一种基于数据驱动的电动钉枪故障类型识别方法技术

本发明专利技术公开了一种基于数据驱动的电动钉枪故障类型识别方法，包括：分析钉枪常见的故障类型，推测故障可能对电机电流、电压产生的影响；通过传感器采集钉枪工作时的数据，收集不同工况下的电流、电压数据值并计算对应能耗值，对正常工况与故障工况下的数据进行分类；提取故障与正常工况下电流、电压、能耗值在时域上的特征，针对不同故障数据在时域上表现出的特征规律不同对故障类型的识别方法进行分类；通过应用本发明专利技术所述方法，可以对电动钉枪试验数据进行分析并得出自动化故障类型辨识模型，实现高效、准确的电动钉枪常见故障类型自动识别，提高了钉枪检测平台的自动化程度，满足了电动工具领域自动检测平台对故障类型自动化识别的需求。自动化识别的需求。自动化识别的需求。

【技术实现步骤摘要】
一种基于数据驱动的电动钉枪故障类型识别方法


[0001]本专利技术涉及故障识别
，具体涉及一种基于数据驱动的电动钉枪故障类型识别方法。

技术介绍

[0002]电动钉枪工具在装修行业、建筑行业等多个领域都扮演重要的角色，是施工过程中必不可缺的基础工具之一。随着科技的迅猛发展，产品检测技术不断进行更新换代，传统的手工检测试验需要投入大量的人力物力，并且试验的时长及准确度往往由试验操作人员的状态决定，而自动化控制检测平台因其高效率、低成本、高精度的特点逐渐取代传统的手工检测试验，检测技术逐渐从“人工化”向“自动化”、“智能化”方向转变，在技术手段转变的同时也暴露了一系列问题，一方面，由于工厂对电动钉枪产品的故障检测要求及故障类型识别要求并未改变，而复杂的工况常常使得自动化设备无法正确的对电动工具所发生的故障进行准确的识别与分类，从而无法全自动地对试验进行启停控制与记录，另一方面，试验过程中大部分时刻采集的数据只是被储存起来而并没有被充分运用，造成数据的过剩，因此需要将试验中过剩的数据与工厂对电动工具的故障识别需求结合起来的方法，通过对数据进行分本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于数据驱动的电动钉枪故障类型识别方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，分析并整理钉枪不同故障类型及产生的原因，从理论上进一步推测故障对电动机电流、电压的影响趋势；步骤2，通过电流、电压传感器采集并记录钉枪工作时产生的数据，收集不同工况下的电流、电压数据值并计算对应能耗值，人为对正常工况与故障工况下的不同数据进行分类，其中，正常工况是指钉枪工作状态的工作环境，故障工况是指钉枪处于无法继续工作的工作环境；步骤3，提取故障工况与正常工况下电流、电压、能耗值在时域上的特征，针对不同故障类型数据在时域上表现出的特征规律不一致性对故障类型的识别方法进行分类；步骤4，将时域下采集到的数字信号进行频域转换，提取电流、电压、能耗在频域上的特征，将步骤3得到的时域特征结合当前步骤得到的频域特征构建初始特征向量；步骤5，采用随机森林算法对初始特征向量进行降维处理；步骤6，将步骤5处理后的特征向量放入支持向量机中，对故障进行诊断并优化参数，最终得到故障识别模型，从而完成对钉枪常见故障类型的识别。2.根据权利要求1所述的一种基于数据驱动的电动钉枪故障类型识别方法，其特征在于，所述步骤1具体如下：依据人工钉枪测试中常出现的故障记录，按照钉枪发生故障的区域对不同的钉枪故障进行分类，包括断钉、卡钉、弹簧垫磨损、弹簧故障、撞针故障，其中，断钉是指钉子断裂在钉枪内部，卡钉是指钉子卡在钉枪内部，会使电机堵转，从而引起电流的明显变化；弹簧垫磨损、弹簧故障及撞针故障会影响电机的负载，依据故障的严重程度引起电流、电压的不同程度的变化。3.根据权利要求1所述的一种基于数据驱动的电动钉枪故障类型识别方法，其特征在于，所述步骤2具体如下：通过钉枪自动打钉平台针对某型号钉枪进行数次自动打钉测试，依据电压、电流传感器记录不同工况下的钉枪电动机各时刻电流、电压数值，并标记由平台检测的钉枪发生故障的时刻信息，人为计算不同工况下正常情况下与故障时刻下电动机单次激发过程的能耗值，并按照工况1：正常工况、故障1、故障2
…
；工况2：正常工况、故障1、故障2
…
的方式进行分类。4.根据权利要求1所述的一种基于数据驱动的电动钉枪故障类型识别方法，其特征在于，所述步骤3具体如下：提取故障工况与正常工况下电流、电压、能耗值在时域上的特征，包括均值、标准差、峰度、峰峰值、偏度、最大及最小值，判断是否存在至少一种特征P包含明显的变化关系，明显的变化关系是指：在故障工况与正常工况，两类不同的工况下，同一时刻采集到的特征P在数值大小上有差别；或在其中一类工况下，特征P的数值在连续的时刻上呈线性变化...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴亚棋，潘柏松，徐振元，
申请(专利权)人：浙江工业大学台州研究院，
类型：发明
国别省市：