一种矿用卡车发动机气缸温度的预警系统及方法技术方案

一种矿用卡车发动机气缸温度的预警系统及方法，包括以下步骤：S1，在卡车架设数据采集终端，数据采集终端用于实时数据采集和传输；S2，所述数据采集终端通过网络连接后台服务器上传实时卡车运行数据；S3，所述后台服务器通过大数据分析服务，基于Spearman相关系数筛选相关自变量，并采用梯度提升回归树算法构建汽缸温度预测模型；S4，所述后台服务器通过监测模块实时估算汽缸温度预测值，通过告警模块对比汽缸实际温度和预测值，当际值与预测值出现较大偏差并持续时，发送预警信息，通知用户对卡车进行必要的检查。卡车进行必要的检查。卡车进行必要的检查。

【技术实现步骤摘要】
一种矿用卡车发动机气缸温度的预警系统及方法


[0001]本专利技术涉及发动机温度预警
，特别涉及一种矿用卡车发动机气缸温度的预警系统及方法。

技术介绍

[0002]矿用卡车是露天煤矿作业的重要生产工具，卡车的出动率和完好率，对于煤矿企业生产效率和经济效益具有重要影响。为尽可能的提高卡车的使用效率，除了例行的保养和维护工作外，卡车实时工作情况的监控十分重要。为满足卡车实时工作情况的监控需求，一般需要在卡车上加装各类传感器，如车速、油温、汽缸温度等，并通过移动网络将实时数据上传。
[0003]现有的卡车监控系统主要采用对各传感器数据设定固定阈值来进行预警判断，当传感器上传数值超出阈值范围时进行报警。由于发动机气缸温度受环境因素影响较大，无法使用固定阈值来简单判断，因此现有的卡车监控系统很难及时发现汽缸温度异常。

技术实现思路

[0004]为了克服上述现有技术的不足，本专利技术的目的在于提供一种基于回归分析的矿用卡车发动机气缸温度的预警系统及方法，该系统在卡车发动机排气口加设温度传感器，实时记录发动机气缸温度，利用移动网络的方式实现实时数据传输和存储，利用梯度提升回归算法，通过历史数据学习建立数学模型，对气缸温度进行拟合预测，最终通过预测值和实际值比对来判断气缸温度是否处于正常的温度区间。
[0005]为了实现上述目的，本专利技术采用的技术方案是：
[0006]矿用卡车发动机气缸温度预警系统，包括在卡车1架设数据采集终端2，数据采集终端2用于实时数据采集和传输，所述数据采集终端2输出端通过网络连接后台服务器3，后台服务器2输出端连接用户终端4；
[0007]所述数据采集终端2包括：GPS传感器，用于采集卡车行驶速度；霍尔传感器，用于采集卡车发动机转速；温度传感器，用于采集汽缸温度、冷却液温度、尾气温度、进气管温度和油液温度等；压力传感器，用于采集发动机曲轴箱压力、冷却液压力、增加压力和涡轮增压器压力等；数据传输模块，用于通过网络向数据服务器3传输实时数据；
[0008]所述数据服务器3包括：实时数据库，用于存储毫秒级实时数据；大数据分析服务，用于通过运行数据构建汽缸温度预测算法；监测模块，用于根据卡车运行数据和计算模型，估算汽缸温度预测值；告警模块，用于当卡车汽缸温度与预测值偏差过大时，发送预警信息，通知用户对卡车进行必要的检查；
[0009]所述网络分为5G或者高速无线网络；
[0010]基于回归分析的矿用卡车发动机气缸温度的预警方法，包括以下步骤：
[0011]步骤S1：采集卡车运行数据；
[0012]根据发动机结构和运行原理大致确定可能影响发动机气缸温度的相关自变量，通
过安装各类传感器收集卡车的运行速度、发动机转速、汽缸温度、冷却液温度、曲轴箱压力和冷却液压力等；
[0013]步骤S2：通过在卡车上安装数据传输模块将收集到的运行数据实时经由无线网络传输至数据服务器，并存储于实时数据库中；
[0014]步骤S3：预测算法构建；
[0015]首先，采用Spearman相关系数进行统计学分析，Spearman相关系数用于表明X(独立变量)和Y(依赖变量)的相关，其计算公式为：
[0016][0017]对于相互间相关系数高(ρ≥0.8)的多个自变量，仅保留其中一个做模型构建；
[0018]使用筛选后的自变量和汽缸温度历史数据，采用梯度提升回归树算法构建气缸温度预测模型，梯度提升回归树公式为：
[0019][0020]其中，M为决策树的个数，J为叶的个数；
[0021]构建算法模型的步骤包括：读取卡车数据；对数据属性进行过滤，去除冗余的自变量；对数据设置角色(自变量或因变量)；将数据拆分为训练集和测试集；使用梯度提升回归树构建算法；根据运行结果进行评估；当预测准确率未达到预期时，调整回归树参数，优化算法模型；当预测准确率达到预期后，输出模型；
[0022]步骤S4：汽缸温度监测；
[0023]监测模块根据汽缸温度预测模型，实时使用卡车运行数据进行计算，得出汽缸温度预测值，并将预测值与实际值进行比对，当实际值与预测值出现较大偏差并持续时，告警模块生成预警，用户可以查看发生预警时卡车的实际运行情况，以便分析判断汽缸温度异常的原因。
[0024]本专利技术的有益效果：
[0025]本专利技术可以根据卡车的实际运行情况动态判断发动机气缸温度的正常温度区间，及时发现汽缸温度的异常变化，对发动机即将产生的故障进行提前预警，并支持对发生预警时卡车运行数据的查看，方便用户及时发现问题和判断问题原因，减少维修成本。
附图说明
[0026]图1为本专利技术的系统结构示意图。
[0027]图2为本专利技术的数据采集终端结构示意图。
[0028]图3为本专利技术的方法流程图。
[0029]图4为本专利技术的算法构建流程示意图。
具体实施方式
[0030]下面结合实施例对本专利技术作进一步详细说明。
[0031]如图1所示，矿用卡车发动机气缸温度预警系统，包括在卡车1架设数据采集终端2，数据采集终端2用于实时数据采集和传输，所述数据采集终端2输出端通过网络连接后台
服务器3，后台服务器2输出端连接用户终端4；
[0032]如图2所示，所述数据采集终端2包括：GPS传感器21，用于采集卡车行驶速度；霍尔传感器22，用于采集卡车发动机转速；温度传感器23，用于采集汽缸温度、冷却液温度、尾气温度、进气管温度和油液温度等；压力传感器24，用于采集发动机曲轴箱压力、冷却液压力、增加压力和涡轮增压器压力等；数据传输模块25，用于通过网络向数据服务器3传输实时数据；
[0033]所述数据服务器3包括：实时数据库31，用于存储毫秒级实时数据；大数据分析服务32，用于通过运行数据构建汽缸温度预测算法；监测模块33，用于根据卡车运行数据和计算模型，估算汽缸温度预测值；告警模块34，用于当卡车汽缸温度与预测值偏差过大时，发送预警信息，通知用户对卡车进行必要的检查；
[0034]所述网络分为5G或者高速无线网络；
[0035]如图3所示，基于回归分析的矿用卡车发动机气缸温度的预警方法，包括以下步骤：
[0036]步骤S1：采集卡车运行数据；
[0037]根据发动机结构和运行原理大致确定可能影响发动机气缸温度的相关自变量，通过安装各类传感器收集卡车的运行速度、发动机转速、汽缸温度、冷却液温度、曲轴箱压力和冷却液压力等；
[0038]步骤S2：通过在卡车上安装数据传输模块将收集到的运行数据实时经由无线网络传输至数据服务器，并存储于实时数据库中；
[0039]步骤S3：预测算法构建；
[0040]首先，采用Spearman相关系数进行统计学分析，Spearman相关系数用于表明X(独立变量)和Y(依赖变量)的相关，其计算公式为：
[0041][0042]对于相互间相关系数高(ρ≥0.8)的多个自变量，仅保留其中一个本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.矿用卡车发动机气缸温度预警系统，其特征在于，包括在卡车1架设数据采集终端2，数据采集终端2用于实时数据采集和传输，所述数据采集终端2输出端通过网络连接后台服务器3，后台服务器3输出端连接用户终端4。2.根据权利要求1所述的矿用卡车发动机气缸温度预警系统，其特征在于，所述数据采集终端2包括：GPS传感器，用于采集卡车行驶速度；霍尔传感器，用于采集卡车发动机转速；温度传感器，用于采集汽缸温度、冷却液温度、尾气温度、进气管温度和油液温度等；压力传感器，用于采集发动机曲轴箱压力、冷却液压力、增加压力和涡轮增压器压力等；数据传输模块，用于通过网络向数据服务器3传输实时数据。3.根据权利要求1所述的矿用卡车发动机气缸温度预警系统，其特征在于，所述数据服务器3包括：实时数据库，用于存储毫秒级实时数据；大数据分析服务，用于通过运行数据构建汽缸温度预测算法；监测模块，用于根据卡车运行数据和计算模型，估算汽缸温度预测值；告警模块，用于当卡车汽缸温度与预测值偏差过大时，发送预警信息，通知用户对卡车进行必要的检查。4.根据权利要求1所述的矿用卡车发动机气缸温度预警系统，其特征在于，所述网络分为5G或者高速无线网络。5.矿用卡车发动机气缸温度的预警方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：采集卡车运行数据；根据发动机结构和运行原理大致确定可能影响发动机气缸温度的相...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵耀忠，潘博，刘跃，马广玉，刘聪睿，
申请(专利权)人：西安西热电站信息技术有限公司华能集团技术创新中心有限公司，
类型：发明
国别省市：