[發(fā)明專利]一種面向采煤機運行狀態(tài)的在線故障診斷方法

有效

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• 申請日: 2021-03-18
• 公開（公告）號: CN113093693B
• 公開（公告）日: 2022-04-12
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 姚鈺鵬;馮銀輝;張境麟;王帥;劉清;李丹寧;鄭闖;崔耀;王偉濤;西成峰
• 申請（專利權(quán)）人: 北京天瑪智控科技股份有限公司;北京煤科天瑪自動化科技有限公司
• 主分類號: G05B23/02
• 分類號: G05B23/02
• 代理公司: 北京清亦華知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11201
• 代理人: 韓海花

1.一種面向采煤機運行狀態(tài)的故障診斷方法，其特征在于，包括以下步驟：

實時采集采煤機的特征點的狀態(tài)參數(shù)的數(shù)據(jù)，設(shè)計包含目標(biāo)系統(tǒng)、目標(biāo)組件和特征點的三級數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)模型，所述目標(biāo)系統(tǒng)包括所述采煤機；

對采集的特征點的物理特性進行分析以獲得故障點，并且所述故障點具有故障等級；

通過故障算法模型對所述故障點是否被激活進行判斷；以及

基于判斷的結(jié)果，實現(xiàn)故障自動解除功能，并且對所述判斷的結(jié)果進行存儲；所述對采集的特征點的物理特性進行分析以獲得故障點，包括：針對速度量、角度量、高度量、位置量設(shè)置區(qū)間偏離故障，設(shè)置正常運行區(qū)間，當(dāng)反饋值超出運行區(qū)間時，系統(tǒng)報異常故障；針對電流量、溫度量、頻率量設(shè)置超限、限值過載、突變和健康診斷四種故障點；針對電壓量設(shè)置超限和健康診斷兩種故障點；針對泵壓量設(shè)置超限和突變兩種故障點。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述目標(biāo)組件包括：機身、左右滾筒、左右牽引、主泵、左右變頻器和破碎壁，并且所述特征點包括牽引速度、橫滾角、俯仰角、編碼器位置、電流、電壓、溫度、高度、角度、泵壓和頻率。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征點的數(shù)據(jù)具有質(zhì)量戳屬性，在傳感器失效使特征數(shù)據(jù)采集更新超時的情況下，所述特征點的所述質(zhì)量戳屬性將更新為異常，在質(zhì)量戳異常的情況下，與所述特征點相關(guān)的故障診斷暫停。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述故障點包括牽引速度偏離異常、橫滾角偏離異常、俯仰角偏離異常、編碼器位置異常、電流超限、電流持續(xù)超限、電流傳感健康異常、電流突變、電壓超限、電壓傳感健康異常、溫度超限、溫度持續(xù)超限、溫度突變、溫度傳感健康異常、高度異常、角度異常、泵壓超限、泵壓突變、頻率超限、頻率持續(xù)超限、頻率傳感健康異常之中的一種或多種。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述故障算法模型包括限值診斷模型、限值過載診斷模型、數(shù)值突變報警模型和持續(xù)觀測健康診斷模型之中的一種或多種，所述故障點與所述特征點相對應(yīng)且包括異常、超限、限值過載、突變和健康。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，所述持續(xù)觀測健康診斷模型用于長周期監(jiān)測目標(biāo)運行狀態(tài)，評估設(shè)備長期運行工況是否健康，當(dāng)目標(biāo)值超出健康狀態(tài)設(shè)定范圍時，開始過載計時判斷，若過載狀態(tài)已超時，則記錄超時時刻作為預(yù)警時刻t₁存入數(shù)據(jù)庫，并將設(shè)備健康狀態(tài)標(biāo)記為故障預(yù)警，并繼續(xù)觀測，

在故障預(yù)警狀態(tài)下，設(shè)置報警觀察時間T_a作為從故障預(yù)警到報警的持續(xù)觀測時間，當(dāng)設(shè)備處于故障預(yù)警狀態(tài)持續(xù)時間超過T_a時，記錄報警時刻t₂存入數(shù)據(jù)庫，則認(rèn)為設(shè)備處于不健康狀態(tài)，輸出故障報警信息；在故障預(yù)警狀態(tài)下，設(shè)置恢復(fù)觀察時間T_b作為設(shè)備狀態(tài)恢復(fù)正常后的持續(xù)觀測時間，當(dāng)設(shè)備從故障預(yù)警狀態(tài)恢復(fù)正常時，記為恢復(fù)時刻t₃存入數(shù)據(jù)庫，若持續(xù)時間(t₃-t₁)超過T_b，則認(rèn)為設(shè)備已處于健康狀態(tài)，預(yù)警狀態(tài)取消。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在診斷交互頁面中將預(yù)警提示、低風(fēng)險預(yù)警、中風(fēng)險預(yù)警和高危風(fēng)險停機報警的故障信息分別以藍色、黃色、橙色和紅色表示，以表征故障信息的重要緊急程度。

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，故障信息管理包括依據(jù)故障數(shù)據(jù)庫內(nèi)記錄的設(shè)備各參數(shù)與特征點取值，通過機器學(xué)習(xí)回歸模型進行分析，分析設(shè)備各參數(shù)與故障的關(guān)聯(lián)關(guān)系。

9.一種面向采煤機運行狀態(tài)的故障診斷裝置，其特征在于，包括：

處理器；

用于存儲所述處理器可執(zhí)行指令的存儲器；

其中，所述處理器被配置為執(zhí)行所述指令，以實現(xiàn)如權(quán)利要求1至8中任一項所述的面向采煤機運行狀態(tài)的故障診斷方法。

10.一種存儲介質(zhì)，當(dāng)所述存儲介質(zhì)中的指令由面向采煤機運行狀態(tài)的故障診斷裝置的處理器執(zhí)行時，使得所述面向采煤機運行狀態(tài)的故障診斷裝置執(zhí)行如權(quán)利要求1至8中任一項所述的面向采煤機運行狀態(tài)的故障診斷方法。