[發(fā)明專利]一種上樓輔助裝置的故障預(yù)警方法及系統(tǒng)有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 201910292303.8 | 申請日： | 2019-04-12 |
| 公開（公告）號： | CN110046423B | 公開（公告）日： | 2023-01-17 |
| 發(fā)明（設(shè)計）人： | 王飛;張巖嶺;朱朔;于振中;李文興 | 申請（專利權(quán)）人： | 合肥哈工慈健智能科技有限公司 |
| 主分類號： | G06F30/20 | 分類號： | G06F30/20 |
| 代理公司： | 合肥市浩智運專利代理事務(wù)所(普通合伙) 34124 | 代理人： | 張景云 |
| 地址： | 236000 安徽省合肥市經(jīng)濟(jì)技術(shù)開*** | 國省代碼： | 安徽;34 |
| 權(quán)利要求書： | 查看更多 | 說明書： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 一種 上樓 輔助 裝置 故障 預(yù)警 方法 系統(tǒng) | ||
1.一種上樓輔助裝置的故障預(yù)警方法，其特征在于：包括以下步驟：
運動狀態(tài)數(shù)據(jù)采集：采集上樓輔助裝置的實時運動數(shù)據(jù)，并將信息上傳至處理器進(jìn)行處理；所述數(shù)據(jù)包括上樓輔助裝置各個關(guān)節(jié)的角度信息、驅(qū)動電機(jī)的電流、振動信息；
特征向量提取：對角度信息、驅(qū)動電機(jī)的電流、振動信息進(jìn)行時域和時頻域的特征向量提取，并基于單調(diào)性進(jìn)行特征向量選擇；
故障預(yù)警模型建立：利用上述利用單調(diào)性選擇出的特征向量建立SVDD故障預(yù)警模型，作為健康狀態(tài)的基準(zhǔn)；
故障預(yù)測：根據(jù)采集到的角度信息、驅(qū)動電機(jī)的電流、振動信息提取出的特征向量作為SVDD模型的輸入，計算該特征向量距離SVDD模型中心的距離，以此作為上樓輔助裝置的健康指標(biāo)CV值；所述故障預(yù)警模型建立具體為：
特征向量的單調(diào)性定義為
其中，x(k)為特征向量，K為特征向量的長度，δ(·)為單位階躍函數(shù)；
自適應(yīng)報警：設(shè)置自適應(yīng)報警閾值，將CV值與閾值進(jìn)行比較，對于超過閾值的特征向量所對應(yīng)的故障做出預(yù)警。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種上樓輔助裝置的故障預(yù)警方法，其特征在于：所述角度信息為伺服電機(jī)編碼器信號。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種上樓輔助裝置的故障預(yù)警方法，其特征在于：2個絕對式編碼器分別配置在左右腿的伺服電機(jī)處，與MCU進(jìn)行連接，加速度傳感器裝配在各伺服電機(jī)的軸承處，用于采集振動信息。
4.根據(jù)權(quán)利要求1至3任一所述的一種上樓輔助裝置的故障預(yù)警方法，其特征在于：所述自適應(yīng)報警步驟中自適應(yīng)報警閾值的設(shè)置具體為：
式中：T(t)表示t時刻的CV值，mean、std分別表示求均值和標(biāo)準(zhǔn)偏差，閾值Th的求解分為3個階段，第1階段數(shù)據(jù)來源于早期無故障狀態(tài)，是一個固定值,定義為ts；第2階段將t時刻的T(t)與t-1時刻的Th(t-1)進(jìn)行比較，若T(t)在Th(t-1)范圍內(nèi)，則將T(t)納入原始數(shù)據(jù)，計算Th(t)；如果其后連續(xù)Nu個CV值均超限，則定義t＝te為性能退化狀態(tài)發(fā)生變化的時刻。
5.一種上樓輔助裝置的故障預(yù)警系統(tǒng)，其特征在于：包括
運動狀態(tài)數(shù)據(jù)采集模塊：采集上樓輔助裝置的實時運動數(shù)據(jù)，并將信息上傳至處理器進(jìn)行處理；所述數(shù)據(jù)包括上樓輔助裝置各個關(guān)節(jié)的角度信息、驅(qū)動電機(jī)的電流、振動信息；
特征向量提取模塊：對角度信息、驅(qū)動電機(jī)的電流、振動信息進(jìn)行時域和時頻域的特征向量提取，并基于單調(diào)性進(jìn)行特征向量選擇；
故障預(yù)警模型建立模塊：利用上述利用單調(diào)性選擇出的特征向量建立SVDD故障預(yù)警模型，作為健康狀態(tài)的基準(zhǔn)；
故障預(yù)測模塊：根據(jù)采集到的角度信息、驅(qū)動電機(jī)的電流、振動信息提取出的特征向量作為SVDD模型的輸入，計算該特征向量距離SVDD模型中心的距離，以此作為上樓輔助裝置的健康指標(biāo)CV值；所述故障預(yù)警模型建立具體為：
特征向量的單調(diào)性定義為
其中，x(k)為特征向量，K為特征向量的長度，δ(·)為單位階躍函數(shù)；
自適應(yīng)報警模塊：設(shè)置自適應(yīng)報警閾值，將CV值與閾值進(jìn)行比較，對于超過閾值的特征向量所對應(yīng)的故障做出預(yù)警。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種上樓輔助裝置的故障預(yù)警系統(tǒng)，其特征在于：所述角度信息為伺服電機(jī)編碼器信號。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種上樓輔助裝置的故障預(yù)警系統(tǒng)，其特征在于：2個絕對式編碼器分別配置在左右腿的伺服電機(jī)處，與MCU進(jìn)行連接，加速度傳感器裝配在各伺服電機(jī)的軸承處，用于采集振動信息。
8.根據(jù)權(quán)利要求5至7任一所述的一種上樓輔助裝置的故障預(yù)警系統(tǒng)，其特征在于：
所述自適應(yīng)報警步驟中自適應(yīng)報警閾值的設(shè)置具體為：
式中：T(t)表示t時刻的CV值，mean、std分別表示求均值和標(biāo)準(zhǔn)偏差，閾值Th的求解分為3個階段，第1階段數(shù)據(jù)來源于早期無故障狀態(tài)，是一個固定值,定義為ts；第2階段將t時刻的T(t)與t-1時刻的Th(t-1)進(jìn)行比較，若T(t)在Th(t-1)范圍內(nèi)，則將T(t)納入原始數(shù)據(jù)，計算Th(t)；如果其后連續(xù)Nu個CV值均超限，則定義t＝te為性能退化狀態(tài)發(fā)生變化的時刻。
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