本申请提供一种系统状态检测方法、装置、设备、系统及存储介质，在该方法中，通过获取电动液压泵系统的运行状态数据，根据运行状态数据，确定电动液压泵系统在至少一个设定时刻的第一状态特征数据和在至少一个设定角位移处的第二状态特征数据，再根据第一状态特征数据和第二状态特征数据，确定电动液压泵系统的健康检测结果。该技术方案，无需在故障位置安装各类传感器，便解决了电动液压泵系统在发生故障时，无法确定故障位置、故障等级以及故障时间等问题，进一步的实现了检测电动液压泵系统的健康状态，使相关技术人员能够实时掌握电动液压泵系统的健康状态，对有可能出现的故障进行处理。行处理。行处理。
【技术实现步骤摘要】
系统状态检测方法、装置、设备、系统及存储介质
[0001]本申请涉及检测
，尤其涉及一种系统状态检测方法、装置、设备、系统及存储介质。
技术介绍
[0002]电动液压泵系统是交通运输、工程机械、生产制造、采矿、油气开采、化工、供排水以及环保等领域广泛使用的重要系统设备。电动液压泵系统由电动机驱动，从液压油箱中吸入油液，形成压力油排出，送到执行元件。而电动液压泵系统的运行安全直接影响交通运输安全和运营安全，因此，为了保证运行安全，就需要经常检测电动液压泵系统运行过程中的状态，以及解决可能出现的故障。
[0003]目前，对电动液压系统运行状态的检测及故障诊断主要是通过振动传感器采集电动液压泵系统的振动信号、利用温度传感器采集电动液压泵系统的温度信号，然后对振动信号和温度信号进行处理提取故障特征，用故障特征识别电动液压泵系统故障。
[0004]虽然这种检测方式具有能够检测机械故障，检测方法成熟，振动传感器和温度传感器易得等特点，但由于该检测方式无法确定故障位置以及故障等级，存在故障发现和处理不及时的问题。
技术实现思路
[0005]本申请提供一种系统状态检测方法、装置、设备、系统及存储介质，用以解决现有技术中由于无法及时掌握电动液压泵系统的健康状态，导致无法及时处理可能出现的故障的问题。
[0006]第一方面，本申请实施例提供一种系统状态检测方法，包括：
[0007]获取电动液压泵系统的运行状态数据，所述运行状态数据包括：输出液压、液体流量/流速数据、转速数据、电机电流、电机电压；
[0008]根据所述运行状态数据，确定所述电动液压泵系统在至少一个设定时刻的第一状态特征数据和在至少一个设定角位移处的第二状态特征数据；
[0009]根据所述第一状态特征数据和所述第二状态特征数据，确定所述电动液压泵系统的健康检测结果。
[0010]在第一方面的一种可能设计中，所述根据所述运行状态数据，确定所述电动液压泵系统在至少一个设定时刻的第一状态特征数据和在至少一个设定角位移处的第二状态特征数据，包括：
[0011]从所述运行状态数据中，提取所述电动液压泵系统在至少一个设定时刻的第一状态数据，所述第一状态数据包括：液压采样序列、液体流量或流速采样序列、转速采样序列、电流采样序列、电压采样序列；
[0012]根据所述第一状态数据和所述电动液压泵系统的电机运行信息，确定所述电动液压泵系统在所述至少一个设定时刻的第一状态特征数据，所述第一状态特征数据为所述至
少一个设定时刻的电动液压泵系统容积效率数据、机械效率数据、系统总效率数据、功率损耗数据、功率损耗率数据、扭矩损耗数据和扭矩损耗率数据；
[0013]根据所述至少一个设定时刻的第一状态特征数据和预设的至少一个设定角位移，确定所述电动液压泵系统在至少一个设定角位移处的第二状态特征数据，所述第二状态特征数据为所述至少一个设定角位移处的电动液压泵系统容积效率数据、机械效率数据、系统总效率数据、功率损耗数据、功率损耗率数据、扭矩损耗数据和扭矩损耗率数据。
[0014]在第一方面的另一种可能设计中，所述根据所述第一状态特征数据和所述第二状态特征数据，确定所述电动液压泵系统的健康检测结果，包括：
[0015]对所述第一状态特征数据和所述第二状态特征数据进行时频域分析和特征变换，确定所述电动液压泵系统的运行状态特征值；
[0016]将所述电动液压泵系统的运行状态特征值输入到预先训练的健康状态检测模型中，得到所述电动液压泵系统的健康检测结果。
[0017]在该种可能设计中，所述对所述第一状态特征数据和所述第二状态特征数据进行时频域分析和特征变换，确定所述电动液压泵系统的运行状态特征值，包括：
[0018]对所述第一状态特征数据进行时域分析，确定所述电动液压泵系统的时域特征；
[0019]对所述第一状态特征数据进行傅里叶变换和时频域分析，得到所述电动液压泵系统的频域特征和时频域特征；
[0020]对所述第二状态特征数据进行时域分析，确定所述电动液压泵系统的角度空间域特征；
[0021]对所述第二状态特征数据进行傅里叶变换和时频域分析，得到所述电动液压泵系统的角度空间频率特征和角度空间-频率域特征；
[0022]其中，所述运行状态特征值包括：所述时域特征、所述频域特征、所述时频域特征、所述角度空间域特征、所述角度空间频率特征和所述角度空间-频率域特征。
[0023]在第一方面再一种可能的设计中，在确定所述电动液压泵系统出现故障时，所述健康检测结果还包括：所述电动液压泵系统的故障信息。
[0024]可选的，所述方法还包括：
[0025]输出所述电动液压泵系统的健康检测结果。
[0026]可选的，所述方法还包括：
[0027]将所述健康检测结果传输至显示设备，所述显示设备用于显示所述健康检测结果。
[0028]第二方面，本申请提供一种系统状态检测装置，包括：获取模块、处理模块和和确定模块；
[0029]所述获取模块，用于获取电动液压泵系统的运行状态数据，所述运行状态数据包括：输出液压、液体流量/流速数据、转速数据、电机电流、电机电压；
[0030]所述处理模块，用于根据所述运行状态数据，确定所述电动液压泵系统在至少一个设定时刻的第一状态特征数据和在至少一个设定角位移处的第二状态特征数据；
[0031]所述确定模块，用于根据所述第一状态特征数据和所述第二状态特征数据，确定所述电动液压泵系统的健康检测结果。
[0032]在第二方面的一种可能设计中，所述处理模块，具体用于：
[0033]从所述运行状态数据中，提取所述电动液压泵系统在至少一个设定时刻的第一状态数据，所述第一状态数据包括：液压采样序列、液体流量或流速采样序列、转速采样序列、电流采样序列、电压采样序列；
[0034]根据所述第一状态数据和所述电动液压泵系统的电机运行信息，确定所述电动液压泵系统在所述至少一个设定时刻的第一状态特征数据，所述第一状态特征数据为所述至少一个设定时刻的电动液压泵系统容积效率数据、机械效率数据、系统总效率数据、功率损耗数据、功率损耗率数据、扭矩损耗数据和扭矩损耗率数据；
[0035]根据所述至少一个设定时刻的第一状态特征数据和预设的至少一个设定角位移，确定所述电动液压泵系统在至少一个设定角位移处的第二状态特征数据，所述第二状态特征数据为所述至少一个设定角位移处的电动液压泵系统容积效率数据、机械效率数据、系统总效率数据、功率损耗数据、功率损耗率数据、扭矩损耗数据和扭矩损耗率数据。
[0036]在第二方面的另一种可能设计中，所述确定模块，具体用于：
[0037]对所述第一状态特征数据和所述第二状态特征数据进行时频域分析和特征变换，确定所述电动液压泵系统的运行状态特征值；
[0038]将所述电动液压泵系统的运行状态特征值输入到预先训练的健康状态检测模型中，得到所述电动液本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种系统状态检测方法，其特征在于，包括：获取电动液压泵系统的运行状态数据，所述运行状态数据包括：输出液压、液体流量/流速数据、转速数据、电机电流、电机电压；根据所述运行状态数据，确定所述电动液压泵系统在至少一个设定时刻的第一状态特征数据和在至少一个设定角位移处的第二状态特征数据；根据所述第一状态特征数据和所述第二状态特征数据，确定所述电动液压泵系统的健康检测结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述运行状态数据，确定所述电动液压泵系统在至少一个设定时刻的第一状态特征数据和在至少一个设定角位移处的第二状态特征数据，包括：从所述运行状态数据中，提取所述电动液压泵系统在至少一个设定时刻的第一状态数据，所述第一状态数据包括：液压采样序列、液体流量或流速采样序列、转速采样序列、电流采样序列、电压采样序列；根据所述第一状态数据和所述电动液压泵系统的电机运行信息，确定所述电动液压泵系统在所述至少一个设定时刻的第一状态特征数据，所述第一状态特征数据为所述至少一个设定时刻的电动液压泵系统容积效率数据、机械效率数据、系统总效率数据、功率损耗数据、功率损耗率数据、扭矩损耗数据和扭矩损耗率数据；根据所述至少一个设定时刻的第一状态特征数据和预设的至少一个设定角位移，确定所述电动液压泵系统在至少一个设定角位移处的第二状态特征数据，所述第二状态特征数据为所述至少一个设定角位移处的电动液压泵系统容积效率数据、机械效率数据、系统总效率数据、功率损耗数据、功率损耗率数据、扭矩损耗数据和扭矩损耗率数据。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一状态特征数据和所述第二状态特征数据，确定所述电动液压泵系统的健康检测结果，包括：对所述第一状态特征数据和所述第二状态特征数据进行时频域分析和特征变换，确定所述电动液压泵系统的运行状态特征值；将所述电动液压泵系统的运行状态特征值输入到预先训练的健康状态检测模型中，得到所述电动液压泵系统的健康检测结果。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述第一状态特征数据和所述第二状态特征数据进行时频域分析和特征变换，确定所述电动液压泵系统的运行状态特征值，包括：对所述第一状态特征数据进行时域分析，确定所述电动液压泵系统的时域特征；对所述第一状态特征数据进行傅里叶变换和时频...
【专利技术属性】
技术研发人员：李鲲鹏，李雅婧，高翔宇，
申请(专利权)人：北京昊鹏智能技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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