【技术实现步骤摘要】
基于时序特征的凿岩台车冲击活塞健康状态在线诊断方法
[0001]本专利技术属于凿岩台车关键元件智能运维领域的一种凿岩台车健康状态在线诊断方法，具体涉及了一种基于时序统计特征模糊网络的凿岩台车冲击活塞健康状态在线诊断方法。
技术介绍
[0002]目前，钻爆法施工是我国隧道掘进工程的主要施工方法，而凿岩台车施工是钻爆法施工的核心施工装备之一。而在凿岩台车的众多元件当中，冲击活塞是凿岩台车冲击作业的核心部件。一旦冲击活塞发生故障，整套钻爆法施工的效率都会受到极大影响，产生经济损失，甚至发生人员伤亡。
[0003]但一方面在复杂恶劣的施工环境下，岩石种类各异，地质条件变化万千，冲击活塞很容易形成端面磨损、导程区损坏、气蚀等各种机械损伤，从而影响其健康状态；另一方面，冲击活塞位于凿岩机的内部，机构配合紧密且空间狭小，难以直接观测到其运行健康状况。
[0004]凿岩台车冲击活塞在工业上常用的维护方法一种是定期人工维护，这种维护方法简单直接，但效率较低、人工成本高且可能无法及时发现元件健康问题；另一种为基于运维参数实时监测...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于时序特征的凿岩台车冲击活塞健康状态在线诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：通过安装在凿岩台车液压系统中的压力传感器和速度传感器获得冲击活塞冲击运动所关联的传感器信号，从而构建原始数据集；步骤2：对原始数据集进行预处理，获得预处理后的特征数据集；步骤3：将待预测的预处理后的特征数据输入到训练好的LSTM神经网络模型后，获得对应的未来的预测时序统计特征数据集；步骤4：将待预测的未来的预测时序统计特征数据集输入到健康状态诊断模糊系统中，得到冲击活塞的健康状态估计，基于冲击活塞的健康状态估计确定冲击活塞的健康状态，从而得到凿岩台车冲击活塞的运行状况。2.根据权利要求1所述的一种基于时序特征的凿岩台车冲击活塞健康状态在线诊断方法，其特征在于，所述步骤2具体为：2.1)对原始数据集进行数据清洗、异常值剔除和基于四分位法的数据滤波后，获得清洗后的数据集；2.2)对清洗后的数据集进行分组，使得每个组中所包含的数据为凿岩台车凿岩机的一次钻孔作业，获得分组后的数据集；2.3)提取分组后的数据集中的时序统计特征，获得初始特征数据集，再利用卡尔曼滤波对初始特征数据集进行数据滤波，获得预处理后的特征数据集。3.根据权利要求1所述的一种基于时序特征的凿岩台车冲击活塞健康状态在线诊断方法，其特征在于，所述2.3)中，时序统计特征为最大值、平均值和均方根值。4.根据权利要求1所述的一种基于时序特征的凿岩台车冲击活塞健康状态在线诊断方法，其特征在于，所述步骤4中，健康状态诊断模糊系统包括劣化程度数据集U、健康状态等级向量V、权重向量W和隶属度矩阵R，将权重向量W和隶属度矩阵R相乘后获得健康状态估计。5.根据权利要求4所述的一种基于时序特征的凿岩台车冲击活塞健康状态在线诊断方法，...
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