一种皮带机的故障诊断方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种皮带机的故障诊断方法及装置，根据皮带机所有可能发生的故障信息以及与所述故障信息相对应的性能指标数据，建立故障融合系统；获取所述皮带机的各个传感器在所述皮带机发生故障时检测得到的异常信号，根据所述异常信号进行局部故障决策，生成至少一个局部故障诊断结果；将至少一个所述局部故障诊断结果输入到所述故障融合系统中进行数据融合，利用所述故障融合系统输出最终故障诊断结果。本申请不是利用局部故障诊断结果对皮带机的故障进行诊断，而是根据故障融合系统对局部故障诊断结果进行融合诊断，能够避免局部故障诊断结果的误判，提高最终故障诊断结果的可信度和精确度。

A Fault Diagnosis Method and Device for Belt Conveyor

【技术实现步骤摘要】
一种皮带机的故障诊断方法及装置
本申请涉及故障诊断
，特别是涉及一种皮带机的故障诊断方法及装置。
技术介绍
皮带机是一种重要的连续运输机械，在散装物料的运输中扮演着十分重要的角色。由于皮带机通常所处的工作环境比较恶劣，且需要长时间运转，因此经常会发生故障，需要对这些故障进行及时地检测和排除，以避免事故的发生。但是，皮带机需要检测的故障点多，工作量大，同时要求检测的精度高，一般难以通过人的感觉器官和工程经验检测和排除故障，特别是长距离大运量的皮带机，不便于对故障做出准确的诊断，再加上技术和生产管理方面的欠缺，导致了皮带机事故时常发生。现有技术中，主要采用以下几种方法进行皮带机的故障诊断：基于PLC的皮带机故障诊断方法、基于专家系统的故障诊断方法以及基于神经网络的故障诊断方法等。基于PLC的皮带机故障诊断方法主要是利用不同的传感器(例如：速度传感器、张力传感器等)对皮带机工作状态下的性能指标数据(例如：速度、皮带表面的张力等)进行采集，然后通过PLC将采集到的性能指标数据整合在一起，将性能指标数据与故障类型一一对应，从而做出对故障的诊断。虽然基于PLC的皮带机故障诊断系统将皮带机故障时的性能指标数据都整合在了一起并与故障类型一一对应，但是其采用的是一种信号对应一种故障的处理方式(例如：跑偏信号对应跑偏故障，张力信号对应撕裂故障等)。这种诊断方式存在如下弊端：首先，单一的信号对单一的故障进行判断可能会出现误判(例如：当皮带机出现过载故障时，皮带表面的速度会下降，但是当托辊出现故障时，也会造成皮带表面的速度下降，而如果只采用速度信号判断，就难以判断出是过载故障还是托辊故障，会出现误判情况)；其次，PLC系统将皮带机发生故障时的各种性能指标数据整合了起来，如果不加以综合利用，会造成数据的极大浪费。专家系统是一种具有大量专门知识与经验的程序系统，其工作过程实质就是一个类似于人脑推理的过程，基于专家系统的故障诊断方法是将皮带机发生故障时的性能指标输入专家系统，系统从故障类型的知识库出发，通过推理机利用储存的故障类型相关知识进行分析推理，给出推理结果。但是，由于皮带机的故障都不是单一发生的，某种故障可能导致多种性能指标的改变，同时某种性能指标的改变也可能反映多种故障。对于这种复杂系统，并不能单纯通过简单的专家经验叠加来获取诊断规则，在知识的获取上也十分有限。基于神经网络的故障诊断方法是将皮带机发生故障时的异常性能指标作为样本，通过神经网络训练，使其具有联想记忆、自学习、自适应的能力，在下次皮带机发生故障时有相关的故障信号传入系统，系统能够根据样本的训练自动辨识并对故障类型做出诊断。但是，神经网络虽然可以对样本进行训练，提高诊断的效率和可靠性，但是系统所训练的样本集是有限制的，并不能适用于所有情况，而且神经网络并不具备对复杂系统的逻辑推理能力。因此，现有技术无法精确地诊断皮带机的故障。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种皮带机的故障诊断方法及装置，用于精确地诊断皮带机的故障。本专利技术提供的技术方案如下：一种皮带机的故障诊断方法，包括：根据皮带机所有可能发生的故障信息以及与所述故障信息相对应的性能指标数据，建立故障融合系统；获取所述皮带机的各个传感器在所述皮带机发生故障时检测得到的异常信号，根据所述异常信号进行局部故障决策，生成至少一个局部故障诊断结果；将至少一个所述局部故障诊断结果输入到所述故障融合系统中进行数据融合，利用所述故障融合系统输出最终故障诊断结果。优选地，所述根据皮带机所有可能发生的故障信息以及与所述故障信息相对应的性能指标数据，建立故障融合系统，包括：获取所述皮带机所有可能发生的y个故障信息，建立所述故障融合系统的识别框架；获取与y个所述故障信息相对应的x个所述性能指标数据，根据y个所述故障信息与x个所述性能指标数据构建所述故障融合系统的信任分配函数分布矩阵其中，所述信任分配函数分布矩阵中的每一个元素mij代表第i个传感器得到的可能发生的第j种故障的信任分配函数，且同一个传感器得到的信任分配函数的总和为1；用所述信任分配函数分布矩阵中的第i行的转置向量乘以第j行，得到所述故障融合系统的融合矩阵所述矩阵R中的每个主对角元素是两个信任分配函数的乘积，所述i、j均为小于或等于x的任意正整数。优选地，所述将至少一个所述局部故障诊断结果输入到所述故障融合系统中进行数据融合，利用所述故障融合系统输出最终故障诊断结果，包括：从至少一个所述局部故障诊断结果中选择用于诊断所述皮带机的故障的证据体，并根据所述故障融合系统计算各个所述证据体的基本可信度；根据所述融合矩阵以及预设的组合算法，对各个所述证据体进行组合，得到融合结果，并根据所述故障融合系统计算各个所述融合结果的基本可信度；根据各个所述证据体的基本可信度和各个所述融合结果的基本可信度，确定所述皮带机的所述最终故障诊断结果。优选地，所述根据各个所述证据体的基本可信度和各个所述融合结果的基本可信度，确定所述皮带机的最终故障诊断结果，包括：将所述基本可信度最大的所述证据体或者所述融合结果确定为所述皮带机的所述最终故障诊断结果。一种皮带机的故障诊断装置，包括：建立模块，用于根据皮带机所有可能发生的故障信息以及与所述故障信息相对应的性能指标数据，建立故障融合系统；生成模块，用于获取所述皮带机的各个传感器在所述皮带机发生故障时检测得到的异常信号，根据所述异常信号进行局部故障决策，生成至少一个局部故障诊断结果；输出模块，用于将至少一个所述局部故障诊断结果输入到所述故障融合系统中进行数据融合，利用所述故障融合系统输出最终故障诊断结果。优选地，所述建立模块，包括：获取单元，用于获取所述皮带机所有可能发生的y个故障信息，建立所述故障融合系统的识别框架；构建单元，用于获取与y个所述故障信息相对应的x个所述性能指标数据，根据y个所述故障信息与x个所述性能指标数据构建所述故障融合系统的信任分配函数分布矩阵其中，所述信任分配函数分布矩阵中的每一个元素mij代表第i个传感器得到的可能发生的第j种故障的信任分配函数，且同一个传感器得到的信任分配函数的总和为1；融合单元，用于用所述信任分配函数分布矩阵中的第i行的转置向量乘以第j行，得到所述故障融合系统的融合矩阵所述矩阵R中的每个主对角元素是两个信任分配函数的乘积，所述i、j均为小于或等于x的任意正整数。优选地，所述输出模块，包括：选择单元，用于从至少一个所述局部故障诊断结果中选择用于诊断所述皮带机的故障的证据体，并根据所述故障融合系统计算各个所述证据体的基本可信度；组合单元，用于根据所述融合矩阵以及预设的组合算法，对各个所述证据体进行组合，得到融合结果，并根据所述故障融合系统计算各个所述融合结果的基本可信度；确定单元，用于根据各个所述证据体的基本可信度和各个所述融合结果的基本可信度，确定所述皮带机的所述最终故障诊断结果。优选地，所述确定单元，具体用于：将所述基本可信度最大的所述证据体或者所述融合结果确定为所述皮带机的所述最终故障诊断结果。与现有技术相比，本专利技术提供的上述技术方案具有如下优点：本专利技术根据皮带机所有可能发生的故障信息以及与所述故障信息相对应的性能指标数据，建立故障融合系统；获取所述皮带机的各个传感器在所述皮带机本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种皮带机的故障诊断方法，其特征在于，包括：根据皮带机所有可能发生的故障信息以及与所述故障信息相对应的性能指标数据，建立故障融合系统；获取所述皮带机的各个传感器在所述皮带机发生故障时检测得到的异常信号，根据所述异常信号进行局部故障决策，生成至少一个局部故障诊断结果；将至少一个所述局部故障诊断结果输入到所述故障融合系统中进行数据融合，利用所述故障融合系统输出最终故障诊断结果。

【技术特征摘要】
1.一种皮带机的故障诊断方法，其特征在于，包括：根据皮带机所有可能发生的故障信息以及与所述故障信息相对应的性能指标数据，建立故障融合系统；获取所述皮带机的各个传感器在所述皮带机发生故障时检测得到的异常信号，根据所述异常信号进行局部故障决策，生成至少一个局部故障诊断结果；将至少一个所述局部故障诊断结果输入到所述故障融合系统中进行数据融合，利用所述故障融合系统输出最终故障诊断结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据皮带机所有可能发生的故障信息以及与所述故障信息相对应的性能指标数据，建立故障融合系统，包括：获取所述皮带机所有可能发生的y个故障信息，建立所述故障融合系统的识别框架；获取与y个所述故障信息相对应的x个所述性能指标数据，根据y个所述故障信息与x个所述性能指标数据构建所述故障融合系统的信任分配函数分布矩阵其中，所述信任分配函数分布矩阵中的每一个元素mij代表第i个传感器得到的可能发生的第j种故障的信任分配函数，且同一个传感器得到的信任分配函数的总和为1；用所述信任分配函数分布矩阵中的第i行的转置向量乘以第j行，得到所述故障融合系统的融合矩阵所述矩阵R中的每个主对角元素是两个信任分配函数的乘积，所述i、j均为小于或等于x的任意正整数。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将至少一个所述局部故障诊断结果输入到所述故障融合系统中进行数据融合，利用所述故障融合系统输出最终故障诊断结果，包括：从至少一个所述局部故障诊断结果中选择用于诊断所述皮带机的故障的证据体，并根据所述故障融合系统计算各个所述证据体的基本可信度；根据所述融合矩阵以及预设的组合算法，对各个所述证据体进行组合，得到融合结果，并根据所述故障融合系统计算各个所述融合结果的基本可信度；根据各个所述证据体的基本可信度和各个所述融合结果的基本可信度，确定所述皮带机的所述最终故障诊断结果。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据各个所述证据体的基本可信度和各个所述融合结果的基本可信度，确定所述皮带机的最终故障诊断结果，包括：将所述基本可信度最大...

【专利技术属性】
技术研发人员：李宗平，廖婷婷，李曦，曾辉，
申请(专利权)人：中冶长天国际工程有限责任公司，
类型：发明
国别省市：湖南,43