TWI789641B

TWI789641B - 用於評估振動設備的運作狀態的裝置及方法

Info

Publication number: TWI789641B
Application number: TW109136935A
Authority: TW
Inventors: 賴奇易; 王孝裕; 陳承輝
Original assignee: 財團法人資訊工業策進會
Priority date: 2020-10-23
Filing date: 2020-10-23
Publication date: 2023-01-11
Also published as: CN114492498A; TW202217244A

Abstract

一種用於振動設備的運作狀態評估裝置及運作狀態評估方法被揭露於此。該運作狀態評估裝置儲存相應於複數種訊號分析運算的複數個權重值以及關於該振動設備的一頻率理論值，並且根據該複數個權重值，針對由該振動設備所產生的複數個目標振動訊號執行該複數種訊號分析運算，以產生複數個分析結果。接著，該運作狀態評估裝置根據該頻率理論值、該複數個分析結果以及相應於該複數個分析結果中的每一者的訊號分析運算的權重值，計算關於該振動設備的一運作狀態分數。

Description

用於評估振動設備的運作狀態的裝置及方法

本揭露是關於一種用於一振動設備的運作狀態評估裝置以及運作狀態評估方法。更具體而言，本揭露是關於一種透過調整權重值而決定用於一振動設備的多種訊號分析運算的使用比率的運作狀態評估裝置以及運作狀態評估方法。

「振動設備」泛指於運作時會伴隨振動的設備，例如但不限於：生產線上的各種生產機器、具有引擎及／或馬達的各式機器等等。針對一振動設備，可透過蒐集並分析其發出的振動訊號來評估其運作狀態，以利在該振動設備出現異常或損壞之前儘早進行修繕或維護。振動訊號可透過多種訊號分析運算來進行分析，例如：短時傅立葉轉換（short-time Fourier transform）、維格納準機率分布（Wigner quasiprobability distribution）等等。

當振動訊號的資料量龐大時，實務上會同時採用複數種訊號分析運算以確保所擷取的特徵不致過於單一，而且由於各式振動設備的特性、振動設備發出的振動訊號類型、甚至是使用者所需的評估結果皆有不同，各自也可能會有適用及不適用的訊號分析運算類型。有鑑於上述情形，本領域亟需一種能夠有效率地決定相應於特定振動設備所應採用的訊號分析運算種類的方法，進以確切地符合使用者的需求。

為了至少解決上述問題，本揭露提供了一種用於一振動設備的運作狀態評估裝置。該運作狀態評估裝置可包含一儲存器以及與該儲存器電性連接的一處理器。該儲存器可用以儲存相應於複數種訊號分析運算的複數個權重值以及關於該振動設備的運作狀態的一理論值。該處理器可用以根據該複數個權重值，針對由該振動設備所產生的複數個目標振動訊號中的每一者執行該複數種訊號分析運算其中之一，以各自產生一分析結果。此外，該處理器還可進一步用以根據該理論值以及相應於該複數個目標振動訊號中的每一者的分析結果和訊號分析運算的權重值，計算關於該振動設備的一運作狀態分數。

為了至少解決上述問題，本揭露還提供了一種用於一振動設備的運作狀態評估方法。該運作狀態評估方法可由一計算裝置執行，且該計算裝置可儲存相應於複數種訊號分析運算的複數個權重值以及關於該振動設備的運作狀態的一理論值。該運作狀態評估方法可包含以下步驟：根據該複數個權重值，針對由該振動設備所產生的複數個目標振動訊號中的每一者執行該複數種訊號分析運算其中之一，以各自產生一分析結果；以及根據該理論值以及相應於該複數個目標振動訊號中的每一者的分析結果和訊號分析運算的權重值，計算關於該振動設備的一運作狀態分數。

綜合上述，本揭露提供的運作狀態評估裝置以及運作狀態評估方法透過參考使用者回饋而自行調整複數種訊號分析運算的權重值，進而得以穩定地以符合使用者需求的判斷標準來評估振動設備的運作狀態，故解決了本技術領域中的上述技術問題。此外，本揭露提供的運作狀態評估裝置一旦完成訊號分析運算的權重值設定後，針對同一振動設備便無須再次進行調校，大大地增加了使用的便利性。

發明內容整體地敘述了本發明的核心概念，並涵蓋了本發明可解決的問題、可採用的手段以及可達到的功效，以提供本發明所屬技術領域中具有通常知識者對本發明的基本理解。然而，應理解，發明內容並非有意概括本發明的所有實施例，而僅是以一簡單形式來呈現本發明的核心概念，以作為隨後詳細描述的一個引言。

以下所述各種實施例並非用以限制本發明只能在所述的環境、應用、結構、流程或步驟方能實施。於圖式中，與本發明非直接相關的元件皆已省略。於圖式中，各元件的尺寸以及各元件之間的比例僅是範例，而非用以限制本發明。除了特別說明之外，在以下內容中，相同（或相近）的元件符號可對應至相同（或相近）的元件。

第1圖例示了根據本發明的一或多個實施例的用於振動設備的運作狀態評估裝置。第1圖所示內容僅是為了說明本發明的實施例，而非為了限制本發明。

參照第1圖，一運作狀態評估裝置11基本上可包含一儲存器111以及一處理器112，且處理器112可與儲存器111電性連接。儲存器111與處理器112之間的電性連接可以是直接的（即沒有透過其他元件而彼此連接）或是間接的（即透過其他元件而彼此連接）。運作狀態評估裝置11可以是各種類型的計算裝置，例如桌上型電腦、可攜式電腦、行動電話、可攜式電子配件（眼鏡、手錶等等）。運作狀態評估裝置11可用以評估一振動設備12的運作狀態，並為其決定一運作狀態分數。

在某些實施例中，運作狀態評估裝置11還可包含一感測器113。感測器113可與處理器112電性連接，且可用以感測由振動設備12所產生的各種振動訊號，例如用於訓練的複數個訓練振動訊號TS1、TS2、TS3或已訓練完成後用於計算分析來獲得分數的複數個目標振動訊號S1、S2、S3。感測器113可為有能力感測振動訊號的訊號接收器。前述之複數個訓練振動訊號TS1、TS2、TS3僅為用以解釋本發明的實施方式，並不以三個訓練振動訊號為限。前述之複數個目標振動訊號S1、S2、S3僅為用以解釋本發明的實施方式，並不以三個目標振動訊號為限。

儲存器111可用以儲存運作狀態評估裝置11所產生的資料、外部裝置傳入的資料、或使用者自行輸入的資料。儲存器111可包含第一級記憶體（又稱主記憶體或內部記憶體），且處理器112可直接讀取儲存在第一級記憶體內的指令集，並在需要時執行這些指令集。儲存器111可選擇性地包含第二級記憶體（又稱外部記憶體或輔助記憶體），且此記憶體可透過資料緩衝器將儲存的資料傳送至第一級記憶體。舉例而言，第二級記憶體可以是但不限於：硬碟、光碟等。儲存器111可選擇性地包含第三級記憶體，亦即，可直接插入或自電腦拔除的儲存裝置，例如隨身硬碟。儲存器111可用以儲存相應於複數種訊號分析運算的複數個預設權重值PW1、PW2、PW3與複數個權重值W1、W2、W3以及關於振動設備12的運作狀態的一頻率理論值TFV。頻率理論值TFV為關於振動設備12於正常運作時產生的振動訊號中的頻率的一理論值，其可由使用者是需求而任意設定，或是由其透過評估振動設備12的規格而獲得。前述之複數個預設權重值PW1、PW2、PW3僅為用以解釋本發明的實施方式，並不以三個預設權重值為限，即預設權重值的數量可相應於訊號分析運算進行設置。前述之複數個權重值W1、W2、W3僅為用以解釋本發明的實施方式，並不以三個權重值為限，即權重值的數量可相應於訊號分析運算進行設置。

具體而言，該複數種訊號分析運算可為各種針對訊號本體或是經轉換或前處理後的訊號所進行的運算，例如光譜分析、包絡分析、倒譜分析、高階光譜分析、短時傅立葉轉換、維格納準機率分布、光譜風度分析、循環平穩分析、振幅平均值計算、電壓值高低程度分布計算、電壓值對稱程度分布計算、波峰因數計算、包絡分析等等。在某些實施例中，儲存器111還可用以儲存執行該複數種訊號分析運算所需的參數、演算法、程式碼等元件。在某些實施例中，該複數種訊號分析運算可進一步被區分為一頻率分析運算以及一振幅頻率分析運算。舉例而言，該頻率分析運算可至少包含短時傅立葉轉換、維格納準機率分布、光譜風度、循環平穩分析等等，而該振幅頻率分析運算可至少包含光譜分析、包絡分析、倒譜分析、高階光譜分析等等。

處理器112可以是具備訊號處理功能的微處理器（microprocessor）或微控制器（microcontroller）等。微處理器或微控制器是一種可程式化的特殊積體電路，其具有運算、儲存、輸出／輸入等能力，且可接受並處理各種編碼指令，藉以進行各種邏輯運算與算術運算，並輸出相應的運算結果。處理器112可被編程以解釋各種指令，以處理運作狀態評估裝置11中的資料並執行各項運算程序或程式。處理器112可用以針對振動訊號執行該複數種訊號分析運算中的任一者。

在某些實施例中，處理器112在針對振動訊號執行訊號分析運算之前，可先針對振動訊號進行前處理，以符合訊號分析運算對於輸入資料的需求。舉例而言，處理器112可先對振動訊號進行高通濾波、低通濾波、帶通濾波等處理。此外，處理器112還可依照訊號的特性（例如：屬於線性／非線性的訊號）而對其進行相應的轉換（例如：時域轉換／頻域轉換）。

第2圖例示了根據本發明的一或多個實施例的運作狀態評估流程。第2圖所示內容僅是為了說明本發明的實施例，而非為了限制本發明。

同時參照第1圖及第2圖，為了評估振動設備12的運作狀態，處理器112可執行一運作狀態評估流程2，且運作狀態評估流程2可至少包含複數個動作201、202、203、204、205、206、207。首先，於動作201中，處理器112可根據相應於該複數種訊號分析運算的預設權重值PW1、PW2、PW3而針對訓練振動訊號TS1、TS2、TS3執行該複數種訊號分析運算。舉例而言，處理器112可根據預設權重值PW1、PW2、PW3而隨機地選擇以該複數種訊號分析運算其中之一來處理訓練振動訊號TS1、TS2、TS3中的每一者，進而分別產生相應的訓練分析結果。在某些實施例中，處理器112也可根據相應於該複數種訊號分析運算的預設權重值PW1、PW2、PW3而針對同一訓練振動訊號執行一個以上的訊號分析運算，以產生該等訓練分析結果。

更具體而言，為便於說明，茲於以下說明中假設振動設備12共產生三筆訓練振動訊號，即訓練振動訊號TS1、TS2、TS3，且處理器112共可執行三種訊號分析運算，即「短時傅立葉轉換」、「平均值」、「包絡分析」，其相應的預設權重值PW1、PW2、PW3分別為「0.5」、「0.2」、「0.3」。根據預設權重值PW1、PW2、PW3，處理器112可隨機選擇針對訓練振動訊號TS1、TS2執行屬於頻率分析運算的「短時傅立葉轉換」，並且針對訓練振動訊號TS3執行屬於振幅頻率分析運算的「包絡分析」，進而計算出訓練振動訊號TS1、TS2的振動頻率以及訓練振動訊號TS3的振幅，例如分別為「21赫茲」、「18赫茲」以及「1.05公分」，藉此依序獲得一第一訓練分析結果、一第二訓練分析結果以及一第三訓練分析結果。

接著，於動作202中，處理器112可根據頻率理論值TFV、該複數個訓練分析結果以及相應於該複數個訓練分析結果的訊號分析運算的預設權重值PW1、PW2、PW3，計算振動設備12的一運作狀態訓練分數。進一步而言，針對該複數個訓練分析結果中的每一者，若該訓練分析結果是相應於頻率分析運算（亦即，訓練分析結果是透過頻率分析運算而產生，例如上述的第一訓練分析結果及第二訓練分析結果），則處理器112可比較相應於頻率分析運算的該訓練分析結果與頻率理論值TFV；若該訓練分析結果是相應於振幅頻率分析運算（亦即，訓練分析結果是透過振幅頻率分析運算而產生，例如上述的第三訓練分析結果），則處理器112可改為比較相應於振幅頻率分析運算的該訓練分析結果與一振幅理論值，進而各自產生一訓練比較結果。於獲得相應於該複數個訓練分析結果的訓練比較結果之後，處理器112可根據相應於該複數個訓練分析結果中的每一者的訊號分析運算的預設權重值以及訓練比較結果，計算該運作狀態訓練分數。

具體而言，處理器112可將該第一訓練分析結果（即，21赫茲）和該第二訓練分析結果（即，18赫茲）分別與頻率理論值TFV（例如：「20赫茲」）進行比較，而且可將該第三訓練分析結果（即，1.05公分）與該振幅理論值（例如：1公分）進行比較，以分別產生一第一訓練比較結果、一第二訓練比較結果以及一第三訓練比較結果。

在某些實施例中，具體的比較方式可為：視訓練分析結果的種類（即，頻率或振幅），相應地將訓練分析結果與頻率理論值TFV／該振幅理論值相減後取絕對值，接著除以頻率理論值TFV／該振幅理論值。亦即，此時該第一訓練比較結果、該第二訓練比較結果以及該第三訓練比較結果可分別為「5%」、「10%」以及「5%」。接著，處理器112可將該第一訓練比較結果、該第二訓練比較結果以及該第三訓練比較結果分別與相應的訊號分析運算的預設權重值PW1、PW2、PW3相乘（即，加權）後加總，在將加總後的結果乘以「100」獲得差距結果，並將差距結果視為與滿分（例如：100分）之間的差距，於此例中即為「6分」。最後，處理器112可根據所計算出的差距而計算出該運作狀態訓練分數為「94分」。在前述實施例的一變型實施例中，是將第一訓練分析結果、第二訓練分析結果以及第三訓練分析結果分別與其對應的頻率理論值TFV和該振幅理論值比較，以兩者中較大者為分母，較小者為分子（例如：頻率理論值TFV（即，20赫茲）／第一訓練分析結果（即，21赫茲）；第二訓練分析結果（即，18赫茲）／頻率理論值TFV（即，20赫茲）；振幅理論值（即，1公分）／第三訓練分析結果（即，1.05公分）），獲得另一種形式的第一訓練比較結果、第二訓練比較結果以及第三訓練比較結果，再將該第一訓練比較結果、該第二訓練比較結果以及該第三訓練比較結果與相應的訊號分析運算的預設權重值PW1、PW2、PW3相乘後加總（即，「20/21*0.5+18/20*0.2+1/1.05*0.3」）來獲得計算結果，並將計算結果乘以「100」以獲得該運作狀態訓練分數（即，94分）。

在某些實施例中，若處理器112有採用屬於振幅頻率分析運算的訊號分析運算，則其還可用以根據頻率理論值TFV而計算關於振動設備12的該振幅理論值，且儲存器111還可用以儲存該振幅理論值（未繪示於圖式中）。具體而言，處理器112可先針對訓練振動訊號TS1執行屬於頻率分析運算的訊號分析運算（例如：短時傅立葉轉換），進而獲得相應的頻率值（例如：21赫茲）。接著，處理器112可判斷所轉換出的頻率值與頻率理論值TFV（例如：20赫茲）之間的差距是否不高於一門檻值（例如：5赫茲）；若是，則可判斷所轉換出的頻率值符合頻率理論值TFV，反之則判斷頻率值不符合頻率理論值TFV。隨後，處理器112可將頻率符合該頻率理論值的訓練振動訊號TS1視為振動設備12於正常運作時所發出的振動訊號，因而計算訓練振動訊號TS1的振幅（例如：透過該複數個訊號分析運算中屬於振幅頻率分析運算的任一者），並將計算出的振幅做為該振幅理論值。

於計算出該運作狀態訓練分數之後，於動作203中，處理器112可根據一使用者輸入資料，判斷該使用者是否同意該運作狀態訓練分數。亦即，該使用者可透過該使用者輸入資料而回饋該運作狀態訓練分數是否與其判斷振動設備12當前的狀態一致。若判斷該使用者不同意該運作狀態訓練分數，亦即，使用者回饋該運作狀態訓練分數與其判斷振動設備12當前的狀態不一致，則處理器112可據以判斷該使用者不同意該運作狀態訓練分數。

更具體而言，在某些實施例中，該使用者輸入資料可為相應於振動設備12的一運作狀態理想分數，亦即，該使用者可透過該運作狀態理想分數而反映其對於振動設備12當前的狀態的判斷結果。此時，處理器112還可用以根據該運作狀態訓練分數及該運作狀態理想分數之間的一誤差而判斷該使用者是否同意該運作狀態訓練分數。若該誤差低於一誤差門檻值，則處理器112可據以判斷該使用者同意該運作狀態訓練分數。反之，若該誤差不低於該誤差門檻值，則處理器112可據以判斷該使用者不同意該運作狀態訓練分數。

舉例而言，茲假設該運作狀態理想分數為「70分」且該誤差門檻值為「10分」，亦即，該使用者判斷振動設備12當前的運作狀態僅有「70分」之水準，而該使用者可接受的分數誤差為「10分」。在此情況下，處理器112可判斷該運作狀態訓練分數（即，96分）與該運作狀態理想分數（即，70分）之間的誤差不低於該誤差門檻值（即，10分），並據以判斷該使用者不同意該運作狀態訓練分數。

在某些實施例中，該使用者輸入資料還可為一布林數值，亦即，該使用者可直接透過該布林值而回饋其是否同意該運作狀態訓練分數。因此，處理器112還可用以根據該布林數值而判斷該使用者是否同意該運作狀態訓練分數（例如：數值「1」表示同意，數值「0」表示不同意）。

當判斷該使用者不同意該運作狀態訓練分數時，於動作204中，處理器112還可調整該複數個預設權重值。具體而言，在某些實施例中，若判斷該使用者不同意該運作狀態訓練分數，則處理器112可至少降低該複數個預設權重值當中最高者的數值。舉例而言，處理器112可將數值最高的預設權重值PW1自「0.5」降低至「0.3」。此外，在某些實施例中，處理器112還可相應地將預設權重值PW2與預設權重值PW3分別調整為「0.3」與「0.4」。

在某些實施例中，除了降低該複數個預設權重值中最高者的數值以外，處理器112還可改為針對該複數種訊號分析運算中的每一者，判斷相應的分析結果中是否存在一離群值（outlier）。該離群值是指在複數個數值當中明顯遠離其他數值一或多個數值，其界定方式可以是統計學中常見用於分析資料離散／集中程度的運算，例如但不限於針對該複數個數值計算平均值與標準差等等。有鑑於當振動設備12於正常狀態下運作時，其發出的振動訊號於分析後的結果（例如：頻率或振幅）理應會趨於一致，故當處理器112針對某一種訊號分析運算判斷出其產生的分析結果中存在離群值時，可據以將該訊號分析運算歸類為出現異常。據此，一旦處理器112於動作203中判斷該使用者不同意該運作狀態訓練分數，則其可於動作204中降低相應於出現異常的訊號分析運算的預設權重值。

在某些實施例中，若相應於各訊號分析運算的該預設權重值均相等，則一旦處理器112於動作203中判斷該使用者不同意該運作狀態訓練分數，其可於動作204中隨機地降低其中任一者，並且隨機地增加其他訊號分析運算的該預設權重值。

於動作204中調整完預設權重值PW1、PW2、PW3之後，處理器112可再次執行動作201-203，直到於動作203中判斷該使用者同意該運作狀態訓練分數。接著，於動作205中，處理器112可將預設權重值PW1、PW2、PW3決定為該複數種訊號分析運算的複數個權重值W1、W2、W3。透過執行動作201-205，可於該複數種訊號分析運算中針對振動設備12決定適合用於分析其振動訊號的權重值分布，故此時運作狀態評估裝置11已有能力準確地評估振動設備12的運作狀態。

有鑑於此，於動作206中，處理器112可根據相應於該複數種訊號分析運算的權重值W1、W2、W3而針對目標振動訊號S1、S2、S3執行該複數種訊號分析運算。舉例而言，處理器112可根據權重值W1、W2、W3而隨機地選擇以該複數種訊號分析運算其中之一來處理目標振動訊號S1、S2、S3中的每一者，進而分別產生相應的分析結果。在某些實施例中，處理器112也可根據相應於該複數種訊號分析運算的權重值W1、W2、W3而針對同一振動訊號執行一個以上的訊號分析運算，以產生該等分析結果。

接著，於動作207中，處理器112可根據頻率理論值TFV、該複數個分析結果以及相應於該複數個分析結果的訊號分析運算的權重值W1、W2、W3，計算振動設備12的一運作狀態分數。進一步而言，針對該複數個分析結果中的每一者，若該分析結果是相應於頻率分析運算（亦即，分析結果是透過頻率分析運算而產生），則處理器112可比較相應於頻率分析運算的該分析結果與頻率理論值TFV；若該分析結果是相應於振幅頻率分析運算（亦即，分析結果是透過振幅頻率分析運算而產生），則處理器112可改為比較相應於振幅頻率分析運算的該分析結果與該振幅理論值，進而各自產生一比較結果。於獲得相應於該複數個分析結果的比較結果之後，處理器112可根據相應於該複數個分析結果中的每一者的訊號分析運算的權重值（例如：權重值W1、W2、W3）以及比較結果，計算該運作狀態分數，進而結束運作狀態評估流程2。

在某些實施例中，具體的比較方式可為：視分析結果的種類（即，頻率或振幅），相應地將各分析結果與頻率理論值TFV／該振幅理論值相減後取絕對值，接著除以頻率理論值TFV／該振幅理論值。接著，處理器112可將各比較結果分別與相應的訊號分析運算的權重值W1、W2、W3相乘（即，加權）後加總，在將加總後的結果乘以「100」獲得差距結果，並將差距結果視為與滿分（例如：100分）之間的差距。最後，處理器112可根據所計算出的差距而計算出該運作狀態分數。在某些實施例中，視分析結果的種類（即，頻率或振幅），相應地將各分析結果與頻率理論值TFV（或該振幅理論值）之較大者為分母，較小者為分子，獲得各比較結果，再將各比較結果與相應的訊號分析運算的權重值W1、W2、W3相乘後加總來獲得計算結果，處理器112並將計算結果乘以「100」以獲得該運作狀態分數。

在某些實施例中，於運作狀態評估流程2開始之前，處理器112可先透過感測器113來感測訓練振動訊號TS1、TS2。在某些實施例中，於完成動作205之後，處理器可透過感測器113來感測目標振動訊號S1、S2。然而，於某些其他實施例中，訓練振動訊號TS1、TS2及／或目標振動訊號S1、S2可以是由使用者自行輸入運作狀態評估裝置11，或者預先儲存於儲存器111中（未繪示於圖式中），以讓運作狀態評估裝置11在振動設備12不位於其周遭的情況下仍可順利執行運作狀態評估流程2。

在某些實施例中，運作狀態評估裝置11還可包含一收發器（未繪示於圖式中），該收發器可與儲存器111以及處理器112電性連接。該收發器可用以與一外部裝置進行有線或無線的通訊（例如：與一網頁伺服器當中的一通訊介面進行通訊），以接收該使用者輸入資料。在某些實施例中，該收發器還可用以將該運作狀態訓練分數及／或該運作狀態分數傳送至該外部裝置，以透過該外部裝置呈現該等分數至該使用者眼前。在某些實施例中，該收發器可包含一傳送器（transmitter）與一接收器（receiver）。以無線通訊為例，該收發器可包含但不限於：天線、放大器、調變器、解調變器、偵測器、類比至數位轉換器、數位至類比轉換器等通訊元件。以有線通訊為例，該收發器可以是例如但不限於：一十億位元乙太網路收發器（gigabit Ethernet transceiver）、一十億位元乙太網路介面轉換器（gigabit interface converter，GBIC）、一小封裝可插拔收發器（small form-factor pluggable (SFP) transceiver）、一百億位元小封裝可插拔收發器（ten gigabit small form-factor pluggable (XFP) transceiver）等。

在某些實施例中，運作狀態評估裝置11還可包含一組輸入／輸出介面（I/O interface，未繪示於圖式中），該組輸入／輸出介面可與儲存器111以及處理器112電性連接，且可用以呈現該運作狀態訓練分數及／或該運作狀態分數，以及自該使用者接收該使用者輸入資料。該組輸入／輸出介面可以是例如但不限於由用以與輸入元件（例如：鍵盤、滑鼠等等）及輸出元件（例如：顯示器）通訊的通訊埠形成的組合，或是與兼具輸入與輸出功能的元件（例如：觸控面板）通訊的通訊埠。

第3圖例示了根據本發明的一或多個實施例的運作狀態評估方法。第3圖所示內容僅是為了說明本發明的實施例，而非為了限制本發明。

第3圖呈現了一種運作狀態評估方法3。運作狀態評估方法3可用於一振動設備，且可由一計算裝置執行。該計算裝置可儲存相應於複數種訊號分析運算的複數個權重值以及關於該振動設備的一頻率理論值。運作狀態評估方法3可包含以下步驟：根據該複數個權重值，針對由該振動設備所產生的複數個目標振動訊號執行該複數種訊號分析運算，以產生複數個分析結果（標示為301）；以及根據該頻率理論值、該複數個分析結果以及相應於該複數個分析結果中的每一者的訊號分析運算的權重值，計算關於該振動設備的一運作狀態分數（標示為302）。

在某些實施例中，關於運作狀態評估方法3，該複數種訊號分析運算可被區分為一頻率分析運算與一振幅頻率分析運算，且運作狀態評估方法3還可包含以下步驟：根據該頻率理論值計算關於該振動設備的一振幅理論值；針對該複數個分析結果中的每一者，若該分析結果是相應於該頻率分析運算，則比較該分析結果與該頻率理論值，若該分析結果是相應於該振幅頻率分析運算，則比較該分析結果與該振幅理論值，進而各自產生一比較結果；以及根據相應於該複數個分析結果中的每一者的訊號分析運算的權重值以及比較結果，計算該運作狀態分數。

在某些實施例中，關於運作狀態評估方法3，該計算裝置還可儲存相應於該複數種訊號分析運算的複數個預設權重值，且運作狀態評估方法3還可包含以下步驟：根據該頻率理論值、該複數個預設權重值、由該振動設備所產生的複數個訓練振動訊號以及一使用者輸入資料，為該複數種訊號分析運算決定該複數個權重值。

在某些實施例中，關於運作狀態評估方法3，該計算裝置還可儲存相應於該複數種訊號分析運算的複數個預設權重值，且運作狀態評估方法3還可包含以下步驟：根據該頻率理論值、該複數個預設權重值、由該振動設備所產生的複數個訓練振動訊號以及一使用者輸入資料，為該複數種訊號分析運算決定該複數個權重值。此外，該複數個目標振動訊號以及該複數個目標振動訊號還可以是由該計算裝置所感測而得。

在某些實施例中，運作狀態評估方法3還可包含以下步驟：（b1）根據該複數個預設權重值，針對該複數個訓練振動訊號執行該複數種訊號分析運算，以產生複數個訓練分析結果；（b2）根據該頻率理論值、該複數個訓練分析結果以及相應於該複數個訓練分析結果的訊號分析運算的預設權重值，計算關於該振動設備的一運作狀態訓練分數；（b3）根據一使用者輸入資料，判斷一使用者是否同意該運作狀態訓練分數，並於判斷該使用者不同意該運作狀態訓練分數時調整該複數個預設權重值；以及（b4）反覆執行步驟（b1）至步驟（b3），直到判斷該使用者同意該運作狀態訓練分數，並將該複數個預設權重值決定為該複數個權重值。

在某些實施例中，運作狀態評估方法3還可包含以下步驟：（b1）根據該複數個預設權重值，針對該複數個訓練振動訊號執行該複數種訊號分析運算，以產生複數個訓練分析結果；（b2）根據該頻率理論值、該複數個訓練分析結果以及相應於該複數個訓練分析結果的訊號分析運算的預設權重值，計算關於該振動設備的一運作狀態訓練分數；（b3）根據一使用者輸入資料，判斷一使用者是否同意該運作狀態訓練分數，並於判斷該使用者不同意該運作狀態訓練分數時調整該複數個預設權重值；以及（b4）反覆執行步驟（b1）至步驟（b3），直到判斷該使用者同意該運作狀態訓練分數，並將該複數個預設權重值決定為該複數個權重值。除此之外，該複數種訊號分析運算還可被區分為一頻率分析運算與一振幅頻率分析運算，且步驟（b2）還可進一步包含以下步驟：根據該頻率理論值計算關於該振動設備的一振幅理論值；針對該複數個訓練分析結果中的每一者，若該訓練分析結果是相應於該頻率分析運算，則比較該訓練分析結果與該頻率理論值，若該訓練分析結果是相應於振幅頻率分析運算，則比較該訓練分析結果與該振幅理論值，進而各自產生一訓練比較結果；以及根據相應於該複數個訓練分析結果中的每一者的訊號分析運算的權重值以及訓練比較結果，計算該運作狀態訓練分數。

在某些實施例中，運作狀態評估方法3還可包含以下步驟：（b1）根據該複數個預設權重值，針對該複數個訓練振動訊號執行該複數種訊號分析運算，以產生複數個訓練分析結果；（b2）根據該頻率理論值、該複數個訓練分析結果以及相應於該複數個訓練分析結果的訊號分析運算的預設權重值，計算關於該振動設備的一運作狀態訓練分數；（b3）根據一使用者輸入資料，判斷一使用者是否同意該運作狀態訓練分數，並於判斷該使用者不同意該運作狀態訓練分數時調整該複數個預設權重值，其中該使用者輸入資料可為相應於該振動設備的一運作狀態理想分數；以及（b4）反覆執行步驟（b1）至步驟（b3），直到判斷該使用者同意該運作狀態訓練分數，並將該複數個預設權重值決定為該複數個權重值。除此之外，步驟（b3）還可進一步包含以下步驟：根據該運作狀態訓練分數及該運作狀態理想分數之間的一誤差而判斷該使用者是否同意該運作狀態訓練分數；其中，若該誤差低於一誤差門檻值，則判斷該使用者同意該運作狀態訓練分數；若該誤差不低於該誤差門檻值，則判斷該使用者不同意該運作狀態訓練分數。

在某些實施例中，運作狀態評估方法3還可包含以下步驟：（b1）根據該複數個預設權重值，針對該複數個訓練振動訊號執行該複數種訊號分析運算，以產生複數個訓練分析結果；（b2）根據該頻率理論值、該複數個訓練分析結果以及相應於該複數個訓練分析結果的訊號分析運算的預設權重值，計算關於該振動設備的一運作狀態訓練分數；（b3）根據一使用者輸入資料，判斷一使用者是否同意該運作狀態訓練分數，並於判斷該使用者不同意該運作狀態訓練分數時調整該複數個預設權重值，其中該使用者輸入資料為一布林數值；以及（b4）反覆執行步驟（b1）至步驟（b3），直到判斷該使用者同意該運作狀態訓練分數，並將該複數個預設權重值決定為該複數個權重值。除此之外，步驟（b3）還可進一步包含以下步驟：根據該布林數值而判斷該使用者是否滿意該運作狀態訓練分數。

在某些實施例中，運作狀態評估方法3還包含以下步驟：（b1）根據該複數個預設權重值，針對該複數個訓練振動訊號執行該複數種訊號分析運算，以產生複數個訓練分析結果；（b2）根據該頻率理論值、該複數個訓練分析結果以及相應於該複數個訓練分析結果的訊號分析運算的預設權重值，計算關於該振動設備的一運作狀態訓練分數；（b3）根據一使用者輸入資料，判斷一使用者是否同意該運作狀態訓練分數，並於判斷該使用者不同意該運作狀態訓練分數時調整該複數個預設權重值；以及（b4）反覆執行步驟（b1）至步驟（b3），直到判斷該使用者同意該運作狀態訓練分數，並將該複數個預設權重值決定為該複數個權重值。除此之外，步驟（b3）還可進一步包含以下步驟：若判斷該使用者不同意該運作狀態訓練分數，則降低提升該複數個預設權重值當中最高者的數值，並隨機提升其他預設權重值的數值。

在某些實施例中，運作狀態評估方法3還可包含以下步驟：（b1）根據該複數個預設權重值，針對該複數個訓練振動訊號執行該複數種訊號分析運算，以產生複數個訓練分析結果；（b2）根據該頻率理論值、該複數個訓練分析結果以及相應於該複數個訓練分析結果的訊號分析運算的預設權重值，計算關於該振動設備的一運作狀態訓練分數；（b3）根據一使用者輸入資料，判斷一使用者是否同意該運作狀態訓練分數，並於判斷該使用者不同意該運作狀態訓練分數時調整該複數個預設權重值；以及（b4）反覆執行步驟（b1）至步驟（b3），直到判斷該使用者同意該運作狀態訓練分數，並將該複數個預設權重值決定為該複數個權重值。除此之外，步驟（b2）還可進一步包含以下步驟：針對該複數種訊號分析運算中的每一者，判斷相應的分析結果中是否存在一離群值，並於判斷存在該離群值時將訊號分析運算歸類為出現異常；且步驟（b3）還可進一步包含以下步驟：若判斷該使用者不同意該運作狀態訓練分數，則降低相應於出現異常的訊號分析運算的預設權重值。

運作狀態評估方法3的每一個實施例基本上都會與運作狀態評估裝置11的某一個實施例相對應。因此，僅根據上文針對運作狀態評估裝置11的說明，本發明所屬技術領域中具有通常知識者即已能充分瞭解且實現運作狀態評估方法3的所有相應的實施例，即使上文未針對運作狀態評估方法3的每一個實施例進行詳述。

以上所揭露的實施例並非為了限制本發明。針對以上所揭露的實施例的改變或調整，只要是本發明所屬技術領域中具有通常知識者可輕易思及的，也都落於本發明的範圍內。本發明的範圍以申請專利範圍所載內容為準。

如下所示： 11：運作狀態評估裝置 111：儲存器 112：處理器 113：感測器 12：振動設備 2：運作狀態評估流程 201、202、203、204、205、206、207：動作 3：運作狀態評估方法 301、302：步驟 PW1、PW2、PW3：預設權重值 S1、S2、S3：目標振動訊號 TS1、TS2、TS3：訓練振動訊號 TFV：頻率理論值 W1、W2、W3：權重值

第1圖例示了根據本發明的一或多個實施例的用於振動設備的運作狀態評估裝置。第2圖例示了根據本發明的一或多個實施例的運作狀態評估流程。第3圖例示了根據本發明的一或多個實施例的運作狀態評估方法。

：無。

3：運作狀態評估方法 301、302：步驟

Claims

一種用於一振動設備的運作狀態評估裝置，包含：一儲存器，用以儲存相應於複數種訊號分析運算的複數個權重值以及關於該振動設備的一頻率理論值；以及一處理器，與該儲存器電性連接，用以：根據該複數個權重值，針對由該振動設備所產生的複數個目標振動訊號執行該複數種訊號分析運算，以產生複數個分析結果；以及根據該頻率理論值、該複數個分析結果以及相應於該複數個分析結果中的每一者的訊號分析運算的權重值，計算關於該振動設備的一運作狀態分數。
如請求項1所述的運作狀態評估裝置，其中該複數種訊號分析運算被區分為一頻率分析運算與一振幅頻率分析運算，且該處理器還用以：根據該頻率理論值計算關於該振動設備的一振幅理論值；針對該複數個分析結果中的每一者，若該分析結果是相應於該頻率分析運算，則比較該分析結果與該頻率理論值，若該分析結果是相應於該振幅頻率分析運算，則比較該分析結果與該振幅理論值，進而各自產生一比較結果；以及根據相應於該複數個分析結果中的每一者的訊號分析運算的權重值以及比較結果，計算該運作狀態分數。
如請求項1所述的運作狀態評估裝置，其中：該儲存器還用以儲存相應於該複數種訊號分析運算的複數個預設權重值；以及該處理器還用以根據該頻率理論值、該複數個預設權重值、由該振動設備所產生的複數個訓練振動訊號以及一使用者輸入資料，為該複數種訊號分析運算決定該複數個權重值。
如請求項3所述的運作狀態評估裝置，還包含一感測器，該感測器與該處理器電性連接，用以感測該複數個目標振動訊號以及該複數個訓練振動訊號。
如請求項3所述的運作狀態評估裝置，其中該處理器還用以執行以下運作，以決定該複數個權重值：（a1）根據該複數個預設權重值，針對該複數個訓練振動訊號執行該複數種訊號分析運算，以產生複數個訓練分析結果；（a2）根據該頻率理論值、該複數個訓練分析結果以及相應於該複數個訓練分析結果的訊號分析運算的預設權重值，計算關於該振動設備的一運作狀態訓練分數；（a3）根據該使用者輸入資料，判斷一使用者是否同意該運作狀態訓練分數，並於判斷該使用者不同意該運作狀態訓練分數時調整該複數個預設權重值；以及（a4）反覆執行運作（a1）至運作（a3），直到判斷該使用者同意該運作狀態訓練分數，並將該複數個預設權重值決定為該複數個權重值。
如請求項5所述的運作狀態評估裝置，其中該複數種訊號分析運算被區分為一頻率分析運算與一振幅頻率分析運算，且該處理器還用以：根據該頻率理論值計算關於該振動設備的一振幅理論值；針對該複數個訓練分析結果中的每一者，若該訓練分析結果是相應於該頻率分析運算，則比較該訓練分析結果與該頻率理論值，若該訓練分析結果是相應於該振幅頻率分析運算，則比較該訓練分析結果與該振幅理論值，進而各自產生一訓練比較結果；以及根據相應於該複數個訓練分析結果中的每一者的訊號分析運算的權重值以及訓練比較結果，計算該運作狀態訓練分數。
如請求項5所述的運作狀態評估裝置，其中該使用者輸入資料為相應於該振動設備的一運作狀態理想分數，且該處理器還用以根據該運作狀態訓練分數及該運作狀態理想分數之間的一誤差而判斷該使用者是否同意該運作狀態訓練分數；其中：若該誤差低於一誤差門檻值，則該處理器判斷該使用者同意該運作狀態訓練分數；以及若該誤差不低於該誤差門檻值，則該處理器判斷該使用者不同意該運作狀態訓練分數。
如請求項5所述的運作狀態評估裝置，其中該使用者輸入資料為一布林數值，且該處理器還用以根據該布林數值而判斷該使用者是否同意該運作狀態訓練分數。
如請求項5所述的運作狀態評估裝置，其中該處理器還用以：若判斷該使用者不同意該運作狀態訓練分數，則降低該複數個預設權重值當中最高者的數值。
如請求項5所述的運作狀態評估裝置，其中該處理器還用以：針對該複數種訊號分析運算中的每一者，判斷相應的分析結果中是否存在一離群值，並於判斷存在該離群值時將訊號分析運算歸類為出現異常；以及若判斷該使用者不同意該運作狀態訓練分數，則降低相應於出現異常的訊號分析運算的預設權重值。
一種用於一振動設備的運作狀態評估方法，該運作狀態評估方法由一計算裝置執行，該計算裝置儲存相應於複數種訊號分析運算的複數個權重值以及關於該振動設備的一頻率理論值，該運作狀態評估方法包含以下步驟：根據該複數個權重值，針對由該振動設備所產生的複數個目標振動訊號執行該複數種訊號分析運算，以產生複數個分析結果；以及根據該頻率理論值、該複數個分析結果以及相應於該複數個分析結果中的每一者的訊號分析運算的權重值，計算關於該振動設備的一運作狀態分數。
如請求項11所述的運作狀態評估方法，其中該複數種訊號分析運算被區分為一頻率分析運算與一振幅頻率分析運算，且該運作狀態評估方法還包含以下步驟：根據該頻率理論值計算關於該振動設備的一振幅理論值；針對該複數個分析結果中的每一者，若該分析結果是相應於該頻率分析運算，則比較該分析結果與該頻率理論值，若該分析結果是相應於該振幅頻率分析運算，則比較該分析結果與該振幅理論值，進而各自產生一比較結果；以及根據相應於該複數個分析結果中的每一者的訊號分析運算的權重值以及比較結果，計算該運作狀態分數。
如請求項11所述的運作狀態評估方法，其中該計算裝置還儲存相應於該複數種訊號分析運算的複數個預設權重值，且該運作狀態評估方法還包含以下步驟：根據該頻率理論值、該複數個預設權重值、由該振動設備所產生的複數個訓練振動訊號以及一使用者輸入資料，為該複數種訊號分析運算決定該複數個權重值。
如請求項13所述的運作狀態評估方法，其中該複數個目標振動訊號以及該複數個目標振動訊號是由該計算裝置所感測而得。
如請求項13所述的運作狀態評估方法，還包含以下步驟：（b1）根據該複數個預設權重值，針對該複數個訓練振動訊號執行該複數種訊號分析運算，以產生複數個訓練分析結果；（b2）根據該頻率理論值、該複數個訓練分析結果以及相應於該複數個訓練分析結果的訊號分析運算的預設權重值，計算關於該振動設備的一運作狀態訓練分數；（b3）根據該使用者輸入資料，判斷一使用者是否同意該運作狀態訓練分數，並於判斷該使用者不同意該運作狀態訓練分數時調整該複數個預設權重值；以及（b4）反覆執行步驟（b1）至運作（b3），直到判斷該使用者同意該運作狀態訓練分數，並將該複數個預設權重值決定為該複數個權重值。
如請求項15所述的運作狀態評估方法，其中該複數種訊號分析運算被區分為一頻率分析運算與一振幅頻率分析運算，且該運作狀態評估方法還包含以下步驟：根據該頻率理論值計算關於該振動設備的一振幅理論值；針對該複數個訓練分析結果中的每一者，若該訓練分析結果是相應於該頻率分析運算，則比較該訓練分析結果與該頻率理論值，若該訓練分析結果是相應於該振幅頻率分析運算，則比較該訓練分析結果與該振幅理論值，進而各自產生一訓練比較結果；以及根據相應於該複數個訓練分析結果中的每一者的訊號分析運算的權重值以及訓練比較結果，計算該運作狀態訓練分數。
如請求項15所述的運作狀態評估方法，其中該使用者輸入資料為相應於該振動設備的一運作狀態理想分數，且該運作狀態評估方法還包含以下步驟：根據該運作狀態訓練分數及該運作狀態理想分數之間的一誤差而判斷該使用者是否同意該運作狀態訓練分數；其中，若該誤差低於一誤差門檻值，則判斷該使用者同意該運作狀態訓練分數；若該誤差不低於該誤差門檻值，則判斷該使用者不同意該運作狀態訓練分數。
如請求項15所述的運作狀態評估方法，其中該使用者輸入資料為一布林數值，且該運作狀態評估方法還包含以下步驟：根據該布林數值而判斷該使用者是否滿意該運作狀態訓練分數。
如請求項15所述的運作狀態評估方法，其中該運作狀態評估方法還包含以下步驟：若判斷該使用者不同意該運作狀態訓練分數，則降低提升該複數個預設權重值當中最高者的數值，並隨機提升其他預設權重值的數值。
如請求項15所述的運作狀態評估方法，其中該運作狀態評估方法還包含以下步驟：針對該複數種訊號分析運算中的每一者，判斷相應的分析結果中是否存在一離群值，並於判斷存在該離群值時將訊號分析運算歸類為出現異常；以及若判斷該使用者不同意該運作狀態訓練分數，則降低相應於出現異常的訊號分析運算的預設權重值。