电机工况监控方法及其装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种电机工况监控方法及其装置，所述方法包括如下步骤：采集电机工作电流；对采集的电机工作电流进行AD转换，获得电机工作电流数字信号；根据预设分类规则，对所述电机工作电流数字信号进行分类存储；针对分类存储后的每一类电机工作电流数字信号，以预定周期从存储内容中提取出多个电机工作电流数字信号；将当前提取的电机工作电流数字信号的分类类别作为条件，基于提取出的多个电机工作电流数字信号的变化趋势，得出电机工况诊断结果；本发明专利技术可提早地识别电机运行是否异常，在电机故障老化尚不足以触发报警信号之前提前启动预警。

【技术实现步骤摘要】
电机工况监控方法及其装置
本专利技术涉及一种电机工况监控
，具体为一种电机工况监控方法及其装置。
技术介绍
自助交易设备如ATM、存取款一体机、取款一体机、自助金融装置等往往需要采用一定数量多种类型的电机来提供机芯传输和分钞机构动力等，如存取款一体循环机芯，存取款一体大额机芯，中大型清分机及出纳机，发U盾、发卡机、发K宝等非现金设备，均需多个电机提供传送动力。现有技术中，对于这些电机的工况监控手段，基本都是读取电机驱动器本身自带的过流、过温、线圈开路等功能信号，当出现机械传动负载增大时，电机及电机驱动器的工作电流则会增大，温度也会升高，一旦超出原定上限值，进一步地触发报警信号，系统将立即停机或者报错。通过上述的电机工况监控手段可以即时保护器件免受损坏，但是在机械传动负载由于齿轮皮带磨损或者油脂干固等原因而出现电流缓慢增大的情况下，只要不超出原定上限值，系统就不知晓；随着时间的增长，这种机械非正常磨损、以及电机和器件大电流工作的状况将一直存在，进而会加速机械、电机和器件的老化，并且功耗也会进一步增大。
技术实现思路
本专利技术针对以上问题的提出，而研制一种可以有效了解电机工况、利于提高电机运行寿命的电机工况监控方法及其装置。本专利技术的技术手段如下：一种电机工况监控方法，包括如下步骤：采集电机工作电流；对采集的电机工作电流进行AD转换，获得电机工作电流数字信号；根据预设分类规则，对所述电机工作电流数字信号进行分类存储；针对分类存储后的每一类电机工作电流数字信号，以预定周期从存储内容中提取出多个电机工作电流数字信号；将当前提取的电机工作电流数字信号的分类类别作为条件，基于提取出的多个电机工作电流数字信号的变化趋势，得出电机工况诊断结果；进一步地，所述将当前提取的电机工作电流数字信号的分类类别作为条件，基于提取出的多个电机工作电流数字信号的变化趋势，输出电机工况诊断结果步骤具体包括：将当前提取的电机工作电流数字信号的分类类别作为条件，基于提取出的多个电机工作电流数字信号的变化趋势，确定属于异常数据点的电机工作电流数字信号；将多个不同的异常数据点作为样本数据，并为所述样本数据添加相应电机工况诊断结果的标签；对所述样本数据进行机器学习训练并建立所述机器学习模型，该机器学习模型用于在输入预定周期内的多个电机工作电流数字信号的情况下，输出电机工况诊断结果；进一步地，所述预设分类规则为电机类型、电机索引编号、电机功能、电机工作状态和/或电机业务模式；进一步地，所述预设周期根据电机投入工作时长的不同来设定；进一步地，在为所述样本数据添加相应电机工况诊断结果标签的同时，还为所述样本数据添加处理意见标签；所述机器学习模型在输出电机工况诊断结果的同时还输出相应的处理意见。一种电机工况监控装置，包括：采集部，其被配置为用于采集电机工作电流；A/D转换部，其被配置为对采集的电机工作电流进行AD转换，获得电机工作电流数字信号；存储部，其被配置为根据预设分类规则，对所述电机工作电流数字信号进行分类存储；提取部，其被配置为针对分类存储后的每一类电机工作电流数字信号，以预定周期从存储内容中提取出多个电机工作电流数字信号；和处理部，其被配置为将当前提取的电机工作电流数字信号的分类类别作为条件，基于提取出的多个电机工作电流数字信号的变化趋势，得出电机工况诊断结果；进一步地，所述处理部具体被配置为进行以下操作：将当前提取的电机工作电流数字信号的分类类别作为条件，基于提取出的多个电机工作电流数字信号的变化趋势，确定属于异常数据点的电机工作电流数字信号；将多个不同的异常数据点作为样本数据，并为所述样本数据添加相应电机工况诊断结果的标签；对所述样本数据进行机器学习训练并建立所述机器学习模型，该机器学习模型用于在输入预定周期内的多个电机工作电流数字信号的情况下，输出电机工况诊断结果；进一步地，其特征在于所述预设分类规则为电机类型、电机索引编号、电机功能、电机工作状态和/或电机业务模式；进一步地，所述预设周期根据电机投入工作时长的不同来设定；进一步地，在为所述样本数据添加相应电机工况诊断结果标签的同时，所述处理部还为所述样本数据添加处理意见标签；所述机器学习模型在输出电机工况诊断结果的同时还输出相应的处理意见。由于采用了上述技术方案，本专利技术提供的电机工况监控方法及其装置，可以实现周期性分析电机工作电流的变化趋势，结合机器学习方式，可提早地识别电机运行是否异常，在电机故障老化尚不足以触发报警信号之前提前启动预警，以便指导并及时安排检修人员对电机进行检修或关停处理，可防止因电机问题导致自助金融设备的进一步损坏，以便设备管理人员据此直观地了解电机的运行状态，及时对电机进行更换，提高自助金融设备的运营效率。附图说明图1是本专利技术实施例1的电机工况监控方法的流程图；图2是本专利技术实施例1中步骤5的流程示例图；图3是本专利技术实施例1的电机工况监控装置的结构框图；图4是本专利技术所述直流无刷电机的驱动示例图；图5是本专利技术所述直流有刷电机的驱动示例图；图6是本专利技术所述步进电机的驱动示例图；图7是本专利技术AD转换的实施示例图。具体实施方式为了使本专利技术的专利技术目的、技术方案及其技术效果更加清晰，以下结合附图和具体实施方式，对本专利技术进一步详细说明。应当理解的是，本说明书中描述的具体实施方式仅仅是为了解释本专利技术，并非为了限定本专利技术。在不冲突的情况下，本专利技术中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。本专利技术提供了一种电机工况监控方法，图1是本专利技术实施例1的电机工况监控方法的流程图，如图1所示，其可以包括如下步骤：步骤1：采集电机工作电流；所述电机工作电流的采集可以采用实时采样或者分时采样；步骤2：对采集的电机工作电流进行AD转换，获得电机工作电流数字信号；假设将本实施例所述电机工况监控方法应用于自动交易装置、自助金融设备等，在这些装置或设备中所涉及的电机类型可以有步进电机、直流有刷电机、直流无刷电机、伺服电机等；图4示出了本专利技术所述直流无刷电机的驱动示例图，如图4所示，所述直流无刷电机可以采用型号为A4938的电机驱动芯片来驱动，电机工作电流可由A4938的引脚SENSE进行采集，具体地，采样电阻Rs＝0.03Ω，流经该采样电阻的电流Is＝0-6A，采样电压Vs＝0-0.18V，进一步地，在对电机工作电流进行AD转换之前，可以对电机工作电流按照放大倍数n＝10进行放大；图5示出了本专利技术所述直流有刷电机的驱动示例图，如图5所示，所述直流有刷电机可以采用型号为DRV8800的电机驱动芯片来驱动，电机工作电流可由DRV8800的引脚SENSE进行采集，具体地，采样电阻Rs＝0.1Ω，流经该采样电阻的电流Is＝0-1A，采样电压Vs＝0-0.1V，进一步地，在对电机工作电流进行AD转换之前，可以对电机工作电流按照放大倍数n＝20进行放大；图6示出了本专利技术所述步进电机的驱动示例图，如图6所示，所述步进电机可以采用型号为SLA7078MS的电机驱动芯片来驱动，电机工作电流可由SLA7078MS的引脚SenseA和SenseB进行采集，具体地，SLA7078MS内置采样电阻Rs＝0.155Ω，流经该采样电阻的电流Is＝0-3A，采样电压Vs＝0-0.465V，进一步地，在对电机工作电流进行AD转换之前，可本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种电机工况监控方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：采集电机工作电流；对采集的电机工作电流进行AD转换，获得电机工作电流数字信号；根据预设分类规则，对所述电机工作电流数字信号进行分类存储；针对分类存储后的每一类电机工作电流数字信号，以预定周期从存储内容中提取出多个电机工作电流数字信号；将当前提取的电机工作电流数字信号的分类类别作为条件，基于提取出的多个电机工作电流数字信号的变化趋势，得出电机工况诊断结果。

【技术特征摘要】
1.一种电机工况监控方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：采集电机工作电流；对采集的电机工作电流进行AD转换，获得电机工作电流数字信号；根据预设分类规则，对所述电机工作电流数字信号进行分类存储；针对分类存储后的每一类电机工作电流数字信号，以预定周期从存储内容中提取出多个电机工作电流数字信号；将当前提取的电机工作电流数字信号的分类类别作为条件，基于提取出的多个电机工作电流数字信号的变化趋势，得出电机工况诊断结果。2.根据权利要求1所述的电机工况监控方法，其特征在于所述将当前提取的电机工作电流数字信号的分类类别作为条件，基于提取出的多个电机工作电流数字信号的变化趋势，输出电机工况诊断结果步骤具体包括：将当前提取的电机工作电流数字信号的分类类别作为条件，基于提取出的多个电机工作电流数字信号的变化趋势，确定属于异常数据点的电机工作电流数字信号；将多个不同的异常数据点作为样本数据，并为所述样本数据添加相应电机工况诊断结果的标签；对所述样本数据进行机器学习训练并建立所述机器学习模型，该机器学习模型用于在输入预定周期内的多个电机工作电流数字信号的情况下，输出电机工况诊断结果。3.根据权利要求1所述的电机工况监控方法，其特征在于所述预设分类规则为电机类型、电机索引编号、电机功能、电机工作状态和/或电机业务模式。4.根据权利要求1所述的电机工况监控方法，其特征在于所述预设周期根据电机投入工作时长的不同来设定。5.根据权利要求2所述的电机工况监控方法，其特征在于在为所述样本数据添加相应电机工况诊断结果标签的同时，还为所述样本数据添加处理意见标签；所述机器学习模型在输出电机工况诊断结果的同时还输出相应的处理意见。6...

【专利技术属性】
技术研发人员：蔡海亮，
申请(专利权)人：深圳怡化电脑股份有限公司，深圳市怡化时代科技有限公司，深圳市怡化金融智能研究院，
类型：发明
国别省市：广东,44