变速旋转机械设备振动状态监测方法及装置

摘要

本申请实施例提供了一种变速旋转机械设备振动状态监测方法及装置，该方法包括：当设备在正常状态下由下限转速增大至上限转速的过程中，同步采集所述设备的竖直方向振动速度、水平方向振动速度和转速；融合所述竖直方向振动速度和所述水平方向振动速度，提取融合后振动速度的振动均方根值，并确定所述振动均方根值的均值和方差；拟合所述均值、所述方差分别与所述转速的关系曲线，获得对应的连续函数；将所述连续函数代入预设的决策函数，获得报警阈值模型；实时获取所述设备当前的振动均方根值和转速，并将其代入所述报警阈值模型中以获取所述设备当前的振动状态。本申请实施例可以提高变速旋转机械设备振动状态报警的准确率。

说明书

技术领域

本申请涉及变速旋转机械设备状态监测技术领域，尤其是涉及一种变速旋转机械设备振动状态监测方法及装置。

背景技术

对旋转机械设备(以下简称设备)而言，绝大多数故障都是与机械运动或振动相密切联系的。因此，设备振动状态监测具有重要意义。

为确定设备的状态，往往需要将采集的状态值与报警阈值进行比较。而传统的报警阈值通常为静态阈值，常见的建立方法主要有统计法、回归分析法和神经网络法等。工程实际中最常用的是3σ法，即根据历史数据计算得到均值M和标准差σ，以注意阈值为M+2σ，危险阈值为M+3σ。然而上述方法均假设设备处于恒定转速运行。工程实际中，由于电源电压波动、变频控制等因素，设备常处于变速运行工况，导致基于恒定转速建立的静态报警阈值不再适用，极易造成误报漏报事故。

针对上述问题，已有部分学者对动态报警阈值模型进行了初步研究。如张遂强基于概率神经网络构建阈值模型，报警阈值可随设备运行状态而自适应调整；谢广军等提出改进自适应相关阈值算法用于实时监测涡轮泵运行状态；陈勇强提出基于径向基函数的动态阈值模型改进了静态阈值虚警率高的不足。

然而，本申请的发明人研究发现：上述动态模型都是通过不断更新训练样本集，重新训练得到的，其模型在求解时未考虑转速变化影响，不能有效区分缓变故障和转速变化，影响报警准确率。另外，上述动态模型大都基于单一通道信号建立，由于转子涡动特性等因素，难以真实反映设备的运行状态。

发明内容

本申请实施例的目的在于提供一种变速旋转机械设备振动状态监测方法及装置，以提高变速旋转机械设备振动状态报警的准确率。

为达到上述目的，一方面，本申请实施例提供了一种变速旋转机械设备振动状态监测方法，包括：

当设备在正常状态下由下限转速增大至上限转速的过程中，同步采集所述设备的竖直方向振动速度、水平方向振动速度和转速；

融合所述竖直方向振动速度和所述水平方向振动速度，提取融合后振动速度的振动均方根值，并确定所述振动均方根值的均值和方差；

拟合所述均值、所述方差分别与所述转速的关系曲线，获得对应的连续函数；

将所述连续函数代入预设的决策函数，获得报警阈值模型；

实时获取所述设备当前的振动均方根值和转速，并将其代入所述报警阈值模型中以获取所述设备当前的振动状态。

本申请实施例的变速旋转机械设备振动状态监测方法中，所述报警阈值模型包括：

f(x，s)＝(μ(s)+kσ(s))(1+P)-x

其中，f(x，s)为决策函数，(μ(s)+kσ(s))(1+P)为报警阈值，x为振动均方根值，s为转速，μ(s)为x的均值与s的连续函数，σ(s)x的方差与s的连续函数，k为阈值因子，P为预设常数。

本申请实施例的变速旋转机械设备振动状态监测方法中，所述融合所述竖直方向振动速度和所述水平方向振动速度，包括：

根据全矢谱算法融合所述竖直方向振动速度和所述水平方向振动速度。

本申请实施例的变速旋转机械设备振动状态监测方法中，所述拟合所述均值、所述方差分别与所述转速的关系曲线，包括：

根据相关向量机算法拟合所述均值、所述方差分别与所述转速的关系曲线。

本申请实施例的变速旋转机械设备振动状态监测方法中，在实时获取所述设备当前的振动均方根值和转速之前，还包括：

当设备在故障状态下由下限转速增大至上限转速的过程中，同步采集所述设备的竖直方向振动速度、水平方向振动速度和转速，以作为测试样本；

根据所述测试样本对所述报警阈值模型进行测试，以确定所述报警阈值模型的报警准确率是否达到预设报警准确率；

当所述报警阈值模型的报警准确率低于预设报警准确率时，调整所述阈值因子以更新所述报警阈值模型，直至当前获得的报警阈值模型的报警准确率达到预设报警准确率为止。

另一方面，本申请实施例还提供了一种变速旋转机械设备振动状态监测装置，包括：

数据预采集模块，用于当设备在正常状态下由下限转速增大至上限转速的过程中，同步采集所述设备的竖直方向振动速度、水平方向振动速度和转速；

振动特征提取模块，用于融合所述竖直方向振动速度和所述水平方向振动速度，提取融合后振动速度的振动均方根值，并确定所述振动均方根值的均值和方差；

转速函数确定模块，用于拟合所述均值、所述方差分别与所述转速的关系曲线，获得对应的连续函数；

阈值模型构建模块，用于将所述连续函数代入预设的决策函数，获得报警阈值模型；

实时状态监测模块，用于实时获取所述设备当前的振动均方根值和转速，并将其代入所述报警阈值模型中以获取所述设备当前的振动状态。

本申请实施例的变速旋转机械设备振动状态监测装置中，所述报警阈值模型包括：

f(x，s)＝(μ(s)+kσ(s))(1+P)-x

其中，f(x，s)为决策函数，(μ(s)+kσ(s))(1+P)为报警阈值，x为振动均方根值，s为转速，μ(s)为x的均值与s的连续函数，σ(s)x的方差与s的连续函数，k为阈值因子，P为预设常数。

本申请实施例的变速旋转机械设备振动状态监测装置中，所述融合所述竖直方向振动速度和所述水平方向振动速度，包括：

根据全矢谱算法融合所述竖直方向振动速度和所述水平方向振动速度。

本申请实施例的变速旋转机械设备振动状态监测装置中，所述拟合所述均值、所述方差分别与所述转速的关系曲线，包括：

根据相关向量机算法拟合所述均值、所述方差分别与所述转速的关系曲线。

本申请实施例的变速旋转机械设备振动状态监测装置中，还包括：

阈值模型优化模块，用于当设备在故障状态下由下限转速增大至上限转速的过程中，同步采集所述设备的竖直方向振动速度、水平方向振动速度和转速，以作为测试样本；根据所述测试样本对所述报警阈值模型进行测试，以确定所述报警阈值模型的报警准确率是否达到预设报警准确率；当所述报警阈值模型的报警准确率低于预设报警准确率时，调整所述阈值因子以更新所述报警阈值模型，直至当前获得的报警阈值模型的报警准确率达到预设报警准确率为止。

由以上本申请实施例提供的技术方案可见，本申请实施例中，在获取到竖直方向振动速度和水平方向振动速度这对双通道信号后，对双通道信号融合，提取融合后信号的振动均方根值作为特征，然后通过拟合特征的均值、方差分别与转速的关系，得到对应的关于转速的连续函数，然后基于连续函数构建报警阈值模型，并据此报警阈值模型进行设备振动监测。由于融合后信号能够全面反映设备的运行状态，且构建报警阈值模型所用的连续函数也考虑到转速的变化，因此，相对于现有技术，本申请实施例具有更高的报警准确率。因此，本申请实施例应用于变速旋转设备的振动监测领域，效果尤其明显。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：

图1为本申请一实施例中变速旋转机械设备振动状态监测方法的流程图；

图2为本申请一实施例中动态阈值模型构建流程图；

图3为本申请一实施例中双通道信号融合与验证图；

图4a为本申请一实施例中测试误差随λ变化关系图；

图4b为本申请一实施例中相关向量个数随λ变化关系图；

图5为本申请一实施例中测试误差随k的变化关系图；

图6为本申请一实施例中利用融合后信号构建的报警阈值模型所监测的设备正常状态下的监测结果；

图7为本申请一实施例中利用融合后信号构建的报警阈值模型所监测的故障状态下的监测结果；

图8为现有技术中利用正常状态单一通道信号构建的报警阈值模型所监测的监测结果；

图9为现有技术中利用故障状态单一通道信号构建的报警阈值模型所监测的监测结果；

图10为本申请一实施例中变速旋转机械设备振动状态监测方法的结构框图；

图11为本申请另一实施例中变速旋转机械设备振动状态监测方法的结构框图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请中的技术方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。例如在下面描述中，在第一部件上方形成第二部件，可以包括第一部件和第二部件以直接接触方式形成的实施例，还可以包括第一部件和第二部件以非直接接触方式(即第一部件和第二部件之间还可以包括额外的部件)形成的实施例等。

而且，为了便于描述，本申请一些实施例可以使用诸如“在…上方”、“在…之下”、“顶部”、“下方”等空间相对术语，以描述如实施例各附图所示的一个元件或部件与另一个(或另一些)元件或部件之间的关系。应当理解的是，除了附图中描述的方位之外，空间相对术语还旨在包括装置在使用或操作中的不同方位。例如若附图中的装置被翻转，则被描述为“在”其他元件或部件“下方”或“之下”的元件或部件，随后将被定位为“在”其他元件或部件“上方”或“之上”。

参考图1所示，本申请实施例的变速旋转机械设备振动状态监测方法可以包括以下步骤：

S101、当设备在正常状态下由下限转速增大至上限转速的过程中，同步采集所述设备的竖直方向振动速度、水平方向振动速度和转速。

本申请一实施例中，振动监测可以在同一位置附近布置至少两个加速度传感器(例如一个垂直布设，另一个水平布设)，以实现双通道信号采集，从而可以在正常状态下由下限转速增大至上限转速的过程中，同步采集所述设备的竖直方向振动速度(例如图2所示的Y方向信号)、水平方向振动速度(例如图2所示的X方向信号)和转速。在一示例性实施例中，假设可调整转速范围为50-3050r/min，在启动后可间隔25r/min采集一次，接近转速3000r/min时可每隔10r/min采集一次，如此共采集158个样本，采样频率设置为20480，采样时间2s。

S102、融合所述竖直方向振动速度和所述水平方向振动速度，提取融合后振动速度的振动均方根值，并确定所述振动均方根值的均值和方差。

本申请一实施例中，所述的融合是指信息融合，即通过数据融合算法对竖直方向振动速度和水平方向振动速度进行融合，如此，融合后的信号就可以包含全面振动信息的信号，从而可以为后续阈值模型训练和关键参数确定做准备。在一示例性实施例中，所述的融合例如可以采用如图2和图3所示的全矢谱算法进行信息融合，并在此基础上，提取融合后振动速度的振动均方根值，并确定所述振动均方根值(x)的均值(μ)和方差(σ)。在图2中，ifft为快速傅里叶逆变换。

本申请一实施例中，之所以选择振动均方根值作为描述设备健康状态的振动特征，是因为振动均方根值与振动能量有关，且对故障状态和工况参数较为敏感，因而较为适合。当然，其本申请其他实施例中，根据需要也可以选择诸如位移峰峰值、加速度峰值等其他参数作为振动特征。

S103、拟合所述均值、所述方差分别与所述转速的关系曲线，获得对应的连续函数。

本申请一实施例中，可通过相关向量机等算法分别拟合上述均值与转速，及上述方差与转速的关系曲线，从而获得连续函数μ(s)和σ(s)，由于连续函数μ(s)和σ(s)是关于转速s的正相关函数，因此，在本申请实施例的方法中，转速不再是定值，而是一个变量，即本申请实施例的方法考虑到了转速变化对报警阈值模型的影响。

S104、将所述连续函数代入预设的决策函数，获得报警阈值模型。

本申请一实施例中，可基于切比雪夫不等式报警阈值模型，对于一个服从高斯分布的特征x，假设其均值为μ，方差为σ，则切比雪夫不等式成立：

因此，研究振动监测报警阈值，只需要考虑x的上界即可。因此，可以构建决策函数：

f(x)＝(μ+kσ)(1+P)-x

其中，k为阈值因子，P表示高于或低于实测信号的百分比，根据需要，P可以取值为10％、20％或30％等。

因此，将所述连续函数代上述决策函数，可获得报警阈值模型为：

f(x，s)＝(μ(s)+kσ(s))(1+P)-x，

其中，f(x，s)为决策函数，(μ(s)+kσ(s))(1+P)为报警阈值，x为振动均方根值，s为转速，μ(s)为x的均值与s的连续函数，σ(s)x的方差与s的连续函数，k为阈值因子，P为预设常数，例如在本申请一示例性实施例中，P可取值20％。

利用决策函数可监测设备的运行状态，具体地，当f(x)≥0，意味着振动均方根值x处于正常状态，即设备运行状态正常；而f(x)＜0意味着振动状态异常，设备运行可能存在故障，需重点关注。即使提取的振动均方根值不满足高斯分布，只要阈值因子k选择合理，模型构建恰当，该模型同样是适用的。

本申请一实施例中，上述报警阈值模型的建立过程中，阈值因子k和核函数的宽度系数λ是两个比较重要的参数。其中，阈值因子k是决定报警准确率的关键参数。核函数的宽度系数λ对相关向量机的性能起决定性的作用，λ越大，相关向量越少，λ越小，相关向量越多，学习精度越高，推广性能越差。本申请一实施例中，k和λ的选择是经验性的。

本申请一示例性实施例中，在核函数宽度系数λ取值[10,100]的区间可分别计算测试误差及相关向量个数随λ的变化情况，其中，测试误差随λ的变化情况如图4a所示，相关向量个数随λ的变化情况如图4b所示。由图4a可以看出，测试误差存在波动，整体上与核函数宽度系数呈负相关关系。当核函数系数λ为44时，测试误差小于0.094901。当λ为58时，测试误差达到最小，为0.094890；由图4b可以看出，相关向量个数与核函数宽度系数呈负相关关系，随着核函数宽度系数λ的增大而减少。当λ增大到44时，相关向量个数小于20，当λ增大到54时，相关向量个数小于10。综上所述，考虑学习精度和相关向量个数随核函数宽度系数的变化关系，可取λ＝58。

本申请一示例性实施例中，设置阈值因子k的区间为[0.1,5]，得到测试误差随k的变化关系如图5所示。可以看出，正常状态数据测试误差随k的增加而减小，松动故障状态数据测试误差随k的增加而增加，二者的交点为1.35左右。但对于本领域技术人员来说，正常状态数据测试误差比故障状态数据测试误差更难接受，因此可以选择一个较大的阈值因子k＝1.5。

S105、实时获取所述设备当前的振动均方根值和转速，并将其代入所述报警阈值模型中以获取所述设备当前的振动状态。

本申请一实施例中，在准备好报警阈值模型后，就可以利用其进行设备状态监控了，即实时采集所述设备当前的振动信号，并根据所述振动信号获取对应的振动均方根值和转速，然后将其代入所述报警阈值模型中并计算，当f(x)≥0，表明设备处于正常运行；当f(x)≤0，表明设备运行可能存在故障，需重点关注，从而可以获得所述设备当前的运行状态。

本申请一实施例中，在S105之前还可以包括以下步骤：

当设备在故障状态(例如设备底座松动等)下由下限转速增大至上限转速的过程中，同步采集所述设备的竖直方向振动速度、水平方向振动速度和转速，以作为测试样本；然后根据所述测试样本对所述报警阈值模型进行测试，以确定所述报警阈值模型的报警准确率是否达到预设报警准确率。当所述报警阈值模型的报警准确率低于预设报警准确率时，调整所述阈值因子以更新所述报警阈值模型，直至当前获得的报警阈值模型的报警准确率达到预设报警准确率为止。

本申请一示例性实施例中，假设当前利用正常状态的融合数据建立的报警阈值模型的曲线如图6所示。从图6中可以看出，振动均方根值整体上随着设备转速的上升呈上升趋势，所设置的报警阈值也随之呈上升趋势，在数据点出现波动的位置阈值曲线也出现相对波动，证明了该报警阈值模型能识别异常数据点的能力。基于正常状态数据的阈值曲线均高于正常状态数据点，设置阈值合理。

为了进一步验证，可从上述测试样本中提取不同转速时故障状态数据的振动均方根值，并利用基于正常状态数据构建的报警阈值模型进行状态判定，即通过判断测试样本的实际值与报警阈值模型的估计值的差异大小来判断报警阈值模型是否准确可靠，如图7所示。从图7中可以看出，不同转速运行时的故障状态数据振动均方根值均超过已构建好的报警阈值模型，即利用报警阈值模型可以识别不同转速时的异常状态，进行报警，验证了模型的有效性。

如图8和图9分别示出了现有技术中利用正常状态单一通道信号、故障状态单一通道信号构建的报警阈值模型所监测的监测结果。以图9为例，图9中有32个数据点低于报警阈值，即出现了误报警，误报警率为32/158＝20.25％，且误报警点集中在低转速特别是[0-500]r/min的转速区域。显然，现有技术基于单一通道信号而建立的报警阈值模型的误报警率明显偏高。

由此可见，与传统的报警阈值模型相比，本申请实施例的方法能够全面反映设备的运行状态，相比于现有技术基于单一通道信号而建立的报警阈值模型具有更高的报警准确率，且拟合的报警阈值模型的参数是转速的连续函数，在所有转速条件下均适用。经实例验证，本申请实施例应用于变速旋转设备的振动监测领域，效果尤其明显。

参考图10所示，本申请实施例的一种变速旋转机械设备振动状态监测装置可以包括：

数据预采集模块11，可以用于当设备在正常状态下由下限转速增大至上限转速的过程中，同步采集所述设备的竖直方向振动速度、水平方向振动速度和转速；

振动特征提取模块12，可以用于融合所述竖直方向振动速度和所述水平方向振动速度，提取融合后振动速度的振动均方根值，并确定所述振动均方根值的均值和方差；

转速函数确定模块13，可以用于拟合所述均值、所述方差分别与所述转速的关系曲线，获得对应的连续函数；

阈值模型构建模块14，可以用于将所述连续函数代入预设的决策函数，获得报警阈值模型；

实时状态监测模块15，可以用于实时获取所述设备当前的振动均方根值和转速，并将其代入所述报警阈值模型中以获取所述设备当前的振动状态。

本申请另一实施例中，上述变速旋转机械设备振动状态监测装置还可以包括阈值模型优化模块，其可以用于当设备在故障状态下由下限转速增大至上限转速的过程中，同步采集所述设备的竖直方向振动速度、水平方向振动速度和转速，以作为测试样本；根据所述测试样本对所述报警阈值模型进行测试，以确定所述报警阈值模型的报警准确率是否达到预设报警准确率；当所述报警阈值模型的报警准确率低于预设报警准确率时，调整所述阈值因子以更新所述报警阈值模型，直至当前获得的报警阈值模型的报警准确率达到预设报警准确率为止。

参考图11所示，本申请实施例的另一种变速旋转机械设备振动状态监测装置可以包括存储器、处理器、以及存储在所述存储器上的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器运行时执行如下步骤：

当设备在正常状态下由下限转速增大至上限转速的过程中，同步采集所述设备的竖直方向振动速度、水平方向振动速度和转速；

融合所述竖直方向振动速度和所述水平方向振动速度，提取融合后振动速度的振动均方根值，并确定所述振动均方根值的均值和方差；

拟合所述均值、所述方差分别与所述转速的关系曲线，获得对应的连续函数；

将所述连续函数代入预设的决策函数，获得报警阈值模型；

实时获取所述设备当前的振动均方根值和转速，并将其代入所述报警阈值模型中以获取所述设备当前的振动状态。

虽然上文描述的过程流程包括以特定顺序出现的多个操作，但是，应当清楚了解，这些过程可以包括更多或更少的操作，这些操作可以顺序执行或并行执行(例如使用并行处理器或多线程环境)。

为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然，在实施本申请时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。

内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。

还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法或者设备中还存在另外的相同要素。

本领域技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本申请可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本申请，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。