本發(fā)明屬于混合動力起重裝置故障診斷技術(shù)領(lǐng)域，尤其是一種混合動力起重裝置故障預示平臺及其數(shù)據(jù)樣本獲取方法。

背景技術(shù)：

現(xiàn)有技術(shù)中的混合動力起重裝置一般在環(huán)境復雜且惡劣的環(huán)境中工作，在信號檢測過程中，故障信號很容易遭受環(huán)境干擾，容易被各種噪聲淹沒，加之液壓系統(tǒng)故障具有隱蔽性、多樣性、隨機性和因果關(guān)系復雜性等特點，故障機理復雜多樣，單一傳感器提供的故障特征信息常常是模糊的、不完整的和不確定的，有時甚至是錯誤的，故其不能提供系統(tǒng)運行過程中完整的狀態(tài)信息。為了后期能夠?qū)崿F(xiàn)對混合動力起重裝置全面而準確故障診斷，使診斷系統(tǒng)具有更高的精度、可靠性，則需要綜合利用多傳感器獲得多路故障信號，這樣獲得的數(shù)據(jù)樣本產(chǎn)生比單一傳感器得到的關(guān)于被測環(huán)境的數(shù)據(jù)有更全面和合理的解釋。

大多數(shù)的機械設(shè)備都采用潤滑油或其它潤滑劑進行潤滑,這些油液在機器內(nèi)部循環(huán),像人體的血液一樣含有豐富的有關(guān)機體運行狀況的信息,通過油液檢測分析方法可以提取潤滑油中所包含的設(shè)備運轉(zhuǎn)狀況的信息。目前的油液分析技術(shù)通常采用鐵譜分析、光譜分析，理化分析法，盡管這些技術(shù)各有特點、適用范圍，但單一的分析手段，不能完全的提取出油液中的特征參數(shù)，所以我們將這些技術(shù)得到的分析結(jié)果進行對比，通過相互校驗得到最好的數(shù)據(jù)樣本。分析技術(shù)綜合利用，可以提取出完備有用的特征數(shù)據(jù)，對設(shè)備的運行狀況有更豐富的診斷數(shù)據(jù)，為后期建立基于油液分析上的故障診斷人工免疫算法和案例推理機制等做出貢獻。

目前，對于故障信號提取問題，無論在實踐中或者理論上都有較為成熟的技術(shù)和成就。國內(nèi)外現(xiàn)在都致力于將混合動力起重裝置和智能算法相結(jié)合，利用算法更好的實現(xiàn)對大型機電裝備故障的診斷和預測，而在算法的驗證中，需要較為準確的數(shù)據(jù)樣本。而目前提供這樣的數(shù)據(jù)樣本多為單一數(shù)據(jù)，且在實際作業(yè)中較難獲得，因此，混合動力起重裝置故障預示實驗平臺能提供的數(shù)據(jù)樣本就具有了現(xiàn)實意義。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

為了克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供了一種混合動力起重裝置故障預示平臺，該平臺可以為各種故障診斷和預測算法的驗證來提供壓力信號樣本數(shù)據(jù)和油液信息樣本數(shù)據(jù)，可以為后期智能算法進行的故障診斷和預測提供更為全面的數(shù)據(jù)支持。

為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案是：一種混合動力起重裝置故障預示平臺，其特征在于：包括信號采集單元、故障模擬制動系統(tǒng)、信號模數(shù)轉(zhuǎn)換單元、上位機，信號采集單元與故障模擬制動系統(tǒng)連接，信號采集單元輸出端與信號模數(shù)轉(zhuǎn)換單元連接，信號模數(shù)轉(zhuǎn)換單元輸出信號傳遞至上位機，

所述故障模擬制動系統(tǒng)包括

供能裝置，包括供給、調(diào)節(jié)制動所需能量以及改善傳能介質(zhì)狀態(tài)的液壓缸，液壓缸中設(shè)有將液壓缸分成液壓腔和活塞腔的活塞，活塞一端通過活塞桿伸出液壓缸之外，活塞另一端設(shè)有彈簧，活塞桿和彈簧分別位于液壓腔和活塞腔中；

控制裝置，包括產(chǎn)生制動動作和控制制動效果的制動踏板；

傳動裝置，包括將制動能量傳輸?shù)街苿悠鞯恼婵罩Ρ煤椭苿又鞲祝?/p>

制動器，包括產(chǎn)生阻礙起重裝置制動運動或運動趨勢的力的制動盤和閘瓦，制動盤和閘瓦之間留有閘瓦間隙，閘瓦通過閘盤與活塞桿連接；

制動踏板通過所述真空助力泵與制動主缸連接，制動主缸通過油管與液壓缸的液壓腔連接，活塞桿一端伸出液壓腔之外與閘盤聯(lián)動連接，

所述信號采集單元包括油壓傳感器、壓力傳感器、位移傳感器和彈簧座傳感器，

油壓傳感器安裝于液壓缸的液壓腔中，液壓缸中的彈簧通過彈簧后座安裝于活塞腔中，彈簧座傳感器安裝于彈簧后座上，液壓缸的液壓腔中還設(shè)有油液取樣口，

位移傳感器安裝于閘盤上部，

壓力傳感器安裝于制動盤朝向閘瓦的端面，壓力傳感器位于閘瓦間隙中。

進一步的，所述位移傳感器、壓力傳感器、油壓傳感器和彈簧座傳感器分別安裝于4個壓力信號測點，4個壓力信號測點分別分布在閘盤上部、制動盤表面、液壓缸內(nèi)部、彈簧底部處，所述壓力信號測點位置經(jīng)打磨成光滑平面，光滑平面涂抹耐高溫真空脂，位移傳感器、壓力傳感器、油壓傳感器和彈簧座傳感器分別與各自壓力信號測點位置接觸，位移傳感器通過支架固定在閘盤上，壓力傳感器和油壓傳感器分別經(jīng)高強磁力座固定，彈簧座傳感器嵌設(shè)于彈簧后座的凹腔中。

發(fā)明目的二：本發(fā)明還提供了一種混合動力起重裝置故障數(shù)據(jù)樣本獲取方法，其特征在于，包括壓力信號數(shù)據(jù)樣本獲取部分和油液信號數(shù)據(jù)樣本獲取部分，

所述壓力信號數(shù)據(jù)樣本獲取部分包括以下步驟：①建立混合動力起重裝置故障預示平臺，②將壓力信號測點分布在閘盤上部、制動盤表面、液壓缸內(nèi)部、彈簧底部，在4個壓力信號測點處分別安裝位移傳感器、壓力傳感器、油壓傳感器和彈簧座傳感器，③模擬故障模擬制動系統(tǒng)的正常、故障、嚴重故障3種模式，并于3種模式下分別采集位移傳感器、壓力傳感器、油壓傳感器和彈簧座傳感器的三組樣本數(shù)據(jù)，④將在3種故障模式下采集到的數(shù)據(jù)樣本傳輸?shù)叫盘柲?shù)轉(zhuǎn)換單元，完成模數(shù)轉(zhuǎn)換后和上位機進行數(shù)據(jù)交流、分析和存儲；

所述油液信號數(shù)據(jù)樣本獲取部分包括以下步驟：①從液壓缸的油液取樣口定期獲取液壓缸油液，②對采集的油樣的進行油液分析，③對油液分析測得的數(shù)據(jù)進行預處理，剔除數(shù)據(jù)中的人為誤差，降低觀測誤差對數(shù)據(jù)的影響，去除噪聲，排除數(shù)據(jù)分析的外在干擾因素，提取有用的特征信息，預處理包括以下步驟：

a光譜分析數(shù)據(jù)處理：光譜數(shù)據(jù)的中心化、正規(guī)化；

b數(shù)據(jù)的平滑處理：移動平均值法、Savitsky-Golay法；

c異常值的修正：采用F分布的假設(shè)檢驗法，算出置信區(qū)間，對采集的數(shù)據(jù)樣本點逐個檢驗是否為異常值；

d異常值的代替：先計算刪除了異常點自己后的剩余樣本的平均值，將樣本均值與異常值的前一點樣本采集值的差作為異常點的修正數(shù)值；其中Z_K異常值修正值；Z_K-1異常值點前一個正常樣本點的觀測值或已經(jīng)過修正的值；E(Z_正常)除去異常值點后的樣本均值；

Z_k＝2E(Z_正常)-Z_K-1

④對預處理后得到的數(shù)據(jù)進行模糊聚類數(shù)據(jù)簡化，利用各個數(shù)據(jù)的屬性之間的相似程度來分組，對油液中特征參數(shù)進行模糊聚類分組，選出屬性相近的分類，具體如下：

a選擇待分類對象的全體U＝{x₁,x₂,,,x_n},其中n為被分類對象的個數(shù)，其中x_i是分類對象的樣本，每個樣本再由m個指標劃分，x_i’＝{x_i1’,x_i2’,...,x_im’},這樣得到原始數(shù)據(jù)矩陣，X’＝(x_ij’)nxm，

b數(shù)據(jù)正規(guī)化，采用如下公式進行標準化，

通過標準化把指標數(shù)據(jù)X_ij壓縮在[0，1]閉區(qū)間,得到正規(guī)化矩陣，

c確定U上的相似關(guān)系矩陣R，采用數(shù)量積法、指數(shù)相似系數(shù)法、平均差距法、平均幾何最小值法中的任意一種或以上方法，

d求模糊等價矩陣，通過平方法求出模糊相似矩陣R的最小閉包，也就是R2k＝Rk。

e聚類，采用絕對值減數(shù)法得到相似矩陣，進一步求出最小傳遞閉包矩陣，在該矩陣上選定適當?shù)摩恕蔥0,1]，對象進行分類，

⑤將模糊聚類簡化后的數(shù)據(jù)樣本傳輸?shù)叫盘柲?shù)轉(zhuǎn)換單元，完成模數(shù)轉(zhuǎn)換后和上位機進行數(shù)據(jù)交流、分析和存儲。

進一步的，所述油液信號數(shù)據(jù)樣本獲取部分的步驟②中利用三種分析手段進行油液分析，a采用常規(guī)理化性能分析，對采集的油樣的理化性能指標做實驗分析，主要針對油樣的粘度、酸堿值、水分，閃點等參數(shù)；b采用鐵譜分析，在高梯度強磁場中分離出油樣中磨損顆粒，借助監(jiān)測儀器檢驗分析，提取出磨粒的類別和數(shù)量的信息；c采用光譜分析，來檢測發(fā)射出特定波長的金屬類型和含量，給出油液中各種元素含量的濃度情況。

采用上述方案，本發(fā)明與傳統(tǒng)獲取數(shù)據(jù)方法相比，該實驗平臺通過故障模擬模塊改變故障模式，使得數(shù)據(jù)樣本全面；且在不同的壓力信號測點安裝不同的傳感器以及通過多種手段進行油液分析，使得存儲在上位機的樣本數(shù)據(jù)更準確可靠。

下面結(jié)合附圖對本發(fā)明作進一步描述。

附圖說明

附圖1為本發(fā)明具體實施例混合動力輪胎吊制動系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖；

附圖2為本發(fā)明具體實施例模擬故障關(guān)系圖；

附圖3為本發(fā)明具體實施例油液信息獲取部分關(guān)系圖；

附圖4為本發(fā)明具體實施例油液信息樣本數(shù)據(jù)獲取框圖；

制動踏板1、真空助力泵2、制動主缸3、油管31、液壓缸4、取樣口41、活塞42、活塞桿43、蝶型彈簧5、彈簧座51、彈簧座傳感器61、壓力傳感器62、位移傳感器63、油壓傳感器64、閘瓦71、閘盤72、閘瓦間隙73、制動盤8。

具體實施方式

本發(fā)明的具體實施例如圖1-4所示是混合動力起重裝置故障預示平臺，其包括信號采集單元、故障模擬制動系統(tǒng)、信號模數(shù)轉(zhuǎn)換單元、上位機，信號采集單元與故障模擬制動系統(tǒng)連接，信號采集單元輸出端與信號模數(shù)轉(zhuǎn)換單元連接，信號模數(shù)轉(zhuǎn)換單元輸出信號傳遞至上位機，

故障模擬制動系統(tǒng)包括液壓缸4、制動踏板1、真空助力泵2、制動主缸3、制動盤8和閘瓦71，液壓缸4中設(shè)有將液壓缸4分成液壓腔和活塞腔的活塞42，活塞42一端通過活塞桿43伸出液壓缸4之外，活塞42另一端設(shè)有蝶型彈簧5，活塞桿43和彈簧分別位于液壓腔和活塞腔中；

制動盤8和閘瓦71之間留有閘瓦間隙73，閘瓦71通過閘盤72與活塞桿43連接；

制動踏板1通過真空助力泵2與制動主缸3連接，制動主缸3通過油管31與液壓缸4的液壓腔連接，活塞桿43一端伸出液壓腔之外與閘盤72聯(lián)動連接，

信號采集單元包括油壓傳感器64、壓力傳感器62、位移傳感器63和彈簧座傳感器61，

油壓傳感器64安裝于液壓缸4的液壓腔中，液壓缸4中的蝶型彈簧5通過彈簧后座安裝于活塞腔中，彈簧座傳感器61安裝于彈簧后座上，液壓缸4的液壓腔中還設(shè)有油液取樣口41，

位移傳感器63安裝于閘盤72上部，

壓力傳感器62安裝于制動盤8朝向閘瓦71的端面，壓力傳感器62位于閘瓦間隙73中。

進一步的，位移傳感器63、壓力傳感器62、油壓傳感器64和彈簧座傳感器61分別安裝于4個壓力信號測點，4個壓力信號測點分別分布在閘盤72上部、制動盤8表面、液壓缸4內(nèi)部、彈簧底部處，在這些位置安裝不同類型的傳感器檢測制動系統(tǒng)在抱閘和松閘過程中的壓力信號，用來獲取制動盤8、液壓缸4以及蝶型彈簧5等主要部件在不同故障模式下的壓力信號數(shù)據(jù)樣本。壓力傳感器62和彈簧座傳感器61都安裝方便且易更換應(yīng)變片，其中，壓力傳感器62對由于液壓泵等外力引起的壓力脈動有一定的抗沖擊能力。上述各傳感器的安裝方式主要是將與傳感器接觸的測點位置表面打磨光滑，然后涂抹上耐高溫的真空脂，使傳感器直接與被測物表面接觸，用高強度磁力座進行固定，而碟簧座傳感器因為和蝶形彈簧后座形狀吻合，所以直接安置在蝶型彈簧5后座即可；位移傳感器63也可通過支架固定在閘瓦71襯板上，傳感器表面平行于制動盤8，通過測量端面到制動盤8的距離變化可間接測得閘瓦間隙73變化等故障模式數(shù)據(jù)。

在傳感器已安裝成功的基礎(chǔ)之上提取壓力信號，實驗平臺需進行實驗模擬不同部位的故障模式，從而得到所需數(shù)據(jù)。本發(fā)明中，實驗模擬混合動力起重裝置制動系統(tǒng)正常、故障、嚴重故障3種故障模式，根據(jù)3種故障模式收集3組傳感器的樣本數(shù)據(jù)。實驗平臺中由壓力信號引起的起重裝置制動系統(tǒng)故障最直接原因就是制動力矩過大或過小，而制動力矩三個主要因素為閘瓦間隙73、蝶型彈簧5彈力、液壓系統(tǒng)油壓，所以只要從這三方面進行實驗模擬。其中閘瓦間隙73的故障數(shù)據(jù)可通過使制動盤8出現(xiàn)偏擺、閘瓦71及制動盤8出現(xiàn)磨損得到，其偏擺程度或磨損程度決定故障模式是正常、故障還是嚴重故障；蝶型彈簧5彈力引發(fā)的故障模式下的壓力信號數(shù)據(jù)樣本可通過替換為疲勞失效的彈簧模擬故障；液壓系統(tǒng)殘壓信號的變化可通過油路堵塞以及局部液壓缸4內(nèi)壁破裂進行故障模擬；制動力矩除了通過上述的方法間接得到樣本，也可通過壓力傳感器62直接獲得樣本。

定期抽取液壓缸4中的油液后，對油液采用理化分析、鐵譜分析、光譜分析等方法進行分析，將三種分析結(jié)果進行比較和綜合，對油液分析的原始數(shù)據(jù)進行預處理，提取出有用的特征數(shù)據(jù)，在對數(shù)據(jù)進行模糊聚類數(shù)據(jù)簡化，能更加精確地表達系統(tǒng)的真實情況，將更好的數(shù)據(jù)提供給實驗平臺。油液分析主要檢測油液的污染信息、零部件的磨損信息、油液的品質(zhì)以及三者的關(guān)聯(lián)狀態(tài)，通過不同的檢測手段得到的前三種信息具有相應(yīng)的決定作用和反作用，從中可以看出顯著的重要關(guān)系，獲得系統(tǒng)狀態(tài)的磨損和油品的信息，經(jīng)過合適的方法處理后，從而對狀態(tài)和已有或?qū)淼目赡芄收献龀雠袛嗪蜎Q策。

上述混合動力起重裝置故障數(shù)據(jù)樣本獲取方法，包括壓力信號數(shù)據(jù)樣本獲取部分和油液信號數(shù)據(jù)樣本獲取部分，

壓力信號數(shù)據(jù)樣本獲取部分包括以下步驟：①建立上述的混合動力起重裝置故障預示平臺，②將壓力信號測點分布在閘盤72上部、制動盤8表面、液壓缸4內(nèi)部、彈簧底部，在4個壓力信號測點處分別安裝位移傳感器63、壓力傳感器62、油壓傳感器64和彈簧座傳感器61，③模擬故障模擬制動系統(tǒng)的正常、故障、嚴重故障3種模式，并于3種模式下分別采集位移傳感器63、壓力傳感器62、油壓傳感器64和彈簧座傳感器61的三組樣本數(shù)據(jù)，④將在3種故障模式下采集到的數(shù)據(jù)樣本傳輸?shù)叫盘柲?shù)轉(zhuǎn)換單元，完成模數(shù)轉(zhuǎn)換后和上位機進行數(shù)據(jù)交流、分析和存儲；

油液信號數(shù)據(jù)樣本獲取部分包括以下步驟：①從液壓缸4的油液取樣口41定期獲取液壓缸4油液，②對采集的油樣的進行理化性能指標分析，主要針對油樣的粘度、酸堿值、水分，閃點等參數(shù)；鐵譜分析，即在高梯度強磁場中分離出油樣中磨損顆粒，借助不同監(jiān)測儀器檢驗分析比如顯微鏡，提取出磨粒的類別和數(shù)量的信息；光譜分析，即檢測發(fā)射出特定波長的金屬類型和含量，給出油液中各種元素含量的濃度情況。③對油液分析測得的數(shù)據(jù)進行預處理，剔除數(shù)據(jù)中的人為誤差，降低觀測誤差對數(shù)據(jù)的影響，去除噪聲，排除數(shù)據(jù)分析的外在干擾因素，提取有用的特征信息，預處理包括以下步驟：

a光譜分析數(shù)據(jù)處理：光譜數(shù)據(jù)的中心化、正規(guī)化；

b數(shù)據(jù)的平滑處理：移動平均值法、Savitsky-Golay法；

c異常值的修正：采用F分布的假設(shè)檢驗法，算出置信區(qū)間，對采集的數(shù)據(jù)樣本點逐個檢驗是否為異常值；

d異常值的代替：先計算刪除了異常點自己后的剩余樣本的平均值，將樣本均值與異常值的前一點樣本采集值的差作為異常點的修正數(shù)值；其中Z_K異常值修正值；Z_K-1異常值點前一個正常樣本點的觀測值或已經(jīng)過修正的值；E(Z_正常)除去異常值點后的樣本均值；

Z_k＝2E(Z_正常)-Z_K-1

④對預處理后得到的數(shù)據(jù)進行模糊聚類數(shù)據(jù)簡化，利用各個數(shù)據(jù)的屬性之間的相似程度來分組，使同一組的數(shù)據(jù)具有較高的相似度，不同組的數(shù)據(jù)之間具有較高的相異度，簡化數(shù)據(jù)的同時又不失精確性地表征系統(tǒng)的工作狀態(tài)，對油液中特征參數(shù)進行模糊聚類分組，選出屬性相近的分類，具體如下：

a選擇待分類對象的全體U＝{x₁,x₂,,,x_n},其中n為被分類對象的個數(shù)，其中x_i是分類對象的樣本，每個樣本再由m個指標劃分，x_i’＝{x_i1’,x_i2’,...,x_im’},這樣得到原始數(shù)據(jù)矩陣，X’＝(x_ij’)nxm。

b數(shù)據(jù)正規(guī)化，為了便于指標數(shù)據(jù)進行分析比較，避免數(shù)據(jù)指標被埋沒，需要進行數(shù)據(jù)規(guī)范化處理，采用如下公式進行標準化，

通過標準化把指標數(shù)據(jù)X_ij壓縮在[0，1]閉區(qū)間,得到正規(guī)化矩陣，

c確定U上的相似關(guān)系矩陣R，采用數(shù)量積法、指數(shù)相似系數(shù)法、平均差距法、平均幾何最小值法中的任意一種或以上方法，

d求模糊等價矩陣，通過平方法求出模糊相似矩陣R的最小閉包，也就是R2k＝Rk,

e聚類，采用絕對值減數(shù)法得到相似矩陣，進一步求出最小傳遞閉包矩陣，在該矩陣上選定適當?shù)摩恕蔥0,1]，對象進行分類，其中不同的λ水平之下，聚類的結(jié)果不相同，λ取值越小，分類結(jié)果越精細。

⑤將模糊聚類簡化后的數(shù)據(jù)樣本傳輸?shù)叫盘柲?shù)轉(zhuǎn)換單元，完成模數(shù)轉(zhuǎn)換后和上位機進行數(shù)據(jù)交流、分析和存儲。

此外，還可以在平臺上安裝外接式檢測端子，可對各傳感器、執(zhí)行器等部件進行檢測維修。

本發(fā)明不局限于上述具體實施方式，本領(lǐng)域一般技術(shù)人員根據(jù)本發(fā)明公開的內(nèi)容，可以采用其他多種具體實施方式實施本發(fā)明的，或者凡是采用本發(fā)明的設(shè)計結(jié)構(gòu)和思路，做簡單變化或更改的，都落入本發(fā)明的保護范圍。