FOVM示意图;
图2是光学振动传感器12的更加详细的示意图;
图3A-3H是一组波形图，这些波形图表明根据本发明的、用于确定FOVM传感器的拍频的装置所提供的改进特性;
图4A-4D集合起来是一个本发明最佳执行过程的流程图。
本发明提供一种用于FOVM系统的方法，该系统用于测量在极端处的栅板运动。利用此后要描述的方法的系统被描绘在图1中。发电机10、光学振动传感器12、和计算机14构成了振动检测系统16。简要地讲，该系统如下所述：光学振动传感器12被直接安装到发电机10的端部绕组17上。巨大的激励机（exciter）端部和透平机端部以及发电机的端部线匝（end-turns）被结成一体装入半脊形的（semi-ridged）筐式机壳里，来防止120Hz振动的破坏作用，上述120Hz振动是从转子场耦合进该系统中的。传感器监视端部线匝的振动，在存在破坏性的振动等级或在振动等级增加时提供告警信号。然后通过负载管理或改变冷却气体温度直至为发电机安排停车，来控制振动。
图2以更加详细的方式描绘了光学振动传感器12。该光学振动传感器12从光缆18中接收光线。该传感器包括一个壳体20和一个光-数转换单元22。壳体20包括一个内扁弹簧24和一个栅板组件26。内扁弹簧24和栅板组件16具有高于120Hz的固有共振频率。最好是，如果用于60Hz的发电机，该共振频率大约为132Hz。
虽然原理同50Hz设备一样，但下面的讨论是假定发电机产生60Hz的电力。
当内扁弹簧振动时，该栅板组件26上下运动，产生光脉冲。在一个给定时间间隔上产生的光脉冲数正比于所测量的120Hz振动（在欧洲100Hz）的振幅。该栅板组件26具有平均分布的以10密耳隔开的栅板开口。因此，在一个给定时间间隔上产生的光脉冲数是传感器的共振频率和栅板从其平衡位置上摆动的距离的函数。光脉冲从外壳20出来经光缆18到光-电转换单元22。该光电转换单元22根据普通的方法把光脉冲转换成数字信号。例如，采用光控二极管将光脉冲变成电信号，然后又将电信号变为数字频率输出信号，输出信号波形采取频率调制的正弦波波形。更进一步讲，通过120Hz激励和传感器共振频率的混合对信号进行轻微的频率调制。
该系统对形式为sin（2πfBt）的三角函数进行拍信号峰值的曲线拟合以决定拍频fB。然后使用拍频校验该系统。特别是，该系统计算出放大因数。
Mo＝（120/fo）2/（1-（120/fo）2），
其中传感器的共振频率由下式给出
f0＝120Hz+fB。
因此，光学振动传感器的共振频率f0决定该放大因数M0。为了获得由于120Hz上的振动导致的发电机的实际位移，测量到的振幅（即，由光脉冲信号确定的）必须用该放大因数去除。注意有关M0的等式是从光脉冲频率和栅板的振幅之间的相互关系（correlation）导出的，上述关系对于由受让人（西屋）所用的栅板扁弹簧几何尺寸来讲，可以这样表示：
振动的振幅＝fLP×1密耳/180Hz，
在此fLP是光脉冲频率（Hz）。这个等式对于具有10密耳栅间隙的栅板组件是可用的。
简而言之，该系统使用在“极端”处的信号振幅来决定拍频。这些极端是当栅板绕其平衡位置振荡时栅板运动的最远点，在频率调制的输出信号上的最长的波长（即，在波形上过零点被分开最大的点）对应该极端，这是因为极端是在反向前在栅板瞬时进入静止的地方。
一个小的折叠现象的图解被表示在图3B中：在现场上常出现很大的折叠。但是，对于这样大折叠的波形极端是难以想象的，并因此不加以描述。如以上所讨论的，为了确定由于在120Hz上的振动导致的发电机的实际位移，必须确定放大因数M0。为了确定该放大因数，必须精确地确定传感器的共振频率（f0+fB）。
图3C描绘了一个举例的传感器波形（电压振幅跨越二个周期）。也表示出对应上极端和下极端的极端间隔。上极端用“X”（位置极端）或线“A”（时间间隔极端）来代表，而下极端间隔由“O”或线“B”代表。应注意到，上极端可由图3C中的距离X（即从0到X的距离）或时间间隔A完全等同地代表。同样，下极端能由距离O或时间间隔B来代表。由于下列原因，在此将使用时间间隔表示。如果使用极端的位置表示的话，当X到达P（图的顶点）并折反（注意X不可能超过A）时没有折叠发生。如果使用极端的时间间隔表示的话，当X＝O和A突然从一大值变成小值时出现折叠，反之亦然。它们是几乎等效的，而这两种表示是确定极端的确实不同的方法，但是，位置表示不以线性方式表现，而时间间隔表示则是。所以，如果拍幅慢慢增加的话，X会增加，到达P，然后变小，这个X上的变化对于拍幅是非线性的，即，当增加拍幅时，X倾向于在P处“挂起来”（hang-up），这是由于对栅板围绕光通过位置之处光传感器所接收的满强度光所造成。在下极端上，它对于在两个相邻缝隙之间的档条（stop）而出现，即，该挡条能移动，但对于栅板的某些小的摆动来讲它仍可阻挡光线。
因此，当拍动使栅板绕一平均位置振荡达到每个极端时，这个时间间隔变化类似于在极端上的信号振幅的变化。当拍幅或振幅使传感器信号（即，波形）切割零振幅轴时，出现一次折叠，并由此以不连续的方式确定一新的极端时间间隔，当信号在上下峰值上呈现翻折时，在美国专利No.5，146，776中公开的方法中出现同样的不连续性。
图3D描绘了当上极端从间隔A走到间隔B时，在极端时间间隔上的不连续性的变化，这种不连续性在确定传感器拍频上产生不利影响。
本发明的最佳实施例仅收集和处理信号过零次数，并且不对整个传感器信号进行数字化处理。这极大地减少了数据分析的要求，并且产生很精确的测量。对此目的，可以采用现有的叶片振动监视单元（BVM）32MHz的插件（过零插件）。该BVM插件能确定在一秒的30×109内该信号过零次数，产生拍频的很精确的测量。数据文件典型地为12，000记录长，为了达到同样的精度，该专利中公开的直接数字式处理要求320，000个记录（entry）数据文件。这些数据的大多数会被废弃。但是，为了完成这个目的，要求可观的时间和昂贵的硬件。所以，本发明把所要的数据减至最少，并减少硬件成本和计算机处理时间。
当高拍频振幅使一个或多个另外的栅板缝隙通过光线时，下述的算法确定FOVM传感器上的拍频。这个现象导致折叠。两种极端，上和下，产生在传感器信号的每个传感器周期上。由在每个极端的任一侧上的信号过零来确定一个极端时间间隔。当栅极瞬时停止在其路径的最顶点时出现上极端间隔。同样，当栅极瞬时停止在其路径的底点时出现下极端间隔。
在低拍幅上，拍引起在极端时间间隔上的小调制。作为传感器周期函数的下极端间隔的曲线是一正弦波，该正弦波具有等于拍频频率的频率。当拍幅变大（或变小）时，造成增加（或失去）的两次过零。由于不期望的小的（或大的）极端间隔的突然出现，使提取拍频的过程变得混乱，导致拍动信号上的大的间断。
图3E描绘了在下极端上的极端时间间隔，该间隔在此标为“DELTA（）”，它在每个传感器周期出现一次，总共为450个传感器周期。这个很混乱和不连续的波形表示出没有谐波拍动信号。图3F描绘这个数据的傅里叶变换，所期望的在12.6Hz上的拍频在由极端上出现的折叠（附加过零）所产生的干扰中消失了。
根据本发明，通过计适当数目的相邻间隔的总数来扩展极端间隔DELTA（），以说明拍幅增加或减小。下述算法确定何时出现折叠，并且通过将极端间隔任一侧的正确的间隔数加到该极端处的那个间隔上，来扩展所测的时间间隔DELTA（）。该算法可用例如QUICK BASIS（Microsoft的）编程语言所写的计算机软件来执行。最小的DELTA（）是一个中间时间间隔，但也可是中间时间间隔加上一、二、三、或更多的该中间时间间隔任一侧上的时间间隔。决定总计多少有关该极端间隔的间隔被由下述计数。
-已经知道，当已有两个额外的过零被加在（或去除）相邻极端之间，但没有特殊的波形知识时，就不知道哪一个极端，上或下，是担当此任的。根据本发明，FOVM仅收集和处理信号过零次数，而不对整个传感器信号进行数字化处理。这极大地减少了数据分析要求，并产生更加高度精确的测量。对此目的，可使用32MHz的时钟过零插件极。
-重要的是，对于总计间隔决定正确的起始参数。每个极端的状态仅以一个参数，在此标为“J%（）”来决定。J%（）是当前极端和先前极端之间的时间间隔数（过零加一）。总计参数“S1（）”特指在每个极端上要被总计的间隔数。要被总计的间隔数等于2＊S1（）+1。总计参数（即，S1（1）和S1（2）的值）不正确的起始值会导致灾难。
奇数DELTA（）是对每个上极端的正确扩展的时间间隔，偶数DELTA（）是对每个下极端的正确扩展的时间间隔。（注意：在图3E中“DELTA（）”代表DELTA（1）、DELTA（2）、…DELAT（N），在此N＝450）。
图3G描绘了相对于图3E中所用同一数据的下极端的DELTA（）曲线。然而不同于图3E，极端间隔DELTA（）通过正确的相邻时间间隔数的添加而被扩展。拍是清楚可见和不模糊的。图3H表示了该下极端拍信号的傅里叶变换。12.6Hz的拍频被清楚地识别。因此，传感器固有频率是120Hz+12.6Hz＝132.6Hz，传感器修正因素能容易获得。对于上极端进行同样的处理将获得同样的结果（这是有用的，例如，作为一种检验）。
对于本发明的一种计算机执行算法的最佳实施例，现将参照图4A-4D的流程图加以叙述。一个过零I/O插件产生一个一维的数据阵列z（）（例如，有大约10，000个记录），这个数据阵列代表绝对时间（节拍（clock）计数），在该时间上，FOVM传感器电压跨过零电压电平。z（）因此是瞬态增加的数的数组，如节拍计数，这些数表示过零的次数。在本发明的一个例举的实施例中，在z（）数组中有10，000个存贮位。
流程图的方框对应如下步骤1-5：
步骤-1＝方框100-106
步骤-2＝方框108-138
步骤-3＝方框140-144
步骤-4＝方框146-174
步骤-5＝方框176-200
简而言之，步骤1-5执行下述功能：步骤1计算连贯过零之间的时间间隔（节拍计数）。各个节拍计数被存在X（）数组中。步骤2在X数组（它们的K）中寻找极端时间间隔的位置，寻找出现在相邻极端的间隔数（由J%（）代表），并寻找出现在任何两个邻接极端之间的最小间隔数。这个最小数由变量MIN代表。当拍幅增加，必须总计与关于极端间隔时间的更多的时间间隔。步骤-3寻找一系列极端上的第一点（起点），在此拍幅是最小的，并且之后需要仅仅一个时间间隔来构成校正的时间间隔数据（由DELTA（）代表），即没有折叠。步骤4包括前向链（chain），它决定从点START到K的要被总计的有关每个极端间隔的间隔数。注意，S1（START）＝S1（START+1）＝0（因为没有折叠）。步骤5包括后向链，从K-1到0，它决定要被总计的时间间隔数是否会改变，这基于这种类型，即上或下的最后极端之后出现的极端之间的间隔计数J%（）的数。
步骤-1
现参见图4A。在方框100上，变量“I”被置为1。在方框102中，X（I）被置为z（I+1）-z（I）。在方框104中，I与10，0000比较。如果I不等于10，000，程序转向方框106;反之则进到主框108。在方框106中，I被置为I+1。
步骤-2
在方框108中，I被置为5，TOT被置为0，K被置为1，MIN被置为100。在方框110中，“SKIPI”被置为X（I）+X（I+1），SKIP2被置为X（I+3）+X（I+4）。在方框112中，SKIP1与SKIP2比较。如果SKIP1小于SKIP2，程序转到方框114;否则转到方框116。在方框114中，I被置为I+1，程序转回到方框110。因此，方框110-114为确保时间间隔长度上的增加预先作好准备。这保证出现在极端之间的时间间隔阵列X（）上的对称点不被检出。
在方框116，J被置为1，在方框118，T1被置为（X（I+J）-X（I-J））的绝对值除以参量（X（I+J）+X（I-J））。在方框120，T1与一个触发变量“TR”比较，该变量在最佳实施例中等于0.1。如果T1小于TR，程序转到方框122，否则进到方框124。在方框122，TOT被置为TOT+1，在方框124，J被置为J+1。在方框126，J与数5比较。如果J小于5，程序转回到方框118，否则进到方框128。在方框128，TOT与数3比较，如果TOT小于3，程序转回到方框114（图4A）;否则进到方框130。在方框130，变量EX（K）被置为I。在方框132，J%（K）被置到EXT（K）-EXT（K-1）-1。在方框134，J%（K）与MIN比较。如果J%（K）小于MIN，程序转到方框136，否则进到方框138。在方框136，MIN被置为J%（K）。在方框138，标号（Index）I被置为（I+J%（k）/2+2）的整数值。然后，程序转回到方框116（图4A），即，如果I小于10，000（确定I是否小于10，000的校检在附图未描绘）的话。
结合上述步骤-2的说明应注意以下几点（包括方框108-138）：方框118计算对称参数T1。利用判定框120，判断在第I间隔任一侧上对应的时间间隔的对称情况。利用方框122，程序对有关对称的第I间隔的相应时间隔数计数。利用方框126，程度校验四个有关第I时间间隔的相应时间间隔的对称性。利用方框128，该程序确保对于在极端上要被判定的第I时间间隔，四个相应间隔的三个被判断为对称。利用方框130，程序识别在时间间隔数组X（）中刚找出的极端位置（即，第K极端）。这称之为上极端。利用方框132，该程序决定出现在极端K和前一个极端K-1之间的时间间隔的最小数。利用方框134-136，该程序记录下该时间间隔数，该间隔数已在极端之间被测出。这个数被赋给变量MIN。利用方框138，标号I递增跳过出现在极端之间的下一个对称时间间隔。在步骤1和2已完成后，在时间间隔数组X（I）中的所有K极端的位置EXT（K）已被找到。奇数K被随意指定为上极端，而偶数K被指定为下极端。出现在极端之间的时间间隔数也被计算，并存在变量数组J%（K）中，存在J%（）数线中的最小值被存在变量MIN中。
步骤-3
再参见图4B，通过把START置为0，在方框140开始步骤-3。在方框142，STATRT被置为START+1。在方框144，J%（START），J%（START+1），和MIN被比较。如果三者相互间不等，程序转回到方框142;否则进到方框146。利用这种方法，程序找出两相邻极端等于MIN的第一次。
步骤-4
在方框146，标量I被置为START，而DELTA（I）被置为X（I）。在方框148，I被置为START+1和DELTA（I）被置为X（I）。利用这种方式，第一个两个校正后的时间间隔（DELTA（））具有等于0的下标和S1（）。该程序仅要求来总计这二个极端的中间间隔。在方框150，I被置为I+1，Q被置为0，和DELTA（）被置为0。在方框152（图4C），J%（I-1）与J%（I）比较。如果前者比后者大，程序转到方框154，否则进到方框156。在方框154，下标和（Sumindex）S1（I）被置为S1（I-2）-1。在方框156，J%（I-1）与J%（I）比较。如果前者比后者小，程序转到方框158;否则进到方框160。在方框158，S1（I）被置为等于S1（I-2）+1。在方框160，下标和S1（I）置到S1（I-2）。因此方框150-160决定要被总计的间隔数（即，下标和，S1（））是否需被基于极端之间的间隔计数（J%（））而改变，上述极端在这种类型、即上或下的最后一个极端之前出现。如果间隔计数J%（）减少的话方框154以1对下标和S（1）递减。如果间隔计数J%（）增加，方框158以1对下标和S1（）递增。方框160保留下标和S1（）不变，即，如果间隔计数既不减少也不增加的话。
在方框164，S1（I）与0比较，如果它等于0，程序转到方框172;否则进到方框166。在方框166，变量Q被置为等于Q+1。在方框168，DELTA（I）被置为等于DELTA（I）+X（I+Q）+X（I-Q）。在方框170，Q与S1（I）比较。如果二者相等，程序进到方框172;否则转回到方框166。所以，方框164-170把在中间时间间隔任一侧上的两个S1（）时间间隔总和计数（对于多重折叠这可做一次以上）。在方框172，DELTA（I）被置成等于DELTA（I）+X（I）。方框172在该中间时间间隔上做加法。在方框174，I与K比较。如果I比K小，程序转回到方框150（图4B）;否则进到方框176（图4D）。因此，如果I小于K的话，程序返回到分析下一个更高极端的起点，否则开始反向链操作。
参见图4D，在方框176程序设定变址I为START，在方框178，I被置为I-1，Q被置为0，和DELTA（I）被置为0。在方框180，J%（I+2）与J%（I+1）相比较。如果前者大于后者，程序转到方框182;否则进到方框184。在方框182，S1（I）被置成等于S1（I+2）-1。在方框184，J%（I+2）与J%（I+1）相比较。如果前者小于后者，程序转到方框186;否则进到方框188。在方框186，S1（I）被置成等于S1（I+2）+1。在框188中，S1（I）置为S1（I+2）。因此，方框180-186决定要被总计的时间间隔数是否应被基于极端之间的间隔计数而改变，上述极端在这种类型，即上或下极端的最后一个极端之后出现。利用方框182，如果间隔计数J%（）增加的话，程序使下标和S1（）递。利用方框186，如果间隔计数J%（）减少的话，程序使下标和S1（）递增。利用方框188，如果间隔计数既不增也不减的话，下标和S1（）不变。
在方框190，S1（I）与0比较。如果它等于0，程序进到方框192;否则转到方框194。在方框192，DELTA（I）设成等于DELTA（I）+X（I）。在框194，Q被置成等于Q+1。在方框196，DELTA（I）被置成等于DELTA（I）+X（I+Q）+X（I-Q）。在方框198，Q与S1（I）相比较，如果两者相等，程序转到方框192;否则转回到方框194。因此，方框190-198把在中间时间间隔I任一侧的两个S1（I）时间间隔相加，并且如果存在多重折叠的话则重复这个过程。方框192加进中间时间间隔I。在方框200，I与1比较，如果I大于1，程序转回到方框178，否则结束。因此，该程序返回到开始下一个下极端，直到它达到前端，这时I＝1。
为了进行傅里叶变换或快速傅里叶变换（FFT），程序令所捕获的传感器周期数为K＝1024，这对应数据的8.53秒。因变量DELTA（2I），I＝1-512，具有该时间单位。但是，由于仅使用这个信号时间上（频率）的变化，所以这是不重要的。所以，变量2I也表示时间。在2I＝2和在2I＝4之间的时间间隔是一秒的1/120。这是对应下极端的。
对于上极端，因变量DELTA（2I-1），I＝1-512，是数据点2I-1＝1和2I-1＝3之间的时间间隔，其也是1/120秒。在DELTA（2I）然后在DELTA（2I-1）上的傅里叶变换或FFT将产生有0.117Hz分辨率的相同的传感器拍频fB。传感器的固有频率FN等于120Hz+FB。传感器的校正因数“CF”由下列表达式给出，
CF＝（FN2-F02）/（FI2-Fo2），
其中Fo是施加给传感器的激励或驱动频率（典型地120Hz），和Fi是传感器设计频率（典型地132.5Hz）。
本发明的许多特征和优点从该说明中显而易见，并因此由所附的权利要求书所覆盖的这些特征和优点均落入本发明的思想和范围之内。
附图中所用标号的鉴别
图注 标号 图
计算机 14 1
SET I=1 100 4A
SET X(I)=Z(I+1)-Z(I) 102 4A
I=10,000 104 4A
SET I=I+1 106 4A
SET I=5 108 4A
TOT=0
K=1
MIN=100
SET SKIP1=X(I)+X(I+1) 110 4A
SKIP2=X(I+3)+X(I+4)
SKIP<SKIP2 112 4A
I=I+1 114 4A
SET J=1 116 4A
SET T1= (IX(I+J) -X(I-J)I)/(X(I+J) +X(I-J)) 118 4A
T1<TR=0.1 120 4A
TOT=TOT+1 122 4A
J=J+1 124 4A
J<5 126 4A
TOT<3 128 4B
K=K+1 130 4B
EX(K)=I
J%(K)=EXT(K)-EXT(K-1)-1 132 4B
J%(K)<MIN 134 4B
MIN=J%(K) 136 4B
I=(I+ (J%(K))/2 +2) 138 4B
START=0 140 4B
START=START+1 142 4B
J%(START)=J%(START+1)=MIN 144 4B
I=START 146 4B
DELTA(I)=X(I)
I=START+1 148 4B
DELTA(I)=X(I)
附图中所用标号的鉴别
图注 标号 图
I=I+1 150 4B
Q=0
DELTA(I)=0
J%(I-1)>J%(I) 152 4C
SET 154 4C
S1(I)=S1(I-2)-1
J%(I-1)<J%(I) 156 4C
SET 158 4C
S1(I)=S1(I-2)+1
SET S1(I)=S1(I-2) 160 4C
S1(I)=0 164 4C
Q=Q+1 166 4C
SET 168 4C
DELTA(I)=
DELTA(I)+X(I+Q)+X(I-Q)
Q=S1(I) 170 4C
SET 172 4C
DELTA(I)=
DELTA(I)+X(I)
I<EXT(K) 174 4C
SET I=START 176 4D
SET I=I-1 178 4D
Q=0
DELTA(I)=0
J%(I+2) 180 4D
>J%(I+1)
SET 182 4D
S1(I)=S1(I+2)-1
J%(I+2) 184 4D
<J%(I+1)
SET 186 4D
S1(I)=S1(I+2)+1
SET 188 4D
S1(I)=S1(I+2)
S1(I)=0 190 4D
SET 192 4D
DELTA(I)=
DELTA(I)+X(I)
SET 194 4D
Q=Q+1
附图中所用标号的鉴别
图注 标号 图
SET 196 4D
DELTA(I)=
DELTA(I)+
X(I+Q)+X(I-Q)
Q=S1(I) 198 4D
I>1 200 4D