一种除铁器传送带滚筒故障识别方法及系统技术方案

本申请实施例公开了一种除铁器传送带滚筒故障识别方法及系统。属于数据识别技术领域。获取除铁器滚筒轴承对应的振动信号，基于时间顺序对振动信号进行排序，以得到振动信号待测数据集；基于振动信号待测数据集与获取振动信号的时间，确定除铁器传送带滚筒的运行时长；对振动信号待测数据集中的振动信号进行梅尔频谱特征提取，将获取到的特征数据与预置矩阵进行转置处理，并基于转置处理后的结果得到特征数据对应的权重系数；基于梅尔频谱特征与特征数据分配权重系数，得到除铁器传送带滚筒对应的参考故障数据，并基于参考故障数据、除铁器传送带滚筒的运行时长以及预置故障检测模型对应的权重，得到除铁器传送带滚筒对应的最终故障数据。最终故障数据。最终故障数据。

【技术实现步骤摘要】
一种除铁器传送带滚筒故障识别方法及系统


[0001]本申请涉及数据识别
，尤其涉及一种除铁器传送带滚筒故障识别方法及系统。

技术介绍

[0002]除铁器是一种能产生强大磁场吸引力的设备，它能够将混杂在物料中铁磁性杂质有效清除。当前的除铁器一般由永磁磁芯、弃铁输送带、减速电机、框架、滚筒等部分组成，配合带式输送机使用，被广泛用于矿山、选煤厂、港口等场合。
[0003]除铁器设备中滚筒作为其核心零部件，长时负载过程中，滚筒容易产生不同故障导致整体运输传动产生停滞，以致无法及时完成除铁任务。且滚筒故障在未发生严重损坏前无明显征兆，难以诊断。目前，工业设备技术越来越发达，伴随的工况也更加复杂，对大多数故障识别方法来说难度也逐渐增加。
[0004]现有技术中基于获取到的滚筒的振动信号对滚筒运行状态进行检测时，由于振动信号的信噪比较小，且设备运行时的环境噪声较大，导致采集到的故障特征并不明显，容易造成故障识别精确度较低的问题。

技术实现思路

[0005]本申请实施例提供了一种除铁器传送带滚筒故障识别方法及系统，用于解决本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种除铁器传送带滚筒故障识别方法，其特征在于，所述方法包括：通过设置于除铁器滚筒轴承上的振动加速度传感器，获取所述除铁器滚筒轴承对应的振动信号，基于时间顺序对所述振动信号进行排序，以得到振动信号待测数据集；基于所述振动信号待测数据集与获取所述振动信号的时间，确定除铁器传送带滚筒的运行时长；对所述振动信号待测数据集中的振动信号进行梅尔频谱特征提取，将获取到的所述振动信号对应的特征数据与预置矩阵进行转置处理，并基于转置处理后的结果得到所述特征数据对应的权重系数；其中，所述预置矩阵中的数据与所述除铁器传送带滚筒的故障信息相关；基于所述梅尔频谱特征与所述特征数据对应的权重系数，得到所述除铁器传送带滚筒对应的参考故障数据，并基于所述参考故障数据、所述除铁器传送带滚筒的运行时长以及预置故障检测模型对应的权重，得到所述除铁器传送带滚筒对应的最终故障数据。2.根据权利要求1所述的一种除铁器传送带滚筒故障识别方法，其特征在于，所述基于所述振动信号待测数据集与获取所述振动信号的时间，确定除铁器传送带滚筒的运行时长之前，所述方法还包括：基于小波变换对预先采集的第一振动信号样本数据集进行信号重构，并对重构后的振动信号样本采取滑移窗分割方法进行数据增强，以得到第二振动信号样本数据集；基于所述第二振动信号样本数据集与所述第一振动信号样本数据集之间的相似值，将所述第一振动信号样本数据集与第二振动信号样本数据集划分为多个集合。3.根据权利要求2所述的一种除铁器传送带滚筒故障识别方法，其特征在于，所述基于小波变换对预先采集的第一振动信号样本数据集进行信号重构，并对重构后的振动信号样本采取滑移窗分割方法进行数据增强，以得到第二振动信号样本数据集，具体包括：通过预置小波基与预置分解尺度，对所述振动信号进行分解，并通过通用阈值对分解后的小波系数进行阈值处理；基于近似系数与细节系数对所述振动信号进行小波变换，以对所述振动信号进行重构；基于固定长度的窗口在重构后的振动信号波形数据上进行滑动；基于重构后的振动信号波形数据的长度、单个数据长度以及滑动步长得到所述第二振动信号样本数据集所对应的数据数量。4.根据权利要求2所述的一种除铁器传送带滚筒故障识别方法，其特征在于，所述基于所述第二振动信号样本数据集与所述第一振动信号样本数据集之间的相似值，将所述第一振动信号样本数据集与第二振动信号样本数据集划分为多个集合，具体包括：对所述第一振动信号样本数据集中的待测信号数据，与所述第二振动信号样本数据集中的数据进行时间信息比对；选取时间差值最小的若干个所述第二振动信号样本数据集中的数据，作为所述第一振动信号样本数据集中待测信号数据的相邻数据；将所述相邻数据与所述第一振动信号样本数据集中的待测信号数据划分至同一集合，以基于不同的集合数据构建除铁器传送带滚筒的运行时长预测模型。5.根据权利要求1所述的一种除铁器传送带滚筒故障识别方法，其特征在于，所述对所
述振动信号待测数据集中的振动信号进行梅尔频谱特征提取，具体包括：将所述振动信号待测数据集中的振动信号对应的梅尔频谱特征的能量谱，与梅尔频谱滤波器组进行卷积处理，得到所述振动信号对应的梅尔频谱特征的对数能量，以根据所述对数能量生成振动信号对应的对数频谱；通过离散余弦变换确定所述振动信号对应的对数频谱的梅尔频率倒频系数，将所述梅尔频率倒频系数进行一阶差分变换，得到所述振动信号对应的一阶差分特征参数；将所述梅尔频率倒频系数进行二阶差分变换，得到所述振动信号对应的二阶差分特征参数；根据所述振动信号对应的一阶差分特征参数的第一权重值，以及所述振动信号对应的二阶差分特征参数的第二权重值，对所述振动信号对应的一阶差分特征参数与二阶差分特征参数进行组合，以得到所述振动信号对应的特征数据。6.根据权利要求1所述的一种除铁器传送...

【专利技术属性】
技术研发人员：王金刚，孙胜，姚子胜，田伟，付文明，
申请(专利权)人：潍坊百特磁电科技有限公司，
类型：发明
国别省市：