[發明專利]一種挖掘機發動機的故障檢測方法及故障檢測裝置

有效

• 申請號: 202010713903.X
• 申請日: 2020-07-22
• 公開（公告）號: CN111811642B
• 公開（公告）日: 2022-05-03
• 發明（設計）人: 劉英豪;徐智穎;王彥森
• 申請（專利權）人: 三一重機有限公司
• 主分類號: G01H17/00
• 分類號: G01H17/00;G01M15/00;G06K9/00;G06K9/62;G06V10/764;G06N3/04;G06N3/08;G06N3/00
• 代理公司: 北京路浩知識產權代理有限公司 11002
• 代理人: 李文麗

1.一種挖掘機發動機的故障檢測方法，其特征在于，所述故障檢測方法包括：

獲取發動機的振動信號，將所述振動信號分解成若干個振動信號分量；

計算每個所述振動信號分量與所述振動信號之間的豪斯多夫距離，將計算出的豪斯多夫距離按照從小到大的順序排列，從最小的豪斯多夫距離開始按順序選取若干個豪斯多夫距離，確定選取出的若干個豪斯多夫距離分別對應的振動信號分量為第一分量集合；

計算每個振動信號分量與所述振動信號之間的互相關系數，將計算出的互相關系數按照從大到小的順序排列，從最大的互相關系數開始按順序選取若干個互相關系數，確定選取出的若干個互相關系數分別對應的振動信號分量為第二分量集合；

從所述第二分量集合中確定出最小的互相關系數對應的參照振動信號分量；

基于所述第一分量集合和所述第二分量集合，確定所述第一分量集合和所述第二分量集合的交集為第三分量集合；

基于所述參照振動信號分量與所述第三分量集合之間的所屬關系，確定出目標振動信號分量；

基于所述目標振動信號分量，確定與該目標振動信號分量對應的測試樣本；

將所述測試樣本輸入至預先訓練好的故障檢測模型中，確定與該目標振動信號分量對應的發動機的故障檢測結果。

2.根據權利要求1所述的故障檢測方法，其特征在于，所述獲取發動機的振動信號，將所述振動信號分解成若干個振動信號分量，包括：

獲取挖掘機發動機在工作狀態下的振動信號；

將振動信號通過CEEMDAN算法進行分解，得到若干個IMF分量；

將所述IMF分量確定為振動信號分量。

3.根據權利要求1所述的故障檢測方法，其特征在于，所述基于所述參照振動信號分量與所述第三分量集合之間的所屬關系，確定出目標振動信號分量，包括：

若所述第三分量集合包括所述參照振動信號分量，則確定所述第三分量集合中信號強度小于所述參照振動信號分量的信號強度的振動信號分量為目標振動信號分量；

若所述第三分量集合不包括所述參照振動信號分量，則確定所述第三分量集合中的所有振動信號分量均為目標振動信號分量。

4.根據權利要求1所述的故障檢測方法，其特征在于，通過以下公式計算所述互相關系數：

其中，ρ(x，imf_i)表示振動信號與第i個振動信號分量之間的互相關系數；N為采樣點數，x(t)為所述振動信號，imfi(t)是第i個振動信號分量。

5.根據權利要求1所述的故障檢測方法，其特征在于，所述基于所述目標振動信號分量，確定與該目標振動信號分量對應的測試樣本，包括：

將確定出的目標振動信號分量組成目標分量矩陣；

對所述目標分量矩陣進行奇異值分解，得到若干個奇異值；

確定若干個奇異值歸一化處理后的特征值為與該目標振動信號分量對應的測試樣本。

6.根據權利要求1所述的故障檢測方法，其特征在于，通過以下步驟確定故障檢測模型：

獲取樣本振動信號分量對應的訓練樣本和發動機的故障檢測結果；

針對所述訓練樣本中的樣本振動信號分量對應的特征值，以樣本振動信號分量對應的特征值作為卷積神經網絡的輸入，以樣本振動信號分量對應的發動機的故障檢測結果作為輸出，對卷積神經網絡進行訓練；

將訓練完的卷積神經網絡確定為故障檢測模型。