一种传动链监测方法、系统及其在起重机中的应用技术方案

本发明专利技术公开了一种传动链监测方法、系统及其在起重机中的应用，监测方法用于传动链的损伤监测，其包括：S01、构建监测数据库；S02、实时获取传动链的传动速度；S03、在传动链传动运行的非运动干涉区域对传动链进行振动抑制，再对其各链节进行超声波检测，生成超声波检测数据；S04、按照预设条件对超声波检测数据进行判断，生成判断结果；S05、获取判断结果且对其进行识别，当判断结果为正常时，将该超声波检测数据存储于监测数据库中；当判断结果为异常时，生成预警信息并输出，同时，将预警信息和该超声波检测数据存储于监测数据库中；本方案具有检测响应速度快，实施稳定可靠的优点，为起重机的传动链使用监测提供了坚实可靠的监测策略和硬件方案。策略和硬件方案。策略和硬件方案。

【技术实现步骤摘要】
一种传动链监测方法、系统及其在起重机中的应用


[0001]本专利技术涉及起重设备传动组件监测
，尤其是一种传动链监测方法、系统及其在起重机中的应用。

技术介绍

[0002]起重机是工业生产、转运过程中的常用设备，传动链作为其重要的动力传递部件，其在承担动力传递的过程中，还承受着巨大的传动压力，其中，传动链损坏在起重机使用过程中是较为高风险的设备故障事故，尤其是起重机在进行物品起吊、转运时，一旦传动链断裂或卡滞，均会引起较大的安全风险，虽然目前有一些方案专门针对传动链断裂进行及时干预和防护，但是这均是针对事后进行干预的措施，而传动链的检修多是采用定期检修的方案，这种方式存在一定的滞后性或随机性，因为传动链的损坏大多是在使用过程中，尤其是对于一些接近临界使用的情况，一旦在检修时未能及时发现问题，那么很有可能造成设备安全事故，而目前暂未见在传动链运行使用过程中对其进行实时监测的可靠技术，因此，如何在传动链使用运行时，对其进行健康状态监测是非常具有现实意义的课题。

技术实现思路

[0003]针对现有技术的情况，本专利技术的目的在于提供一种响应迅速、实施可靠且在监测时对起重机传动链无运行干扰的传动链监测方法、系统及其在起重机中的应用。
[0004]为了实现上述的技术目的，本专利技术所采用的技术方案为：
[0005]一种传动链监测方法，用于传动链的损伤监测，其包括：
[0006]S01、构建监测数据库；
[0007]S02、实时获取传动链的传动速度；
[0008]S03、在传动链传动运行的非运动干涉区域对传动链进行振动抑制，然后对其各链节进行超声波检测，生成超声波检测数据；
[0009]S04、按照预设条件对超声波检测数据进行判断，生成判断结果；
[0010]S05、获取判断结果且对其进行识别，
[0011]当判断结果为正常时，将该超声波检测数据存储于监测数据库中；
[0012]当判断结果为异常时，生成预警信息并输出，同时，将预警信息和该超声波检测数据存储于监测数据库中。
[0013]作为一种可能的实施方式，进一步，S01中，所述监测数据库中还存储有参照数据集，所述参照数据集为传动链在无异常损伤情况时，其在不同传动速度下的超声波反馈波形数据；
[0014]S04包括，获取超声波检测数据，将其导入检测神经网络中进行检测，由检测神经网络输出判断结果；
[0015]所述检测神经网络为参照数据集导入神经网络后，将其训练至收敛后获得。
[0016]作为一种较优的实施选择，优选的，S01中，所述参照数据集的获取方法为：
[0017]S011、取传动链，对其每个链节进行编号，然后检测其静置状态下的超声波检测数据，并将其与对应编号的链节进行关联，获得静态数据集；
[0018]S012、驱动传动链，使其在预设速度下匀速驱动至少3圈以上，同时实时获取传动链在运动状态下的超声波检测数据，然后按预设速度间隔改变传动链的驱动速度并继续获取其下调整速度后的超声波检测数据，最后对所获取的超声波检测数据进行分隔，将经分隔后的超声波检测数据与对应编号的链节进行关联，获得动态数据集；
[0019]S013、将动态数据集中每个链节在相同速度下对应的超声波检测数据进行均值处理后，生成基准超声波检测数据；
[0020]S014、对静态数据集中的每个链节对应的超声波检测数据进行设定上下浮动误差值，然后生成位于浮动误差值内的超声波检测数据，获得第一数据集；
[0021]S015、对静态数据集中的每个链节对应的超声波检测数据进行设定上下浮动误差值，然后生成位于浮动误差值内的超声波检测数据，获得第二数据集；
[0022]S016、将第一数据集和第二数据集进行合并，获得参照数据集；
[0023]其中，S011中，所取用的传动链包括正常未使用的传动链和链节异常的传动链，链节异常的传动链中每个链节所具有的异常情况均不完全相同且其在编号时，还预先记录有相应链节的异常情况。
[0024]作为一种较优的实施选择，优选的，S04中，所述检测神经网络的训练方法为：将第一数据集和第二数据集中的超声波检测数据及其对应的传动速度作为输入项，同时将链节健康情况作为输入项的标记信息，将输入项和标记信息一并导入到神经网络中，然后由神经网络进行训练，直至模型收敛后，获得检测神经网络；
[0025]S02还包括：对传动链在不同传动速度下的持续时间进行记录，然后根据持续时间和相应的传动速度统计获得传动链在单次持续使用时的传动行程，该传动行程按预设条件上传至监测数据库，并由监测数据库进行加和获得该传动链的累计使用行程。
[0026]作为一种较优的实施选择，优选的，S05中，当判断结果为正常时，将该超声波检测数据存储于监测数据库中，然后还将该传动链的累计使用行程与其关联；
[0027]当判断结果为异常时，将该超声波检测数据与参照数据集中的异常链节所对应的超声波检测数据进行匹配，将匹配度最高的异常链节所对应的超声波检测数据和其对应的链节异常情况与该实时检测的超声波检测数据一并打包，生成预警信息并输出，同时，将预警信息和该超声波检测数据存储于监测数据库中；
[0028]其中，所输出的超声波检测数据均形成波形图的形式进行输出。
[0029]作为一种较优的实施选择，优选的，S04还包括：将第一数据集和第二数据集设为原始数据集；
[0030]S05还包括：判断结果为正常和判断结果为异常的超声波检测数据存储于监测数据库后，还一并将判断结果与其关联，然后将其设为调优数据集；
[0031]所述监测方法还包括：
[0032]S06、按预设时间频率将调优数据集导入到检测神经网络中进行调优训练，直至模型收敛，然后再将原始数据集导入到检测神经网络中进行调优验证，当调优验证结果符合预设要求时，完成调优训练，若不符合预设要求，则继续将调优数据集导入到检测神经网络中继续进行调优训练，直至模型收敛和调优验证结果符合预设要求后，完成调优训练。
[0033]作为一种较优的实施选择，优选的，S06还包括：对调优数据集中导入到检测神经网络内且完成调优训练的调优数据进行移出调优数据集，且将其标记为已训练监测数据。
[0034]基于上述的技术方案，本专利技术还提供一种传动链监测系统，其包括：
[0035]后台服务器，用于构建监测数据库；
[0036]速度监测单元，用于实时获取传动链的传动速度；
[0037]整形单元，用于在传动链传动运行的非运动干涉区域对传动链进行振动抑制；
[0038]超声波探伤单元，用于对整形单元整形处理后的传动链各链节进行超声波实时检测，生成超声波检测数据；
[0039]数据处理单元，用于按照预设条件对超声波检测数据进行判断，生成判断结果；
[0040]数据调度单元，用于获取判断结果且对其进行识别，并按预设要求输出预警信息和/或将超声波检测数据存储于监测数据库中。
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种传动链监测方法，用于传动链的损伤监测，其特征在于：其包括：S01、构建监测数据库；S02、实时获取传动链的传动速度；S03、在传动链传动运行的非运动干涉区域对传动链进行振动抑制，然后对其各链节进行超声波检测，生成超声波检测数据；S04、按照预设条件对超声波检测数据进行判断，生成判断结果；S05、获取判断结果且对其进行识别，当判断结果为正常时，将该超声波检测数据存储于监测数据库中；当判断结果为异常时，生成预警信息并输出，同时，将预警信息和该超声波检测数据存储于监测数据库中。2.根据权利要求1所述的一种传动链监测方法，其特征在于：S01中，所述监测数据库中还存储有参照数据集，所述参照数据集为传动链在无异常损伤情况时，其在不同传动速度下的超声波反馈波形数据；S04包括，获取超声波检测数据，将其导入检测神经网络中进行检测，由检测神经网络输出判断结果；所述检测神经网络为参照数据集导入神经网络后，将其训练至收敛后获得。3.根据权利要求2所述的一种传动链监测方法，其特征在于：S01中，所述参照数据集的获取方法为：S011、取传动链，对其每个链节进行编号，然后检测其静置状态下的超声波检测数据，并将其与对应编号的链节进行关联，获得静态数据集；S012、驱动传动链，使其在预设速度下匀速驱动至少3圈以上，同时实时获取传动链在运动状态下的超声波检测数据，然后按预设速度间隔改变传动链的驱动速度并继续获取其下调整速度后的超声波检测数据，最后对所获取的超声波检测数据进行分隔，将经分隔后的超声波检测数据与对应编号的链节进行关联，获得动态数据集；S013、将动态数据集中每个链节在相同速度下对应的超声波检测数据进行均值处理后，生成基准超声波检测数据；S014、对静态数据集中的每个链节对应的超声波检测数据进行设定上下浮动误差值，然后生成位于浮动误差值内的超声波检测数据，获得第一数据集；S015、对静态数据集中的每个链节对应的超声波检测数据进行设定上下浮动误差值，然后生成位于浮动误差值内的超声波检测数据，获得第二数据集；S016、将第一数据集和第二数据集进行合并，获得参照数据集；其中，S011中，所取用的传动链包括正常未使用的传动链和链节异常的传动链，链节异常的传动链中每个链节所具有的异常情况均不完全相同且其在编号时，还预先记录有相应链节的异常情况。4.根据权利要求3所述的一种传动链监测方法，其特征在于：S04中，所述检测神经网络的训练方法为：将第一数据集和第二数据集中的超声波检测数据及其对应的传动速度作为输入项，同时将链节健康情况作为输入项的标记信息，将输入项和标记信息一并导入到神经网络中，然后由神经网络进行训练，直至模型收敛后，获得检测神经网络；S02还包括：对传动链在不同传动速度下的持续时间进行记录，然后根据持续时间和相
应的传动速度统计获得传动链在单次持续使用时的传动行程，该传动行程按预设条件上传至监测数据库，并由监测数据库进行加和获得该传动链的累计使用行程。5.根据权利要求4所述的一种传动链监测方法，其特征在于：S05中，当判断结果为正常时，将该超声波检测数据存储于监测数据库中，然后还将该传动链的累计使用行程与其关联；当判断结果为异常时，将该超声波检测数据与参照数据集中的异常链节所对应的超声波检测数据进行匹配，将匹配度最高的异常链节所对应的超声波检测数据和其对应的链节异常情况与该实时检测的超声波检测数据一并打包，生成预警信息并输出，同时，将预警信息和该超声波检测数据存储于监测数据库中；其中，所输出的超...

【专利技术属性】
技术研发人员：薛志钢，许晨旭，王松雷，缪寅华，徐鹏程，胡东明，李云飞，
申请(专利权)人：江苏省特种设备安全监督检验研究院，
类型：发明
国别省市：