一种GMC400型密珠轴系用多源信号边缘采集与智能运维方法技术

本发明专利技术公开了一种GMC400型密珠轴系用多源信号边缘采集与智能运维方法，通过使用智能边缘设备对GMC400型密珠轴系的多源传感数据进行同步采集，并利用边缘计算技术，对多源传感数据进行冗余数据降维、特征提取等处理，缓解了云计算压力，边缘计算结果将使用4G网络通过云数据库反馈到远程运维平台，平台基于BS架构，将进行装备的实时监控与报警、多源传感数据可视化展示，从而实现多源传感数据采集、传输、存储以及分析全方位智能运维，本发明专利技术可以对GMC400型密珠轴系中多源传感数据进行有效采集与运维，对于提升GMC400型密珠轴系运行精度具有重要作用。度具有重要作用。度具有重要作用。

【技术实现步骤摘要】
一种GMC400型密珠轴系用多源信号边缘采集与智能运维方法


[0001]本专利技术属于智能传感与工业大数据
，具体涉及一种GMC400型密珠轴系用多源信号边缘采集与智能运维方法。

技术介绍

[0002]GMC400型密珠轴系多源信号边缘采集与智能运维技术是利用传感数据作为数据来源，对测量装置关键部位，如轴承、转轴等部位进行传感数据的采集，利用采集得到的传感数据与测量装置本身的误差数据，提取蕴含影响轴系运行状态与测量精度信息，对原始数据进行信息提取与预测，实现对测量装置轴系过程中传感数据的准确处理。
[0003]GMC400型密珠轴系运行过程中，将产生海量蕴含运行状态信息与测量精度的数据，因此如何对数据进行特征挖掘以及信息提取、实现对测量精度的提升，可以实现对未来运行状态的预测，能够挖掘测量装置轴系潜在的异常突发状况，增强测量装置轴系的稳定性，并且对测量装置轴系的维修和维护具有指导性作用，对测量过程可持续稳定进行有重要意义。
[0004]为此，建立一种用于GMC400型密珠轴系的多源信号边缘采集与智能运维方法，对于提升GMC400型密珠轴系运行精度具有重要作用。

技术实现思路

[0005]本专利技术所要解决的技术问题在于针对上述现有技术中的不足，提供一种GMC400型密珠轴系用多源信号边缘采集与智能运维方法，利用智能边缘采集设备对GMC400型密珠轴系的多源传感数据进行同步采集，并通过远程运维平台实现GMC400型密珠轴系的监测，用于解决GMC400型密珠轴系精度保持性不足的问题。
[0006]本专利技术采用以下技术方案：
[0007]GMC400型密珠轴系用多源信号边缘采集与智能运维方法，包括以下步骤：
[0008]对GMC400型密珠轴系的下部轴承外侧、上部轴承外侧以及编码器支架处进行振动、位移与温度信号采集；通过网口采集PID参数；设置变转速、带负载工况状态，进行GMC400型密珠轴系状态监测验证实验；使用冗余数据降维与特征提取方法，对验证实验得到的数据信号进行边缘计算，从原始信号中选取有效信息进行数据上云；在远程运维平台对云后的数据进行多源传感数据可视化展示，并使用多源融合动态精度预测模型对密珠轴系动态精度进行预测，根据预测结果对密珠轴系进行实时监控与报警，实现GMC400型密珠轴系的远程智能运维。
[0009]具体的，使用加速度传感器、温度传感器、电涡流传感器，安装于GMC400型密珠轴系的下部轴承外侧、上部轴承外侧以及编码器支架处，使用智能边缘采集设备进行振动、位移与温度信号采集。
[0010]进一步的，智能边缘采集设备包括采集模组与处理模组，采集模组实现多源传感数据的采集，处理模组实现多源传感数据的存储、传输以及分析过程。
[0011]具体的，变转速、带负载工况状态设置如下：
[0012]轴系转台从0s开始恒速10000脉冲转动，在3s时开始加速，转速从10000脉冲加速到100000脉冲，于45s时结束加速，此时速度达到100000脉冲，最后在46s时开始减速，直到48s停止运动；在加速运动期间，脉冲变化是10000、20000、30000、
…
、90000、100000一直加速。
[0013]具体的，冗余数据降维方法使用旋转门数据压缩方式进行冗余数据的降维，通过建立上下旋转门模型实现数据压缩的判断依据，。
[0014]进一步的，当构建旋转门区间可以覆盖原数据时，记录下当前覆盖区间t0，下一个旋转门区间沿用该覆盖区间t0，若仍可以覆盖当前区间，则逐渐递增该覆盖区间t，递增表达式为：
[0015][0016]若不可以覆盖当前区间，则采用惩罚模式缩减覆盖区间，缩减表达式为：
[0017]t(k
上
,k
下
)＝t0(k
上
,k
下
)
×
c2×
n t(k
上
,k
下
)>t0(k
上
,k
下
)
[0018]其中，t(k
上
,k
下
)代表当前旋转门覆盖区间，t0(k
上
,k
下
)代表前一个旋转门覆盖区间，c1代表奖励因子，c2代表惩罚因子，n代表覆盖累加次数。
[0019]进一步的，上旋转门斜率的数学模型为：
[0020][0021]下旋转门斜率的数学模型为：
[0022][0023]其中，x代表当前接收的数据值，x0代表存储数据中第一个点的值，er代表容错值。
[0024]具体的，特征提取方法具体为：
[0025]首先对信号进行EMD模态分解，选择频率分量集中的经验模态函数后再组合成新信号，分别对新信号反映能量变化、能量分布以及几何形态的时频域量进行提取与信号分析，得出能反映出信号特征的特征向量，采用EMD算法对原始信号进行分解；最后，获得一系列imf，计算每个IMF的相对能量比，选择前三个IMF进行组合，作为特征提取的新信号。
[0026]具体的，多源融合动态精度预测模型包括三部分：多源异构信号预处理、多源数据多维度融合以及基于LSTM算法预测层；多源异构信号预处理，对多源异构数据进行时频域特征信息提取、数据维度变换以及数据填充，对数据长度以及格式上进行标准化；使用LSTM算法模型对序列中的敏感故障信息进行挖掘，达到对多源信息进行深度融合，并且训练模型加入Attention机制，改进LSTM神经网络中新旧信息的平衡，利用DTW机制对未知故障进行预测，当出现新的位置故障时进行故障输出，以此预测未知故障。
[0027]进一步的，DTW机制对未知故障进行预测，有两条输入模型的多源融合序列R
n
、U
m
，计算两条序列之间的欧式距离，构建起两条序列之间的欧氏距离矩阵，计算累积距离得到整个M(n,m)下的DP矩阵；根据DP矩阵计算后的两个序列之间累积距离值计算DTW值；作为衡
量未知故障发生指标。
[0028]与现有技术相比，本专利技术至少具有以下有益效果：
[0029]GMC400型密珠轴系用多源信号边缘采集与智能运维方法，确定影响动态精度主要影响因素，包括装配误差、振动因素以及运行热变形等，构建影响GMC400型密珠轴系动态精度的故障树。智能边缘采集设备采用采集模组与处理模组“双模组”的设计方法，采集模组实现多源传感数据的采集，处理模组实现多源传感数据的存储、传输以及分析过程。数据控显模块可以控制采集模组采集过程以及对多源传感数据进行高低速可视化展示，在开始采集之前，通过该数据控显模块对采集参数进行预设定，开始采集数据时，传感器接入到采集模组，数据将采用“边采边读边存”模式，在实现数据实时展示的同时，存储于本地。设置变转速工况试验，轴系转台从0s开始恒速10000脉冲转动，在3s时开始加速，转速从10000脉冲一直加速到100000脉冲，于45s时结本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种GMC400型密珠轴系用多源信号边缘采集与智能运维方法，其特征在于，包括以下步骤：对GMC400型密珠轴系的下部轴承外侧、上部轴承外侧以及编码器支架处进行振动、位移与温度信号采集；通过网口采集PID参数；设置变转速、带负载工况状态，进行GMC400型密珠轴系状态监测验证实验；使用冗余数据降维与特征提取方法，对验证实验得到的数据信号进行边缘计算，从原始信号中选取有效信息进行数据上云；在远程运维平台对云后的数据进行多源传感数据可视化展示，并使用多源融合动态精度预测模型对密珠轴系动态精度进行预测，根据预测结果对密珠轴系进行实时监控与报警，实现GMC400型密珠轴系的远程智能运维。2.根据权利要求1所述的GMC400型密珠轴系用多源信号边缘采集与智能运维方法，其特征在于，使用加速度传感器、温度传感器、电涡流传感器，安装于GMC400型密珠轴系的下部轴承外侧、上部轴承外侧以及编码器支架处，使用智能边缘采集设备进行振动、位移与温度信号采集。3.根据权利要求2所述的GMC400型密珠轴系用多源信号边缘采集与智能运维方法，其特征在于，智能边缘采集设备包括采集模组与处理模组，采集模组实现多源传感数据的采集，处理模组实现多源传感数据的存储、传输以及分析过程。4.根据权利要求1所述的GMC400型密珠轴系用多源信号边缘采集与智能运维方法，其特征在于，变转速、带负载工况状态设置如下：轴系转台从0s开始恒速10000脉冲转动，在3s时开始加速，转速从10000脉冲加速到100000脉冲，于45s时结束加速，此时速度达到100000脉冲，最后在46s时开始减速，直到48s停止运动；在加速运动期间，脉冲变化是10000、20000、30000、
…
、90000、100000一直加速。5.根据权利要求1所述的GMC400型密珠轴系用多源信号边缘采集与智能运维方法，其特征在于，冗余数据降维方法使用旋转门数据压缩方式进行冗余数据的降维，通过建立上下旋转门模型实现数据压缩的判断依据，。6.根据权利要求5所述的GMC400型密珠轴系用多源信号边缘采集与智能运维方法，其特征在于，当构建旋转门区间可以覆盖原数据时，记录下当前覆盖区间t0，下一个旋转门区间沿用该覆盖区间t0，若仍可以覆盖当前区间，则逐渐递增该覆盖区间t，递增表达式为：若不可以覆盖当前区间，则采用惩罚模式缩减覆盖区间，缩减表达式为：t(k
上
,k
下
)＝t0(k
上
,k

【专利技术属性】
技术研发人员：丁建军，孙浩峰，仙丹，刘阳鹏，金雨生，白杨，曹泽昆，李冠群，
申请(专利权)人：西安交通大学，
类型：发明
国别省市：