[發(fā)明專利]一種攪拌釜健康狀態(tài)監(jiān)測方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202310011833.7
• 申請日: 2023-01-05
• 公開（公告）號: CN115687984A
• 公開（公告）日: 2023-02-03
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 任緒凱;趙星波;余煥偉;陳仙鳳;杜錫勇;唐艷同;王萌萌;宋梅;朱國苗
• 申請（專利權(quán)）人: 紹興市特種設(shè)備檢測院
• 主分類號: G06F18/24
• 分類號: G06F18/24;G06F18/213;G06F18/10;G06F18/25;G01H17/00
• 代理公司: 紹興普華聯(lián)合專利代理事務(wù)所(普通合伙) 33274
• 代理人: 朱建剛

一種攪拌釜健康狀態(tài)監(jiān)測方法，屬于攪拌釜信息技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明包括如下步驟：步驟1，采用三個(gè)加速度傳感器監(jiān)測攪拌釜x、y、z三軸振動(dòng)信號；步驟2，建立攪拌釜健康狀態(tài)監(jiān)測模型，將振動(dòng)信號去噪處理后進(jìn)行時(shí)域與頻域分析；步驟3，采用Relieff、MIC和RF算法對上述特征進(jìn)行重要性評價(jià)，評價(jià)結(jié)果經(jīng)D?S證據(jù)理論融合后得到特征重要性排名；步驟4，在攪拌釜正常狀態(tài)、及不同故障狀態(tài)下采集振動(dòng)信號，訓(xùn)練基于XGBoost的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，得到攪拌釜健康狀態(tài)監(jiān)測模型，監(jiān)測攪拌釜設(shè)備狀態(tài)信息。本發(fā)明能夠識(shí)別五種設(shè)備常見狀態(tài)，且健康、故障狀態(tài)識(shí)別精度達(dá)到100%，故障種類的識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到90%。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于攪拌釜信息技術(shù)領(lǐng)域，具體是涉及一種攪拌釜健康狀態(tài)監(jiān)測方法。

背景技術(shù)

攪拌釜在工業(yè)諸多領(lǐng)域中都有著廣泛的應(yīng)用，據(jù)統(tǒng)計(jì)，三大高分子合成材料生產(chǎn)中約有70 %是采用攪拌釜式反應(yīng)器完成的。在工業(yè)生產(chǎn)過程中，攪拌釜的穩(wěn)定直接影響到產(chǎn)品質(zhì)量，生產(chǎn)效率與人身、財(cái)產(chǎn)安全。然而，由于攪拌釜本身工作條件的復(fù)雜性與設(shè)備非標(biāo)準(zhǔn)特性，如何構(gòu)建一套具有普適性的健康監(jiān)測系統(tǒng)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)設(shè)備運(yùn)行中異常情況，當(dāng)系統(tǒng)出現(xiàn)“亞健康”狀態(tài)時(shí)及時(shí)預(yù)警，進(jìn)行設(shè)備維護(hù)，防止設(shè)備突然宕機(jī)帶來的生產(chǎn)中斷及安全事故，使系統(tǒng)維持較高的可靠性，是客觀生產(chǎn)實(shí)踐向人們提出的健康監(jiān)測的問題。

目前，國內(nèi)尚沒有一套較理想的攪拌釜現(xiàn)場健康監(jiān)測系統(tǒng)，設(shè)備異常只能靠操作人員的主觀判斷，這樣就很難對其運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行24小時(shí)監(jiān)測，也不能夠?qū)Ξ惓Ｇ闆r做出明確的說明和確定，并給出預(yù)知維修信息。因此，構(gòu)建一套具有普適性、可移植的攪拌釜健康狀態(tài)在線監(jiān)測系統(tǒng)對防止重大生命財(cái)產(chǎn)事故發(fā)生、保障生產(chǎn)活動(dòng)不中斷進(jìn)行具有重要意義。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明主要是解決上述現(xiàn)有技術(shù)所存在的技術(shù)問題，提供一種攪拌釜健康狀態(tài)監(jiān)測方法。

本發(fā)明的上述技術(shù)問題主要是通過下述技術(shù)方案得以解決的：一種攪拌釜健康狀態(tài)監(jiān)測方法，包括如下步驟：

步驟1，采用三個(gè)加速度傳感器監(jiān)測攪拌釜x、y、z三軸振動(dòng)信號，振動(dòng)信號經(jīng)信號調(diào)理器放大后傳輸給信號采集卡進(jìn)行模數(shù)轉(zhuǎn)換，然后存儲(chǔ)在電腦內(nèi)存中進(jìn)行分析或保存；

步驟2，建立攪拌釜健康狀態(tài)監(jiān)測模型，將振動(dòng)信號去噪處理后進(jìn)行時(shí)域與頻域分析，提取每軸振動(dòng)信號的時(shí)域特征，包括每秒的平均幅值A(chǔ)、平均能量E、陡度K、過零率Z、標(biāo)準(zhǔn)差std、能量過零率EZR、及裕度因子MF；提取每軸振動(dòng)信號的頻域特征，包括在1-120Hz頻率下每20Hz頻率段的功率譜密度和sP、功率譜密度百分比pP、功率譜密度標(biāo)準(zhǔn)差stdP、及功率譜均方根rmsP；

步驟3，采用Relieff、MIC和RF算法對上述特征進(jìn)行重要性評價(jià)，評價(jià)結(jié)果經(jīng)D-S證據(jù)理論融合后得到特征重要性排名，并根據(jù)先后排名選取一定數(shù)量的特征為最優(yōu)特征集；

步驟4，在攪拌釜正常狀態(tài)、及不同故障狀態(tài)下采集振動(dòng)信號，提取上述特征集，以特征集為輸入，狀態(tài)信息為目標(biāo)值，訓(xùn)練基于XGBoost的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，得到攪拌釜健康狀態(tài)監(jiān)測模型，在線監(jiān)測攪拌釜設(shè)備狀態(tài)信息。

作為優(yōu)選，步驟1中，三個(gè)加速度傳感器通過磁吸底座安裝在攪拌釜的底部。

作為優(yōu)選，步驟2中，振動(dòng)信號去噪處理包括按照先后先后順序消除零值漂移、及采用譜減法消減背底信號。

作為優(yōu)選，步驟3中，選取特征重要性排名前16的特征為最優(yōu)特征集。

作為優(yōu)選，步驟4中，在正常、攪拌軸彎曲、槳葉偏心、軸承磨損、螺栓松動(dòng)五種狀態(tài)下采集振動(dòng)信號。

本發(fā)明具有的有益效果：本發(fā)明攪拌釜健康狀態(tài)監(jiān)測方法能夠識(shí)別正常、攪拌軸彎曲、槳葉偏心、軸承磨損、螺栓松動(dòng)五種設(shè)備常見狀態(tài)，且健康、故障狀態(tài)識(shí)別精度達(dá)到100%，故障種類的識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到90%。本發(fā)明狀態(tài)監(jiān)測延遲低于1S，實(shí)現(xiàn)攪拌釜在線健康監(jiān)測。

附圖說明

圖1是本發(fā)明的一種監(jiān)測流程圖；