[發(fā)明專利]基于大數(shù)據(jù)分析的推土機柴油機故障診斷專家系統(tǒng)及方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201810141753.2
• 申請日: 2018-02-11
• 公開（公告）號: CN108492399B
• 公開（公告）日: 2021-01-15
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 閆偉;張如偉;王桂華;田從豐;劉洋;鐘永昌
• 申請（專利權(quán)）人: 山東大學(xué)
• 主分類號: G07C5/08
• 分類號: G07C5/08;G06F16/2455;G01M15/05
• 代理公司: 濟南圣達知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 37221
• 代理人: 趙妍

本發(fā)明公開了一種基于大數(shù)據(jù)分析的推土機柴油機故障診斷專家系統(tǒng)及方法，包括CAN總線、數(shù)據(jù)采集卡、柴油機系統(tǒng)、工控機和故障診斷數(shù)據(jù)庫；所述CAN總線和數(shù)據(jù)采集卡與柴油機系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集傳感器相連，用于采集柴油機系統(tǒng)的運行參數(shù)并傳遞給工控機，所述工控機用于讀取接收到的柴油機系統(tǒng)運行參數(shù)并存入故障診斷數(shù)據(jù)庫，所述故障診斷數(shù)據(jù)庫用于對柴油機系統(tǒng)的運行參數(shù)進行診斷，并得出推土機柴油機系統(tǒng)的運行狀態(tài)。本系統(tǒng)具有以下特點：基于大數(shù)據(jù)分析得到各參數(shù)分布規(guī)律，依據(jù)模糊理論得到相應(yīng)的異常區(qū)域，采用關(guān)聯(lián)規(guī)則算法得到異常參數(shù)的內(nèi)在關(guān)系。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及設(shè)備故障診斷領(lǐng)域，具體的說，涉及到一種基于大數(shù)據(jù)分析的推土機柴油機故障診斷專家系統(tǒng)及方法。

背景技術(shù)

推土機柴油機系統(tǒng)由于結(jié)構(gòu)的封閉性、復(fù)雜性，在運行過程中會出現(xiàn)各種各樣的故障。傳統(tǒng)的診斷方法是通過人工經(jīng)驗判斷或儀器檢測各種參數(shù)來判斷，但在使用這些方法評價推土機柴油機系統(tǒng)的技術(shù)狀況時，存在各種技術(shù)問題：柴油機系統(tǒng)故障現(xiàn)象與故障原因并非一一對應(yīng)；柴油機系統(tǒng)運行狀況的故障與否沒有明確的界線，從無故障到產(chǎn)生故障是一個漸變的過程。本發(fā)明公開的推土機柴油機故障診斷的專家系統(tǒng)，基于大數(shù)據(jù)分析結(jié)果，當(dāng)推土機處于工作異常狀態(tài)，并未故障就及時報警，減少故障的可能性。

發(fā)明內(nèi)容

為了解決現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提出了一種基于大數(shù)據(jù)分析的推土機柴油機故障診斷專家系統(tǒng)及方法，此推土機柴油機故障診斷專家系統(tǒng)及方法采用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，構(gòu)建參數(shù)樣本庫，采用模糊技術(shù)判斷參數(shù)的異常區(qū)域，采用關(guān)聯(lián)規(guī)則算法得到異常參數(shù)的內(nèi)在關(guān)系，從而形成專家系統(tǒng)。

為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明的技術(shù)方案如下：

一種基于大數(shù)據(jù)分析的推土機柴油機故障診斷專家系統(tǒng)，包括CAN總線、數(shù)據(jù)采集卡、柴油機系統(tǒng)、工控機和故障診斷數(shù)據(jù)庫；所述CAN總線和數(shù)據(jù)采集卡與柴油機系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集傳感器相連，用于采集柴油機系統(tǒng)的運行參數(shù)并傳遞給工控機，所述工控機用于讀取接收到的柴油機系統(tǒng)運行參數(shù)并存入故障診斷數(shù)據(jù)庫，所述故障診斷數(shù)據(jù)庫用于對柴油機系統(tǒng)的運行參數(shù)進行診斷，并得出推土機柴油機系統(tǒng)的運行狀態(tài)；所述故障診斷數(shù)據(jù)庫包括柴油機系統(tǒng)運行參數(shù)的異常區(qū)域樣本庫和異常參數(shù)關(guān)聯(lián)規(guī)則庫；

所述診斷過程包括將運行參數(shù)與異常區(qū)域樣本庫進行比對，判斷其是否為異常參數(shù)，然后通過專家系統(tǒng)根據(jù)異常參數(shù)關(guān)聯(lián)規(guī)則庫判斷其是否會引起其他參數(shù)異常，并輸出判斷結(jié)果。

進一步的，所述柴油機系統(tǒng)包括燃燒系統(tǒng)、進排氣系統(tǒng)、起動系統(tǒng)、潤滑系統(tǒng)、冷卻系統(tǒng)和燃油供給系統(tǒng)。

進一步的，所述數(shù)據(jù)采集傳感器包括熱電偶傳感器、壓力傳感器、速度傳感器和電壓傳感器測量。

進一步的，所述CAN總線的采集數(shù)據(jù)包括柴油機轉(zhuǎn)速、柴油機扭矩、高壓共軌噴射壓力、供油提前角、進氣溫度、曲軸箱壓力、柴油機機油壓力、機油溫度和柴油機冷卻水溫度。

進一步的，所述數(shù)據(jù)采集卡的采集數(shù)據(jù)包括渦輪增壓柴油機空氣濾清器后的氣體壓力、散熱器后氣體溫度、中冷器后氣體溫度、油散熱器后氣體溫度、排氣的溫度、曲軸箱壓力和起動機電壓。

進一步的，所述故障診斷數(shù)據(jù)庫還包括分布規(guī)律庫，所述分布規(guī)律庫由柴油機系統(tǒng)歷年運行參數(shù)的數(shù)據(jù)樣本庫經(jīng)大數(shù)據(jù)分析后得到。

進一步的，所述異常區(qū)域樣本庫由對分布規(guī)律庫進行模糊隸屬函數(shù)處理后得到，所述異常參數(shù)關(guān)聯(lián)規(guī)則庫由對異常區(qū)域樣本庫的異常參數(shù)進行關(guān)聯(lián)規(guī)則算法計算得到。

進一步的，所述模糊隸屬函數(shù)處理為基于模糊理論，對柴油機系統(tǒng)相關(guān)參數(shù)進行模糊數(shù)學(xué)中的隸屬度函數(shù)處理，進而得到模糊樣本庫的數(shù)據(jù)異常區(qū)域及故障狀態(tài)閾值。

進一步的，所述關(guān)聯(lián)規(guī)則算法即采用Apriori算法計算異常區(qū)域樣本庫樣本的最小支持度的頻繁項目集，形成異常參數(shù)之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則，從而形成故障專家系統(tǒng)的異常參數(shù)關(guān)聯(lián)規(guī)則庫。