一种基于人工智能的机械设备工作状态检测方法技术

本发明专利技术涉及人工智能领域，具体涉及一种基于人工智能的机械设备工作状态检测方法。该检测方法包括采集待检测机械设备的多组振动信号；提取每组振动信号中的特征信息得到特征信息序列；通过特征信息与标准超球体之间的位置关系将特征信息分为两类，得到每类的距离评估指标，标准超球体是基于多组标准特征信息序列构建的超球体；根据两类的距离评估指标的总和得到第一安全指标；拟合多组特征信息序列得到直线方程，根据直线方程的斜率得到角度；获取角度与标准角度的角度变化量，根据角度变化量得到第二安全指标；根据第一安全指标和第二安全指标得到整体安全指标，判断安全等级，解决了由于振动信号容易受到噪声干扰，造成评估结果不准确的技术问题。果不准确的技术问题。果不准确的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
一种基于人工智能的机械设备工作状态检测方法


[0001]本专利技术涉及人工智能领域，具体涉及一种基于人工智能的机械设备工作状态检测方法。

技术介绍

[0002]智能化车间在生产的过程中，若机械设备发生故障会因设备无法正常工作造成重大的经济损失，严重的可能会导致人员伤亡。在机械设备发生故障之前设备自身的某些性能指标会发生变化，可以通过监控这些指标的变化来估计相应设备的工作状态。设备状态的监测信号是反应设备运行正常与否的信息载体。
[0003]对于大型机械设备中的旋转零部件，例如轴承和齿轮等，通常用振动法进行工作状态的监测时，用位移传感器在尽量靠近轴承的平面内测量转轴的径向振动；通过对振动信号的监测、采集和分析处理等，根据预设判断判断标准对机械设备的运行状态进行判断。
[0004]专利技术人在实践中发现上述技术方案存在以下缺陷：由于机械设备的振动信号容易受到噪声的干扰，直接对该振动信号进行分析会将噪声信号的影响带入评估结果，造成的评估结果不准确。

技术实现思路

[0005]为了解决上述技术问题，本专利技术的目的在于提供一种基于人工智能的机械设备工作状态检测方法，具体方案为：一种基于人工智能的机械设备工作状态检测方法，该检测方法包括：采集待检测机械设备的多组振动信号；提取每组所述振动信号中的特征信息得到特征信息序列；通过所述特征信息与标准超球体之间的位置关系将所述特征信息分为两类，得到每类特征信息的距离评估指标，所述标准超球体是基于正常工作状态下的多组标准特征信息序列构建的超球体；根据两类特征信息的所述距离评估指标的总和得到第一安全指标；拟合多组特征信息序列得到直线方程，根据所述直线方程的斜率得到相应的角度；获取所述角度与标准角度的角度变化量，根据所述角度变化量得到第二安全指标；对所述第一安全指标和第二安全指标进行标准化处理，根据标准化处理后的所述第一安全指标和第二安全指标得到整体安全指标，判断所述整体安全指标的安全等级。
[0006]进一步，所述拟合多组特征信息序列得到直线方程的步骤包括：从每组特征序列中随机选取预设数量的散点，拟合所选取的所有所述散点得到第一直线；计算在所有特征序列中的散点分别到所述第一直线的距离小于预设距离阈值时的第一数量；对于每组特征序列中的剩余散点，随机选取预设数量的散点，拟合得到第二直线；计算在所有特征序列中的散点到所述第二直线的距离小于预设距离阈值时的第二数量；比较所述第一数量与所述
第二数量的数值大小，数值最大的数量所对应的拟合直线作为所述直线方程。
[0007]进一步，所述标准角度的获取步骤包括：拟合多组所述标准特征信息序列得到标准的直线方程，根据所述标准的直线方程的斜率得到相应的标准角度。
[0008]进一步，所述通过所述特征信息与所述超球体之间的位置关系将所述特征信息分为两类的步骤包括：按照所述特征信息是否位于所述超球体内部，将所述特征信息分为位于球体内部的第一类特征信息和位于球体外部的第二类特征信息。
[0009]进一步，所述特征信息是否位于所述超球体内部的判断步骤包括：获取所述特征信息到所述超球体的球心之间的第一距离；比较所述第一距离与所述超球体的半径的关系，所述第一距离小于等于所述半径的特征信息为第一类特征信息，所述第一距离大于所述半径的特征信息为第二类特征信息。
[0010]进一步，所述每类特征信息的距离评估指标的获取方法为：所述第一类特征信息的距离评估指标为最大预设安全值；获取所述第一距离与所述半径的均方误差，所述第二类特征信息的距离评估指标与所述均方误差呈负相关关系。
[0011]进一步，所述第二安全指标为所述角度变化量的余弦值。
[0012]进一步，所述提取每组所述振动信号中的特征信息得到特征信息序列的步骤包括：分解所述振动信号得到多个模态分量信号；分别提取每个所述模态分量信号中的特征信息得到每组振动信号的特征信息序列。
[0013]进一步，所述分别提取每个所述模态分量信号中的特征信息的步骤包括：基于第一维度的窗口，将所述模态分量信号分为多个第一时间窗口序列；基于第二维度的窗口，将所述模态分量信号分为第二时间窗口序列；所述第二维度大于所述第一维度；分别计算多个所述第一时间窗口序列之间的第一匹配概率和多个所述第二时间窗口序列的第二匹配概率；根据所述第一匹配概率和所述第二匹配概率的熵得到所述分量信号的特征信息。
[0014]进一步，所述计算多个所述第一时间窗口序列之间的第一匹配概率的步骤包括：计算每个第一时间窗口序列与其他第一时间窗口序列之间的相似概率，根据所述相似概率得到平均概率，所述平均概率为所述第一匹配概率。
[0015]本专利技术实施例具有如下有益效果：本专利技术实施例通过提取振动信号的特征信息，并根据特征信息与标准超球体之间的位置关系得到第一安全性指标；根据多组特征信息拟合得到的直线方程得到相应的角度，根据角度变化量得到第二安全性指标，通过第一安全性指标和第二安全性指标得到整体安全性指标，进而判断整体安全性指标的安全等级。第一安全性指标反映了特征信息与标准信息之间的相似性，相似性越大表示该特征信息越接近正常状态下的标准数据；第二安全性指标通过角度变化量反映了特征信息的变化趋势，角度变化量越大说明趋势变化越大；通过整体安全性指标反映出机械设备的安全工作状态，解决了目前由于机械设备的振动信号容易受到噪声干扰，造成评估结果不准确的问题。
附图说明
[0016]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案和优点，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，
还可以根据这些附图获得其它附图。
[0017]图1为本专利技术一个实施例所提供的实施环境示意图；图2为本专利技术一个实施例所提供的一种基于人工智能的机械设备工作状态检测方法的方法流程图；图3为本专利技术实施例中提取特征信息的步骤示意图；图4为本专利技术实施例中提取某一个模态分量信号中的特征信息的步骤示意图；图5为本专利技术实施例中对于特征信息是否位于超球体内部的判断步骤示意图；图6为本专利技术实施例中每类特征信息的距离评估指标的获取步骤示意图；图7为本专利技术实施例中拟合多组特征信息序列得到直线方程的步骤示意图。
具体实施方式
[0018]为了更进一步阐述本专利技术为达成预定专利技术目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本专利技术提出的一种基于人工智能的机械设备工作状态检测方法，其具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下。在下述说明中，不同的“一个实施例”或“另一个实施例”指的不一定是同一个实施例。此外，一个或多个实施例中的特定特征、结构、或特点可由任何合适形式组合。
[0019]除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本专利技术的
的技术人员通常理解的含义相同。
[0020]请参阅图1，其示出了本专利技术实施例所涉及的一种基于人工智能的机械设备工作状态检测方法的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的机械设备工作状态检测方法，其特征在于，该检测方法包括：采集待检测机械设备的多组振动信号；提取每组所述振动信号中的特征信息得到特征信息序列；通过所述特征信息与标准超球体之间的位置关系将所述特征信息分为两类，得到每类特征信息的距离评估指标，所述标准超球体是基于正常工作状态下的多组标准特征信息序列构建的超球体；根据两类特征信息的所述距离评估指标的总和得到第一安全指标；拟合多组特征信息序列得到直线方程，根据所述直线方程的斜率得到相应的角度；获取所述角度与标准角度的角度变化量，根据所述角度变化量得到第二安全指标；对所述第一安全指标和第二安全指标进行标准化处理，根据标准化处理后的所述第一安全指标和第二安全指标得到整体安全指标，判断所述整体安全指标的安全等级。2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的机械设备工作状态检测方法，其特征在于，所述拟合多组特征信息序列得到直线方程的步骤包括：从每组特征序列中随机选取预设数量的散点，拟合所选取的所有所述散点得到第一直线；计算在所有特征序列中的散点分别到所述第一直线的距离小于预设距离阈值时的第一数量；对于每组特征序列中的剩余散点，随机选取预设数量的散点，拟合得到第二直线；计算在所有特征序列中的散点到所述第二直线的距离小于预设距离阈值时的第二数量；比较所述第一数量与所述第二数量的数值大小，数值最大的数量所对应的拟合直线作为所述直线方程。3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的机械设备工作状态检测方法，其特征在于，所述标准角度的获取步骤包括：拟合多组所述标准特征信息序列得到标准的直线方程，根据所述标准的直线方程的斜率得到相应的标准角度。4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的机械设备工作状态检测方法，其特征在于，所述通过所述特征信息与标准超球体之间的位置关系将所述特征信息分为两类的步骤包括：按照所述特征信息是否位于所述超球体内部，将所述特征信息分为位于球体内部的第一类特征信息和位于球体外部的第二类特征信息。5.根据权利要求4所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴恩旗，王柱，
申请(专利权)人：启东市海信机械有限公司，
类型：发明
国别省市：