CN116628544A - 基于液压绞车状态在线监测的故障诊断方法 - Google Patents

基于液压绞车状态在线监测的故障诊断方法 Download PDF

Info

Publication number
CN116628544A
CN116628544A CN202310508526.XA CN202310508526A CN116628544A CN 116628544 A CN116628544 A CN 116628544A CN 202310508526 A CN202310508526 A CN 202310508526A CN 116628544 A CN116628544 A CN 116628544A
Authority
CN
China
Prior art keywords
fault
fault diagnosis
winch
hydraulic
performance data
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202310508526.XA
Other languages
English (en)
Inventor
郑智剑
吴英华
朱元
钱咪
贺梁
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Ningbo Product And Food Quality Inspection Research Institute Ningbo Fiber Inspection Institute
Original Assignee
Ningbo Product And Food Quality Inspection Research Institute Ningbo Fiber Inspection Institute
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Ningbo Product And Food Quality Inspection Research Institute Ningbo Fiber Inspection Institute filed Critical Ningbo Product And Food Quality Inspection Research Institute Ningbo Fiber Inspection Institute
Priority to CN202310508526.XA priority Critical patent/CN116628544A/zh
Publication of CN116628544A publication Critical patent/CN116628544A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B66—HOISTING; LIFTING; HAULING
    • B66D—CAPSTANS; WINCHES; TACKLES, e.g. PULLEY BLOCKS; HOISTS
    • B66D1/00—Rope, cable, or chain winding mechanisms; Capstans
    • B66D1/02—Driving gear
    • B66D1/08—Driving gear incorporating fluid motors
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B66—HOISTING; LIFTING; HAULING
    • B66D—CAPSTANS; WINCHES; TACKLES, e.g. PULLEY BLOCKS; HOISTS
    • B66D1/00—Rope, cable, or chain winding mechanisms; Capstans
    • B66D1/54—Safety gear
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01K—MEASURING TEMPERATURE; MEASURING QUANTITY OF HEAT; THERMALLY-SENSITIVE ELEMENTS NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01K13/00—Thermometers specially adapted for specific purposes
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01M13/00—Testing of machine parts
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01M13/00—Testing of machine parts
    • G01M13/04—Bearings
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01M13/00—Testing of machine parts
    • G01M13/04—Bearings
    • G01M13/045—Acoustic or vibration analysis
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01M3/00—Investigating fluid-tightness of structures
    • G01M3/02—Investigating fluid-tightness of structures by using fluid or vacuum
    • G01M3/26—Investigating fluid-tightness of structures by using fluid or vacuum by measuring rate of loss or gain of fluid, e.g. by pressure-responsive devices, by flow detectors
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/21—Design or setup of recognition systems or techniques; Extraction of features in feature space; Blind source separation
    • G06F18/213—Feature extraction, e.g. by transforming the feature space; Summarisation; Mappings, e.g. subspace methods
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/24—Classification techniques
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/24—Classification techniques
    • G06F18/241—Classification techniques relating to the classification model, e.g. parametric or non-parametric approaches
    • G06F18/2413—Classification techniques relating to the classification model, e.g. parametric or non-parametric approaches based on distances to training or reference patterns
    • G06F18/24133—Distances to prototypes
    • G06F18/24137—Distances to cluster centroïds
    • G06F18/2414—Smoothing the distance, e.g. radial basis function networks [RBFN]
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/25—Fusion techniques
    • G06F18/253—Fusion techniques of extracted features
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/25—Fusion techniques
    • G06F18/257—Belief theory, e.g. Dempster-Shafer
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16Y—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY SPECIALLY ADAPTED FOR THE INTERNET OF THINGS [IoT]
    • G16Y40/00—IoT characterised by the purpose of the information processing
    • G16Y40/10—Detection; Monitoring
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16Y—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY SPECIALLY ADAPTED FOR THE INTERNET OF THINGS [IoT]
    • G16Y40/00—IoT characterised by the purpose of the information processing
    • G16Y40/20—Analytics; Diagnosis

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Acoustics & Sound (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Testing Of Devices, Machine Parts, Or Other Structures Thereof (AREA)

Abstract

本发明公开了一种基于液压绞车状态在线监测的故障诊断方法，其包括：1)构建故障数据库：建立绞车液压***仿真模型，获取绞车液压元件在不同故障模式下的故障性能数据和故障诊断数据集；2)构建关系链网：视辅助反馈参数、输入参数和输出参数为节点互联构成关系链网；3)故障关联：将所述故障性能数据对应至关系链网中的节点，得到一种故障诊断对应的若干关系链路；4)信号采集：在线获取绞车运行状态的监测信号并转换成动态性能数据，筛选出属于故障性能数据范围内的动态性能数据；5)故障诊断：将所述筛选出的动态性能数据对应至关系链网中的节点得到对应的故障诊断。本发明的诊断方法对液压绞车关键运行状态参数的高精度快速采集与传输，实现液压绞车运行状态远程在线监测与评估，以及故障的智能诊断。

Description

基于液压绞车状态在线监测的故障诊断方法
技术领域
本发明涉及液压绞车技术领域，具体是一种基于液压绞车状态在线监测的故障诊断方法。
背景技术
液压传动技术在工程机械领域具有大量应用，液压***和设备的可靠性运行显得更为突出和重要。液压绞车在使用过程中，其机械磨损、使用保养不当以及意外损坏等原因，会引起各种故障。其常见的故障形式主要包括：液压油泄漏、液压阀芯卡死、由液压冲击产生的噪声和振动、液压马达爬行等。如何准确、及时地判断故障发生的位置和分析故障产生的原因，直接关系到设备的可靠性和人身安全。目前的液压绞车故障分析和诊断，主要依赖于人员经验和技术水平，受个体化差异影响较大，势必影响故障诊断的及时性和准确性。
为此，中国专利公开号为CN 206584218 U的专利文献提出了《万米绞车远程监控与故障诊断***》，其将万米绞车的运行状态输入到可编程控制***。船用数据库黑匣子设备从可编程控制***中获取***设备操作的实时、连续的监控状态，可在闭路电视中显示设备自检情况、作业时***设备主要运行状态。在驾驶室中，可通过触摸屏切换到计算机操控界面后，在触摸屏上完成操作，并查看绞车***的历史和实时趋势，设备诊断分析，远程监测分析等；通过这些功能可及时发现故障，找出故障原因并解除故障。如现场无法解决，可将运行状态由指挥部通过卫星传送到绞车制造厂，由绞车制造厂专业技术人员进行分析诊断，并提供解决方案，以便于现场快速解除故障，恢复绞车的功能，确保绞车安全可靠地收/放缆绳。
上述专利虽然提出了用于故障诊断和分析的***，但并未详细给出诊断方法和不依赖工程技术人员的故障诊断方案，仍未解决自动监测故障诊断的问题。
发明内容
针对上述现有技术中的不足之处，本发明提出一种基于液压绞车状态在线监测的故障诊断方法，用于解决现有技术中的绞车故障诊断依靠工程人员主观分析，以及如何实现自动监测故障诊断的问题。
为了实现上述目的，本发明的技术方案：
一种基于液压绞车状态在线监测的故障诊断方法，其包括：
1)构建故障数据库：建立绞车液压***仿真模型，通过典型故障的模拟实验，获取绞车液压元件在不同故障模式下的故障性能数据和故障诊断数据集；
2)构建关系链网：确定液压绞车的辅助反馈参数、多项输入参数和多项输出参数，视辅助反馈参数、输入参数和输出参数为节点互联构成关系链网；
3)故障关联：将所述故障性能数据对应至关系链网中的节点，得到一种故障诊断对应的若干关系链路；
4)信号采集：在线获取绞车运行状态的监测信号并转换成动态性能数据，筛选出属于故障性能数据范围内的动态性能数据；
5)故障诊断：将所述筛选出的动态性能数据对应至关系链网中的节点，根据这些节点确定的关系链路得到对应的故障诊断。
进一步地，所述故障性能数据包括输入参数和辅助反馈参数的基准值、正常波动值和异常波动值，以及输出参数的异常波动值；所述故障诊断中确定关系链路时，优先选取覆盖所述对应节点路径最短的一条关系链路。
进一步地，所述故障诊断中还包括诊断复验：选取故障诊断中确定的关系链路上的节点对应的动态性能数据，按时间戳对齐的方式，绘制单参数的时间变化曲线，判断各参数的时间变化曲线的变化趋势和滞后情况，若所述变化趋势一致且滞后的时间差处于设定范围内，则判定当前关系链路对应的故障诊断是准确的，否则更换关系链路重新诊断复验。
进一步地，所述输入参数包括液压绞车的液压马达的压力和轴转速；所述输出参数包括液压马达的泄漏量、轴输出转矩、出口流量和壳体的振动幅值；所述辅助反馈参数包括液压马达的油温和清洁度。
进一步地，所述关系链路与故障诊断的对应关系包括：
当泄漏量为异常波动值、油温为正常波动值时，所述故障诊断为摩擦副发生严重磨损；
当轴输出转矩为异常波动值、油温为正常波动值时，所述故障诊断为液压马达的进口压力不足或负载过高；
当出口流量为异常波动值、油温为正常波动值时，所述故障诊断为液压马达的转速波动过大或负载过高；
当壳体的振动幅值为异常波动值、油温为正常波动值时，所述故障诊断为液压马达的滚动轴承损伤；
当泄漏量、油温均为异常波动值时，所述故障诊断为油温升高导致的泄漏量增加；
当出口流量、油温为异常波动值时，所述故障诊断为油温升高导致的出口流量降低；
当壳体的振动幅值、油温为异常波动值时，所述故障诊断为油温升高导致的轴磨损失效。
进一步地，所述信号采集中，所述监测信号基于混沌Duffing振子检测出，故障特征通过第二代小波变换分解与重构提取。
进一步地，所述故障诊断中，还包括构建绞车状态评估模型，结合所述故障数据库，通过神经网络诊断故障。
进一步地，所述故障诊断中，通过神经网络诊断故障包括进行多源信息融合和数据融合理论分析，采用RBF神经网络诊断故障。
进一步地，所述故障诊断中，多源信息融合具体为：将不同的故障特征信息首先进行规范化处理，故障模式进行数字化转换，利用规范化处理后的故障特征作为RBF神经网络的输入，经过处理得出初次融合结果；在初次融合的基础上，将不同时刻RBF神经网络的输出作为证据，经过证据理论进行时间上的融合，选择最优的决策准则得出最后的输出作为证据，完成多源信息的融合。
进一步地，所述故障数据库设置于物联网的应用层中；绞车上的监测传感器、ZigBee节点、通讯接口设置于物联网的感知层中，绞车运行状态监测信号通过感知层采集后经物联网的网络层传输至应用层；评估诊断结果在应用层得出后经网络层反馈至现场终端。
本发明针对液压绞车运行状态监测与故障诊断问题，通过构建故障数据库和关系链网，实现各参数间不同状态时的耦合关系，通过对液压绞车运行状态的监测信号采集，去拟合最符合的耦合关系从而从已构建的关系链路确定出故障诊断。且需要更具体化故障诊断信息时，通过神经网络诊断故障，实现液压绞车运行状态监测与故障的精准诊断。
本发明的诊断方法还可以基于物联网技术，对液压绞车关键运行状态参数的高精度快速采集与传输，实现液压绞车运行状态远程在线监测与评估，以及故障的智能诊断。
附图说明
图1是本发明一种实施例中液压绞车分布式多传感器信息融合结构示意图。
具体实施方式
下面结合具体实施例及附图来进一步详细说明本发明。
一种基于液压绞车状态在线监测的故障诊断方法，其包括五部分内容：构建故障数据库、构建关系链网、故障关联、信号采集、故障诊断。
1)构建故障数据库：建立绞车液压***仿真模型，通过典型故障的模拟实验，获取绞车液压元件在不同故障模式下的故障性能数据和故障诊断数据集。
构建故障数据库的目的在于对液压绞车典型故障机理的研究，分析液压绞车典型的故障模式与失效形式。绞车液压***模型可以基于AMESim等仿真软件建立，通过故障注入的方式对绞车液压***典型故障进行模拟分析，同时结合故障模拟实验，获取绞车主要液压元件(液压马达、液压阀等)在不同故障模式下的故障性能数据和故障诊断数据集。所述故障性能数据包括输入参数和辅助反馈参数的基准值、正常波动值和异常波动值，以及输出参数的异常波动值。故障数据库覆盖的绞车液压***类型越多，故障模拟实验得到的故障性能数据越多，其数据库越完善，确保待测液压绞车的各状态能够在故障数据库中找到匹配的故障诊断数据。
2)构建关系链网：确定液压绞车的辅助反馈参数、多项输入参数和多项输出参数，视辅助反馈参数、输入参数和输出参数为节点互联构成关系链网。
此部分是建立任意可能存在的耦合关系网，辅助反馈参数、输入参数和输出参数之间的关系式往往错综复杂，且在一些运行状态下并不会有直接体现，因此抛开具体参数间的关系式，以各种组合形式直观化耦合关系。
3)故障关联：将所述故障性能数据对应至关系链网中的节点，得到一种故障诊断对应的若干关系链路。
如上所述，一些状态下参数间的耦合关系并不能直接显性反应出来，因此，往往通过非异常参数推断故障原因成效甚微。本方案重点关注有异常情况的参数的故障性能数据，抓取关键诊断因子，在故障数据库的支撑下，实现各种故障性能数据与故障诊断间的对应。
4)信号采集：在线获取绞车运行状态的监测信号并转换成动态性能数据，筛选出属于故障性能数据范围内的动态性能数据。
本案在线采集在线分析，由于监测信号往往需要A/D转换，将其监测值转换为与故障性能数据同数据类型的动态性能数据，便于比较。并筛选对故障诊断起决定性作用的具有异常情况的监测信号。
5)故障诊断：将所述筛选出的动态性能数据对应至关系链网中的节点，根据这些节点确定的关系链路得到对应的故障诊断。所述故障诊断中确定关系链路时，优先选取覆盖所述对应节点路径最短的一条关系链路。
所述故障诊断中通过选取的一条关系链路对应得到相应的一种故障诊断，实则是理论上较为接近真实故障的诊断结果，为提高诊断的准确性，进一步进行诊断复验：选取故障诊断中确定的关系链路上的节点对应的动态性能数据，按时间戳对齐的方式，绘制单参数的时间变化曲线，判断各参数的时间变化曲线的变化趋势和滞后情况，若所述变化趋势一致且滞后的时间差处于设定范围内，则判定当前关系链路对应的故障诊断是准确的，否则更换关系链路重新诊断复验。
增加诊断复验，是通过各参数间动态性能数据在时间轴上的变化分析参数间是否存在关联变化，从而达到复验之前诊断出的故障属性是否足够准确的目的。发生故障时，相关参数会随故障的产生而显现出来，而一些参数的异常显现并不是立即发生，如温度参数，因此，本发明追踪了参数对应的动态性能数据的变化情况，以变化趋势和滞后性为代表性分析，当各参数的动态性能数据之间滞后处于一定时间内且变化趋势(如相似度、变化速度、增幅、曲线斜率等)一致时，认为构成关联参数，联合关系链路判断故障原因。变化趋势可由拟合曲线函数反应，将动态性能数据对应生成数据曲线函数，例如曲线的相似度和/或变化速度(可通过微分计算)的差值是否在设定的区间范围内，从而判断变化趋势一致否。
以具体一组参数为例说明本案，所述输入参数包括液压绞车的液压马达的压力和轴转速；所述输出参数包括液压马达的泄漏量、轴输出转矩、出口流量和壳体的振动幅值；所述辅助反馈参数包括液压马达的油温和清洁度。在构建故障数据库时则有：
第一步，测试液压马达在不同压力等级、不同轴转速下的泄漏量、轴输出转矩、出口流量、壳体的振动幅值(x,y,z三个方向)。例如，液压马达的额定压力为30MPa，额定轴转速为250r/min，可在(0～30)MPa范围内，取10个等分的压力点，并在(0～250)r/min的轴转速范围内，取10个等分的转速点，就可以得到不同压力点、不同轴转速点下马达的泄漏量、轴输出转矩、出口流量和壳体的振动幅值(x,y,z三个方向)。即每个压力点有10组转速数据，则10个压力点共有泄漏量、轴输出转矩、出口流量、壳体的振动幅值(x,y,z)各100组数据。通过上述数据，可以建立马达的压力、轴转速与泄漏量的关系式1-1，马达的压力、转速与轴输出转矩的关系式2-1，马达的压力、转速与出口流量的关系式3-1，以及马达的压力、转速与壳体的振动幅值(x,y,z三个方向)的关系式4-1。上述关系式可以作为液压绞车故障诊断的基础。
第二步，测试液压马达在不同压力等级、不同轴转速下进行±10％幅值的压力冲击，获得在10％幅值压力冲击下，液压马达的的泄漏量、轴输出转矩、出口流量、壳体的振动幅值(x,y,z三个方向)。例如，液压马达的额定压力为30MPa，取值为3.0MPa、6.0MPa、9.0MPa、12.0MPa、15.0MPa、18.0MPa、21.0MPa、24.0MPa、27.0MPa、30.0MPa,其压力冲击的幅值上、下限值分别为见表1。压力冲击的波形应按照JB/T 8728-2010《低速大转矩液压马达》行业标准的要求，冲击的频率控制在每分钟15次。在以上冲击过程中，取10个等分的轴转速点，就可以得到不同压力冲击点、不同轴转速点下马达的泄漏量、轴输出转矩、出口流量和壳体的振动幅值(x,y,z三个方向)。即每个压力冲击点有10组转速数据，则10个压力点共有泄漏量、轴输出转矩、出口流量、壳体的振动幅值(x,y,z)各100组数据。通过上述数据，可以建立马达的压力、轴转速与泄漏量的关系式1-2，马达的压力、转速与轴输出转矩的关系式2-2，马达的压力、转速与出口流量的关系式3-2，以及马达的压力、转速与壳体的振动幅值(x,y,z三个方向)的关系式4-2。上述关系式可以作为液压绞车故障诊断的正常波动范围上、下限。
第三步，测试液压马达在不同压力等级、不同轴转速下进行±25％幅值的压力冲击，获得在25％幅值压力冲击下，液压马达的的泄漏量、轴输出转矩、出口流量、壳体的振动幅值(x,y,z三个方向)。例如，液压马达的额定压力为30MPa，取值为3.0MPa、6.0MPa、9.0MPa、12.0MPa、15.0MPa、18.0MPa、21.0MPa、24.0MPa、27.0MPa、30.0MPa,其压力冲击的幅值上、下限值分别为见表1。压力冲击的波形应按照JB/T 8728-2010《低速大转矩液压马达》行业标准的要求，冲击的频率控制在每分钟15次。在以上冲击过程中，取10个等分的轴转速点，就可以得到不同压力冲击点、不同轴转速点下马达的泄漏量、轴输出转矩、出口流量和壳体的振动幅值(x,y,z三个方向)。即每个压力冲击点有10组转速数据，则10个压力点共有泄漏量、轴输出转矩、出口流量、壳体的振动幅值(x,y,z)各100组数据。通过上述数据，可以建立马达的压力、轴转速与泄漏量的关系式1-2，马达的压力、转速与轴输出转矩的关系式2-3，马达的压力、转速与出口流量的关系式3-3，以及马达的压力、转速与壳体的振动幅值(x,y,z三个方向)的关系式4-3。上述关系式可以作为液压绞车故障诊断的超范围的异常波动。
典型的故障关联如下表：
在信号采集时，在液压绞车的实际运行过程中，可以检测液压绞车马达工作压力、轴转速、泄漏量、轴输出转矩、流量、壳体的振动幅值(x,y,z三个方向)共6个参数。同时，还需要采集液压***的介质的油温、介质的清洁度作为2个辅助参数。其中，将马达的工作压力、轴转速作为输入参数，将马达的泄漏量、轴输出转矩、流量和壳体的振动幅值(x,y,z三个方向)作为输出参数。
将实时采集的马达泄漏量、轴输出转矩、流量、壳体振动幅值，与通过关系式计算到的基准值、正常波动的上、下限值、异常波动的上、下限值进行对比，若实际采集值超过异常波动的上、下限值，则开始进行故障的在线监测和诊断模式，按关系链路对照上表的故障关联关系确定故障所在。
故障特征的正确提取直接影响到故障诊断的准确性和故障预报的可靠性。液压绞车运行状态监测信号的获取过程中，其故障监测信号(如振动信号)通常含有大量噪音和早期故障信号微弱的情况，这就导致有效信号淹没在噪声中，甚至有时出现与载波调制边频频段相混叠、信噪比很低的情况。直接运用小波分析、分解以及奇异值分解等方法，难以提取绞车振动等。
针对液压绞车监测过程中振动等信号受到噪声及其它外部因素影响难以获取的情况，研究基于混沌理论隐藏性故障的微弱信号检测方法，建立混沌Duffing振子数学模型，实现对微弱信号的检测。利用Duffing混沌振子对特定的微弱信号进行检测时，首先将特定的待测信号作为外部摄动信号输入***，只有噪声信号时，对混沌***的状态几乎不产生影响，但是如果含有特定信号的时候，即使是很小的幅值变化，也会使***当前的状态发生巨大的变化，这样便可通过分辨***的状态，清楚地检测出外部加入的有效信号。再采用第二代小波包重构故障特征，实现在强噪音背景下故障特征的提取。
当关系链路所指向的故障诊断有偏差或者指向不唯一时，还可进一步诊断，由于事先缩小了诊断范围，使得进一步的诊断针对性更强。具体是，构建绞车状态评估模型，结合故障数据库，通过神经网络诊断故障。
液压绞车工况复杂、运行过程中的随机性、运行环境的不稳定、***噪音和传感器精度等会对诊断结果产生影响。如果仅依靠单一征兆域对绞车进行故障诊断，结果不确定性高，造成漏检和误诊的可能性大。因此，在故障特征提取的基础上，构建液压绞车状态评估模型，针对依靠单一征兆域进行故障诊断会导致诊断结果可靠性差的缺点，本发明提出一种两层的信息融合方法，如图1所示，进行多源信息融合和数据融合理论分析，在特征层采用RBF神经网络进行数据融合，决策层在特征层的基础上基于DS证据理论进行数据融合。
多源信息融合具体为：将不同的故障特征信息首先进行一个规范化处理，故障模式进行一个数字化转换。数据预处理完成后，利用这些特征作为神经网络输入，经过处理得出初次融合结果，这个过程把各个传感器的特征信息进行了特征层融合。在特征层融合的基础上，将不同时刻神经网络的输出作为证据，经过证据理论进行时间上融合，选择最优的决策准则得出最后的输出作为证据，完成决策层融合。这种两层的融合结构具有神经网络和DS证据理论的优点，提高了整个融合***的容错性和抗干扰能力，保证液压绞车故障诊断的可靠性。
进一步地，所述故障数据库设置于物联网的应用层中；绞车上的监测传感器、ZigBee节点、通讯接口设置于物联网的感知层中，绞车运行状态监测信号通过感知层采集后经物联网的网络层传输至应用层；评估诊断结果在应用层得出后经网络层反馈至现场终端。
采用本发明诊断方法的诊断***，为实现远程网络监视，优选可以基于物联网建设。物联网的整体架构包括感知层、网络层和应用层。研究液压绞车监测数据的采集与处理方式，设计出基于ZigBee技术的无线数据采集***与数据传输方式。确定***网络的组网方式，设计开发液压绞车运行状态监测与故障智能诊断***相关的硬件与软件。
以上对本发明实施例所提供的技术方案进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明实施例的原理以及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只适用于帮助理解本发明实施例的原理；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明实施例，在具体实施方式以及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (10)

1.一种基于液压绞车状态在线监测的故障诊断方法，其特征在于，包括：
1)构建故障数据库：建立绞车液压***仿真模型，通过典型故障的模拟实验，获取绞车液压元件在不同故障模式下的故障性能数据和故障诊断数据集；
2)构建关系链网：确定液压绞车的辅助反馈参数、多项输入参数和多项输出参数，视辅助反馈参数、输入参数和输出参数为节点互联构成关系链网；
3)故障关联：将所述故障性能数据对应至关系链网中的节点，得到一种故障诊断对应的若干关系链路；
4)信号采集：在线获取绞车运行状态的监测信号并转换成动态性能数据，筛选出属于故障性能数据范围内的动态性能数据；
5)故障诊断：将所述筛选出的动态性能数据对应至关系链网中的节点，根据这些节点确定的关系链路得到对应的故障诊断。
2.根据权利要求1所述的基于液压绞车状态在线监测的故障诊断方法，其特征在于，所述故障性能数据包括输入参数和辅助反馈参数的基准值、正常波动值和异常波动值，以及输出参数的异常波动值；
所述故障诊断中确定关系链路时，优先选取覆盖所述对应节点路径最短的一条关系链路。
3.根据权利要求2所述的基于液压绞车状态在线监测的故障诊断方法，其特征在于，所述故障诊断中还包括诊断复验：
选取故障诊断中确定的关系链路上的节点对应的动态性能数据，按时间戳对齐的方式，绘制单参数的时间变化曲线，判断各参数的时间变化曲线的变化趋势和滞后情况，若所述变化趋势一致且滞后的时间差处于设定范围内，则判定当前关系链路对应的故障诊断是准确的，否则更换关系链路重新诊断复验。
4.根据权利要求2或3中任一项所述的基于液压绞车状态在线监测的故障诊断方法，其特征在于，所述输入参数包括液压绞车的液压马达的压力和轴转速；所述输出参数包括液压马达的泄漏量、轴输出转矩、出口流量和壳体的振动幅值；所述辅助反馈参数包括液压马达的油温和清洁度。
5.根据权利要求4所述的基于液压绞车状态在线监测的故障诊断方法，其特征在于，所述关系链路与故障诊断的对应关系包括：
当泄漏量为异常波动值、油温为正常波动值时，所述故障诊断为摩擦副发生严重磨损；
当轴输出转矩为异常波动值、油温为正常波动值时，所述故障诊断为液压马达的进口压力不足或负载过高；
当出口流量为异常波动值、油温为正常波动值时，所述故障诊断为液压马达的转速波动过大或负载过高；
当壳体的振动幅值为异常波动值、油温为正常波动值时，所述故障诊断为液压马达的滚动轴承损伤；
当泄漏量、油温均为异常波动值时，所述故障诊断为油温升高导致的泄漏量增加；
当出口流量、油温为异常波动值时，所述故障诊断为油温升高导致的出口流量降低；
当壳体的振动幅值、油温为异常波动值时，所述故障诊断为油温升高导致的轴磨损失效。
6.根据权利要求1～3、5中任一项所述的基于液压绞车状态在线监测的故障诊断方法，其特征在于，所述信号采集中，所述监测信号基于混沌Duffing振子检测出，故障特征通过第二代小波变换分解与重构提取。
7.根据权利要求6所述的基于液压绞车状态在线监测的故障诊断方法，其特征在于，所述故障诊断中，还包括构建绞车状态评估模型，结合所述故障数据库，通过神经网络诊断故障。
8.根据权利要求7所述的基于液压绞车状态在线监测的故障诊断方法，其特征在于，所述故障诊断中，通过神经网络诊断故障包括进行多源信息融合和数据融合理论分析，采用RBF神经网络诊断故障。
9.根据权利要求8所述的基于液压绞车状态在线监测的故障诊断方法，其特征在于，所述故障诊断中，多源信息融合具体为：将不同的故障特征信息首先进行规范化处理，故障模式进行数字化转换，利用规范化处理后的故障特征作为RBF神经网络的输入，经过处理得出初次融合结果；在初次融合的基础上，将不同时刻RBF神经网络的输出作为证据，经过证据理论进行时间上的融合，选择最优的决策准则得出最后的输出作为证据，完成多源信息的融合。
10.根据权利要求1～3、5、7～9中任一项所述的基于液压绞车状态在线监测的故障诊断方法，其特征在于，所述故障数据库设置于物联网的应用层中；绞车上的监测传感器、ZigBee节点、通讯接口设置于物联网的感知层中，绞车运行状态监测信号通过感知层采集后经物联网的网络层传输至应用层；评估诊断结果在应用层得出后经网络层反馈至现场终端。
CN202310508526.XA 2023-05-05 2023-05-05 基于液压绞车状态在线监测的故障诊断方法 Pending CN116628544A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310508526.XA CN116628544A (zh) 2023-05-05 2023-05-05 基于液压绞车状态在线监测的故障诊断方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310508526.XA CN116628544A (zh) 2023-05-05 2023-05-05 基于液压绞车状态在线监测的故障诊断方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN116628544A true CN116628544A (zh) 2023-08-22

Family

ID=87635687

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202310508526.XA Pending CN116628544A (zh) 2023-05-05 2023-05-05 基于液压绞车状态在线监测的故障诊断方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN116628544A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117326435A (zh) * 2023-11-30 2024-01-02 中国特种设备检测研究院 一种扶梯故障诊断方法及诊断***

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117326435A (zh) * 2023-11-30 2024-01-02 中国特种设备检测研究院 一种扶梯故障诊断方法及诊断***
CN117326435B (zh) * 2023-11-30 2024-03-22 中国特种设备检测研究院 一种扶梯故障诊断方法及诊断***

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110766277B (zh) 用于核工业现场的健康评估及诊断***和移动终端
CN111043023B (zh) 一种压裂泵在线监测及故障诊断***
Zaher et al. A multi-agent fault detection system for wind turbine defect recognition and diagnosis
CN110377001A (zh) 基于数据融合的工业设备智能故障诊断***和方法
CN110397476B (zh) 一种核电用汽轮机油品在线监测分析***与方法
CN110782190A (zh) 基于泛在电力物联网技术的调相机远程诊断***
CN109507924B (zh) 用于油田作业设备的远程监控***
CN115034483A (zh) 一种水轮发电机组运行故障监测方法及***
CN116628544A (zh) 基于液压绞车状态在线监测的故障诊断方法
Reichard et al. Application of sensor fusion and signal classification techniques in a distributed machinery condition monitoring system
Yang et al. Intelligent diagnosis of rotating machinery faults-a review
CN110553821A (zh) 一种汽轮发电机组故障可视化诊断方法及***
CN110554682B (zh) 基于故障关联分析的故障检测推理方法
CN110852484A (zh) 一种风力发电机组故障预警***与方法
Dong et al. Review of research on intelligent diagnosis of oil transfer pump malfunction
CN113280910A (zh) 一种长材生产线设备实时监测方法及***
Yacout Logical analysis of maintenance and performance data of physical assets, ID34
CN108491622A (zh) 一种风电机组的故障诊断方法及***
CN110794683A (zh) 基于深度神经网络和峭度特征的风电齿轮箱状态评估方法
CN116227125A (zh) 一种基于数字孪生的行星齿轮箱管理***和建模方法
CN115034408A (zh) 一种无缝钢管生产重点设备物联网维修预测***
CN114925867A (zh) 一种无缝钢管生产重点设备物联网维修预测***
Liancheng et al. Research on fault diagnosis system of crusher based on BP neural network
CN205507528U (zh) 燃煤电厂机组诊断装置和***
Fan et al. Research on online monitoring and diagnosis system for key equipment health status in intelligent manufacturing of metallurgical enterprises

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination