一种基于传感器信息融合的破碎机健康监测系统和方法技术方案

本发明专利技术适用于破碎机健康监测领域，提供了一种基于传感器信息融合的破碎机健康监测系统和方法，系统包括偏心辊式破碎机、数据采集模块、下位机PLC控制模块和上位机数据处理模块，通过数据采集模块用于实时采集偏心辊式破碎机工作时的状态信息；通过下位机PLC控制模块用于控制调节偏心辊式破碎机的工作状态，下位机PLC控制模块还用于获取数据采集模块采集到的偏心辊式破碎机工作时的状态信息并进行储存；通过上位机数据处理模块用于实时读取下位机PLC控制模块中储存的偏心辊式破碎机工作时的状态信息并进行数据处理。本发明专利技术实现了偏心辊式破碎机的智能化远程在线自诊断能力，提高了破碎粉磨设备的运行生命周期和工作效率。高了破碎粉磨设备的运行生命周期和工作效率。高了破碎粉磨设备的运行生命周期和工作效率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于传感器信息融合的破碎机健康监测系统和方法


[0001]本专利技术属于破碎机健康监测领域，尤其涉及一种基于传感器信息融合的破碎机健康监测系统和方法。

技术介绍

[0002]破碎粉磨设备是矿山领域中不可或缺的一部分，矿产资源一般指煤炭、黑色金属、有色金属等。
[0003]由于我国数字智能矿山设备的相关技术研究起步较晚，技术积累薄弱，对破碎机早期故障问题缺乏有效的监测，导致严重事故，带来矿区的停产损失远超过了整台设备的造价，同时造成了极差的社会影响。
[0004]传统的故障分析方法无法实现准确、全面和提前预测效果。此外，单一的声发射信号分析无法模拟破碎工况条件变化对结构寿命和故障的影响。
[0005]基于多传感器大数据和深度学习的模式识别、失效分析和预测维护技术能够显著弥补传统方法的不足。
[0006]因此，针对以上现状，迫切需要开发一种基于传感器信息融合的破碎机健康监测系统和方法，实现设备主动远程在线健康状态监测，以克服当前实际应用中的不足。

技术实现思路

[0007]本专利技术的目的在于提供一种基于传感器信息融合的破碎机健康监测系统和方法，旨在解决传统的故障分析方法无法实现准确、全面和提前预测效果，以及单一的声发射信号分析无法模拟破碎工况条件变化对结构寿命和故障影响的问题。
[0008]本专利技术是这样实现的，一种基于传感器信息融合的破碎机健康监测系统，包括偏心辊式破碎机，还包括：数据采集模块，所述数据采集模块安装在所述偏心辊式破碎机上，通过所述数据采集模块用于实时采集所述偏心辊式破碎机工作时的状态信息；下位机PLC控制模块，所述下位机PLC控制模块分别与所述偏心辊式破碎机和数据采集模块连接，通过所述下位机PLC控制模块用于控制调节所述偏心辊式破碎机的工作状态，所述下位机PLC控制模块还用于获取所述数据采集模块采集到的所述偏心辊式破碎机工作时的状态信息并进行储存；上位机数据处理模块，所述上位机数据处理模块与所述下位机PLC控制模块连接，通过所述上位机数据处理模块用于实时读取所述下位机PLC控制模块中储存的所述偏心辊式破碎机工作时的状态信息并进行数据处理。
[0009]进一步的技术方案，所述数据采集模块包括有电流传感器、噪声传感器、振动传感器和电压传感器，所述电流传感器、噪声传感器、振动传感器和电压传感器均安装在所述偏心辊式破碎机上，通过所述电流传感器、噪声传感器、振动传感器和电压传感器分别用于实时采集所述偏心辊式破碎机工作时的电流信号、噪声信号、振动信号和电压信号。
[0010]进一步的技术方案，所述偏心辊式破碎机包括有驱动电机和驱动电机变频器，所述驱动电机和驱动电机变频器电性连接，所述下位机PLC控制模块通过通信模块控制所述
驱动电机变频器，调控所述驱动电机的工作状态，从而对所述偏心辊式破碎机的工作状态进行调节控制；所述下位机PLC控制模块与所述数据采集模块之间通过模拟量模块相互通信，所述下位机PLC控制模块用于获取所述电流传感器、噪声传感器、振动传感器和电压传感器采集到的所述偏心辊式破碎机工作时的电流信号、噪声信号、振动信号和电压信号并进行储存。
[0011]进一步的技术方案，所述电流传感器、噪声传感器、振动传感器和电压传感器均与所述下位机PLC控制模块中的模拟量模块通信连接，PLC将采集到的电流信号、噪声信号、振动信号和电压信号转换成模拟量储存在数据块中；所述噪声传感器和振动传感器用于实时测量所述偏心辊式破碎机工作时主轴的振动信号和噪声信号，所述电流传感器和电压传感器用于实时测量所述偏心辊式破碎机的驱动电机工作时的电流信号和电压信号。
[0012]进一步的技术方案，所述上位机数据处理模块与所述下位机PLC控制模块之间通过局域网相互远程通信，通过所述上位机数据处理模块用于实时读取所述下位机PLC控制模块中储存的所述偏心辊式破碎机工作时的电流信号、噪声信号、振动信号和电压信号并进行数据处理，数据处理过程步骤为：a)使用过滤法剔除无关特征，降低特征维度；b)利用包裹法进行特征选择，去掉冗余特征；c)使用一维卷积神经网络提取特征向量；d)输入到门控循环神经网络单元中进行训练；e)输出故障诊断的结果。
[0013]本专利技术的另一目的在于，一种基于传感器信息融合的破碎机健康监测方法，包括以下步骤：
[0014]步骤1、下位机PLC控制模块通过数据采集模块的传感器采集偏心辊式破碎机的电流信号、噪声信号、振动信号和电压信号；
[0015]步骤2、上位机数据处理模块对实时读取下位机PLC控制模块中的电流信号、噪声信号、振动信号和电压信号进行数据预处理；
[0016]步骤3、特征选择后的多源时间序列数据构成特征集，将标准化后的数据进行拼接、截取和滑动取样，构造以电流、噪声、振动和电压信号为特征输入，以故障类型为特征输出的训练样本集；
[0017]采用过滤法和包裹法组合式算法对输入数据进行特征选择，先使用过滤法剔除无关特征，降低特征维度；然后利用包裹法进行特征选择，去掉冗余特征；
[0018]步骤4、对训练样本进行一维卷积神经网络模型训练，调整神经网络结构参数，提取高纬度的预测特征向量；
[0019]步骤5、将经过一维卷积神经网络训练后的特征向量输入到门控循环神经网络模型中训练，最终得到故障诊断结果。
[0020]进一步的技术方案，在步骤2中，所述的数据预处理是将原始数据转换为无量纲化的指标测评值，减少输入数据的极值，基于原始数据的均值和标准差进行数据Z
‑
Score标准化处理；对输入数据进行特征选择，去除无关特征，采用互信息过滤法，捕捉每个特征和标签之间的线性和非线性任意关系。
[0021]进一步的技术方案，在步骤3中，利用包裹法进行特征选择时，根据目标函数，每次选择若干特征或者排除若干特征，直到选择出最佳的子集。
[0022]进一步的技术方案，在步骤4中，一维卷积神经网络由输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层构成，单个样本的输入为4通道时序数据，输出为故障特征；对样本的输入
再次进行滑动取样；再经过两次卷积、最大池化操作提取数据空间特征，激活函数采用LeakyReLU；最终得到特征数据。
[0023]进一步的技术方案，在步骤5中，门控循环神经网络模型引用重置门与更新门的门控机制来控制梯度信息传播，重置门与更新门分别用于捕捉时间序列里短期的依赖关系和长期的依赖关系；将特征数据输入到门控层中，提取时序数据的隐含信息，经过三次全连接层输出故障信息。
[0024]本专利技术通过数据采集模块、下位机PLC控制模块和上位机数据处理模块的限定；首先通过数据采集模块实时采集偏心辊式破碎机工作时的状态信息；而后通过下位机PLC控制模块控制调节偏心辊式破碎机的工作状态，以及对数据采集模块采集到的偏心辊式破碎机工作时的状态信息进行储存；最后通过上位机数据处理模块实时读取下位机PLC控制模块中储存的偏心辊式破碎机工作时的状态信息并进行数据处理，便于对偏心辊式破碎机的故障进行快速本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于传感器信息融合的破碎机健康监测系统，包括偏心辊式破碎机，其特征在于，还包括：数据采集模块，所述数据采集模块安装在所述偏心辊式破碎机上，通过所述数据采集模块用于实时采集所述偏心辊式破碎机工作时的状态信息；下位机PLC控制模块，所述下位机PLC控制模块分别与所述偏心辊式破碎机和数据采集模块连接，通过所述下位机PLC控制模块用于控制调节所述偏心辊式破碎机的工作状态，所述下位机PLC控制模块还用于获取所述数据采集模块采集到的所述偏心辊式破碎机工作时的状态信息并进行储存；上位机数据处理模块，所述上位机数据处理模块与所述下位机PLC控制模块连接，通过所述上位机数据处理模块用于实时读取所述下位机PLC控制模块中储存的所述偏心辊式破碎机工作时的状态信息并进行数据处理。2.根据权利要求1所述的基于传感器信息融合的破碎机健康监测系统，其特征在于，所述数据采集模块包括有电流传感器、噪声传感器、振动传感器和电压传感器；所述电流传感器、噪声传感器、振动传感器和电压传感器均安装在所述偏心辊式破碎机上；通过所述电流传感器、噪声传感器、振动传感器和电压传感器分别用于实时采集所述偏心辊式破碎机工作时的电流信号、噪声信号、振动信号和电压信号。3.根据权利要求2所述的基于传感器信息融合的破碎机健康监测系统，其特征在于，所述偏心辊式破碎机包括有驱动电机和驱动电机变频器；所述驱动电机和驱动电机变频器电性连接，所述下位机PLC控制模块通过通信模块控制所述驱动电机变频器，调控所述驱动电机的工作状态，从而对所述偏心辊式破碎机的工作状态进行调节控制；所述下位机PLC控制模块与所述数据采集模块之间通过模拟量模块相互通信，所述下位机PLC控制模块用于获取所述电流传感器、噪声传感器、振动传感器和电压传感器采集到的所述偏心辊式破碎机工作时的电流信号、噪声信号、振动信号和电压信号并进行储存。4.根据权利要求3所述的基于传感器信息融合的破碎机健康监测系统，其特征在于，所述电流传感器、噪声传感器、振动传感器和电压传感器均与所述下位机PLC控制模块中的模拟量模块通信连接，PLC将采集到的电流信号、噪声信号、振动信号和电压信号转换成模拟量储存在数据块中；所述噪声传感器和振动传感器用于实时测量所述偏心辊式破碎机工作时主轴的振动信号和噪声信号；所述电流传感器和电压传感器用于实时测量所述偏心辊式破碎机的驱动电机工作时的电流信号和电压信号。5.根据权利要求4所述的基于传感器信息融合的破碎机健康监测系统，其特征在于，所述上位机数据处理模块与所述下位机PLC控制模块之间通过局域网相互远程通信，通过所述上位机数据处理模块用于实时读取所述下位机PLC控制模块中储存的所述偏心辊式破碎机工作时的...

【专利技术属性】
技术研发人员：方毅，王国强，谭晓丹，范龙飞，刘宏男，王玉宽，吴述伟，吴叶伟，
申请(专利权)人：吉林大学，
类型：发明
国别省市：