[發明專利]自動判別故障的減速機、起重機及故障自動判別方法

有效

• 申請號: 202010761195.7
• 申請日: 2020-07-31
• 公開（公告）號: CN111981119B
• 公開（公告）日: 2021-06-25
• 發明（設計）人: 胡軍;周旭;蔣浩;許強
• 申請（專利權）人: 江蘇國茂減速機股份有限公司
• 主分類號: F16H61/12
• 分類號: F16H61/12;B66C13/16;B66C15/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06N20/20
• 代理公司: 北京辰權知識產權代理有限公司 11619
• 代理人: 付婧

本申請公開了一種故障自動判別的減速機，包括減速傳動機構、傳動軸、傳動軸承、箱體、故障自動判別裝置以及多個第一傳感器，第一傳感器安裝于其中至少一個部分上，用于檢測并上傳減速機相應部分的傳感信號；故障自動判別裝置用于對訓練樣本傳感信號分別進行分解、重構和能量計算，并將由算出的信號能量所形成的能量向量作為訓練樣本分別輸入對應信號類型的神經網絡進行訓練，并將多個第一傳感器上傳的不同減速機部分的傳感信號輸入訓練完成的對應信號類型的神經網絡，得到神經網絡輸出的故障發生的減速機組成部分及其故障類型信息。該減速機提升了故障判別的自動化和智能化程度，并且對神經網絡權值和閾值進行了優化。

技術領域

本申請涉及故障識別技術領域，特別涉及自動判別故障的減速機、起重機及故障自動判別方法。

背景技術

機械設備在運行過程的故障率是設備運行的一個痛點，為此采用的方式是在設備上安裝相應的傳感器來檢測設備的運行參數、外在變化等情況，以此懶判斷設備是否發生故障。例如對于減速機來說，可以通過檢測設備的振動量、溫度、壓力等數據來判斷設備是否發生故障。

但目前減速機故障判別的自動化和智能化程度不高，需要人工將數據圖表與故障圖標進行對比分析等方式來確定減速機是否故障，這使得故障判別的效率較低。

另外，對于起重機來說，多數起重機均適用于室外環境下的貨物搬運，例如門式起重機、塔式起重機、門座式起重機等，但起重機受外界風力影響會導致振動，可能引發減速機的零部件受損，因此如何在受風時增強減速機的穩定性也是一個亟待解決的問題。

發明內容

(一)申請目的

基于此，為了使減速機具有自動判別故障的功能，并且提高故障判別的效率，提升故障判別結果的可靠性，并且為了在起重機受風時增強減速機的穩定性，避免因為風壓影響產生振動導致傳動構件損壞，本申請公開了以下技術方案。

(二)技術方案

一方面，提供了一種故障自動判別的減速機，包括減速傳動機構、傳動軸、傳動軸承、箱體、故障自動判別裝置以及多個第一傳感器；其中，

所述多個第一傳感器安裝于所述減速傳動機構、傳動軸、傳動軸承、箱體中至少一個部分上，用于檢測并上傳減速機相應部分的傳感信號；

所述故障自動判別裝置用于對訓練樣本傳感信號分別進行分解、重構和能量計算，并將由算出的信號能量所形成的能量向量作為訓練樣本分別輸入對應信號類型的神經網絡進行訓練，并將所述多個第一傳感器上傳的不同減速機部分的傳感信號輸入訓練完成的對應信號類型的神經網絡，得到所述神經網絡輸出的故障發生的減速機組成部分及其故障類型信息。

在一種可能的實施方式中，所述故障自動判別裝置包括神經網絡訓練模塊，所述神經網絡訓練模塊包括：

傳感信號分解單元，用于對第一傳感器上傳的傳感信號進行分解得到N層信號，其中第N層信號包括從低頻到高頻的多個頻段信號；

信號能量計算單元，用于對各層信號系數進行重構，計算各重構信號的能量，將得到的信號能量進行歸一化，由歸一化后得到的各頻段信號能量構建出能量向量。

在一種可能的實施方式中，所述神經網絡訓練模塊還包括：

參數初始化單元，用于隨機生成具有位置和速度的群體元素作為所述神經網絡的權值和閾值，將訓練樣本輸入神經網絡；

權值優化單元，用于計算每個元素對應的適應度值，依據該適應度值迭代式確定出個體最優元素和全局最優元素并依據所述個體最優元素和全局最優元素更新當前元素的位置和速度，直到達到迭代次數，將得到的元素作為神經網絡的初始權值和閾值。

另一方面，公開了一種故障自動判別的起重機，包括起升機構、變幅機構、旋轉機構、運行機構、電動機、減速機、液壓系統、制動器和多個第二傳感器；