[發明專利]一種工程機械設備狀態智能診斷系統

在審

• 申請號: 202310551601.0
• 申請日: 2023-05-17
• 公開（公告）號: CN116595350A
• 公開（公告）日: 2023-08-15
• 發明（設計）人: 李旸;徐惠;郭益群;邵航
• 申請（專利權）人: 南京云祥網絡科技有限公司
• 主分類號: G06F18/213
• 分類號: G06F18/213;G01M99/00;G06F18/214;G06F18/24;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/084
• 代理公司: 西安百鼎知識產權代理事務所(普通合伙) 61295
• 代理人: 戴廣達

本發明公開了一種工程機械設備狀態智能診斷系統，屬于智慧工程技術領域，包括數據采集單元，用于采集工程機械設備的傳感器實時數據，采集人工或相機設備拍攝的故障圖片；數據處理單元，用于進行降噪、特征提取處理以及分類處理；故障診斷單元，包括預先建立的故障診斷模型，用于將處理后的數據進行診斷，判斷發生故障可能的原因并輸出診斷結果，所述故障診斷單元還包括訓練模型和評估模型，用于對所述故障診斷模型進行深度訓練；實時預警單元，用于在所述故障診斷單元輸出診斷結果為故障時即使發出預警提示。通過故障診斷模型對數據采集單元采集到的數字數據和圖片數據進行故障診斷，使故障更容易被發現，提高診斷精度。

技術領域

本發明涉及智慧工程技術領域，特別涉及一種工程機械設備狀態智能診斷系統。

背景技術

工程機械設備是現代建筑和基礎設施施工的關鍵設備之一。然而，由于工程機械設備在復雜的環境下長時間工作，其設備易受到各種因素影響，包括材料疲勞、機械故障、液壓系統問題、電器電子問題等。機械設備一旦出現問題，會導致生產效率降低，增加成本和維修時間，并且可能會引發安全事故。為了解決這些問題，智能診斷技術被引入到工程機械設備領域。通過對機械設備的狀態進行實時監測和預測，可以發現潛在的故障和問題，并及時采取措施進行維修和保養。這種智能診斷技術可以提高機械設備的可靠性和可用性，并減少維修成本和停機時間。工程機械設備工作狀態智能診斷為了通過引入智能技術提高機械設備的可靠性和可用性，以使其能夠更好地配合現代建筑和基礎設施施工的需要。

智能診斷技術現有的大多分為數據采集、診斷和預警三大部分，診斷多數利用預先建立的診斷模型來判斷工程機械設備運行參數中是否存在故障，但是這種診斷模型大多只能靠傳感器采集到的工作狀態參數對比標準工作狀態參數來尋找出故障，對于新的故障或者傳感器無法采集到的數據則無法精確的進行診斷，因此診斷效果差。

發明內容

本發明的就在于為了解決上述工程機械設備工作狀態智能診斷的效果較差的問題而提供一種工程機械設備狀態智能診斷系統，具有采用深度學習模型對故障進行診斷，且不僅依據數字數據還可診斷圖片數據，診斷更精確，診斷模型升級方便，使用成本更低的優點。

為實現上述目的，本發明采取的技術方案為：

一種工程機械設備狀態智能診斷系統，包括:

數據采集單元，用于采集工程機械設備的傳感器實時數據，包括機器的工作狀態、運行參數、維護記錄，還采集人工或相機設備拍攝的故障圖片；

數據處理單元，用于將采集到的數據進行降噪、特征提取處理以及分類處理，分類處理包括將數據分為數字數據和圖片數據；

故障診斷單元，包括預先建立的故障診斷模型，所述故障診斷模型為基于神經網絡的深度學習模型，用于將處理后的數據進行診斷，判斷發生故障可能的原因并輸出診斷結果，所述故障診斷單元還包括訓練模型和評估模型，用于對所述故障診斷模型進行深度訓練；

實時預警單元，用于在所述故障診斷單元輸出診斷結果為故障時即使發出預警提示。

優選的，所述故障診斷模型包括圖片診斷模型和數字診斷模型，所述圖片診斷模型用于輸入圖片數據后輸出診斷結果，數字診斷模型用于輸入數字數據后輸出診斷結果。

優選的，所述圖片診斷模型包括目標檢測模型和分割模型，使用時，輸入的圖片數據經過目標檢測模型框選出故障目標位置，將所述框選出的故障目標位置輸入到分割模型中分割出故障類型和故障程度，最終輸出為診斷結果。

優選的，所述數字診斷模型包括規則模型和統計模型，使用時，輸入的數字數據分別進入規則模型和統計模型，規則模型根據數字數據中規律匹配規則庫中的故障規則，輸出診斷結果，統計模型根據數字數據中參數值預測故障概率，輸出診斷結果。

優選的，所述故障診斷模型的建立方法包括：