[发明专利]基于大数据的蓄能器预充压力异常在线检测系统及方法

权利要求书

1.基于大数据的蓄能器预充压力异常在线检测系统，包括动力源、蓄能器、执行器、大数据系统和控制器，其特征在于，所述动力源通过辅件将动力源和蓄能器连接起来，执行器的进出口和蓄能器的出口通过辅件连接起来，压力传感器安装到蓄能器的出口位置上，控制器对压力传感器、温度传感器和位移传感器的数据进行采集、滤波，并且向大数据系统发送处理过的数据，蓄能器的输出流量通过位移传感器用来检测执行器的位移值间接得到的，位移传感器可以检测直线位移或者角位移数据，通过位移传感器结合执行器的几何参数，计算得到蓄能器进入执行器的流量，大数据系统存储控制器发送的数据，并且可以利用自身的算法计算蓄能器压力、温度、执行器工作状态，以及动力源工作时间之间的关系。

2.根据权利要求1所述的基于大数据的蓄能器预充压力异常在线检测系统，其特征是：所述蓄能器的类型为活塞式蓄能器、隔膜式蓄能器或气囊式蓄能器，蓄能器分为两个腔体，分别用来填充气体和液体，其中液体腔体的出口与动力源和执行器的进口通过辅件直接或者间接连接在一起。

3.根据权利要求1所述的基于大数据的蓄能器预充压力异常在线检测系统，其特征是：所述温度传感器间接检测蓄能器气腔气体温度，温度传感器为贴片式温度传感器，测量蓄能器的外壁温度，并将温度数据通过控制器读取后保存到大数据系统，用来修正温度对蓄能器气腔压力的影响。

4.根据权利要求1所述的基于大数据的蓄能器预充压力异常在线检测系统，其特征是：所述控制器为卡尔曼滤波器、一阶滤波器或其它滤波算法对采集到的值进行滤波，并且可以通过大数据系统进行存储和读取数据。

5.根据权利要求1所述的基于大数据的蓄能器预充压力异常在线检测系统，其特征是：所述动力源为具备向蓄能器提供液压动力源的泵体。

6.基于大数据的蓄能器预充压力异常在线检测方法，其特征在于，括以下步骤：1.在动力源不向蓄能器和执行器输出动力的情况下，当控制器检测到蓄能器在同样的环境温度范围内，执行器经过了相同的位移时，蓄能器的压力变化与大数据系统记录到的历史正常情况下的数据存在偏差时，大数据系统认为蓄能器的预充压力出现故障；

2.在动力源向蓄能器输出压力能的情况下，执行器没有位移输出时，当控制器检测到蓄能器在同样的环境温度范围内，相同的蓄能器的压力变化时，动力源工作时间与大数据系统记录到的历史正常情况下的数据存在偏差时，大数据系统认为蓄能器的预充压力出现故障。

7.根据权利要求6所述的基于大数据的蓄能器预充压力异常在线检测方法，其特征在于，所述动力源不工作且执行器的位移传感器有数据输出时,可以间接通过位移数据和执行器几何参数计算出蓄能器的流体输出量，在蓄能器预充压力正常的情况下，相同的温度下压力变化相同的范围，会输出相同的流量，如果蓄能器预充压力出现异常的情况，相同的温度范围下的相同压力变化，蓄能器输出的流量会出现不同，并最终反映在执行器的位移上有所不同，以此作为蓄能器预充压力异常的判断依据1。

8.根据权利要求6所述的基于大数据的蓄能器预充压力异常在线检测方法，其特征在于，所述动力源工作且执行器的位移传感器没有数据输出时，通过动力源的工作时间及动力源几何参数间接计算出蓄能器流体的输入量，在蓄能器预充压力正常的情况下，相同温度范围下的压力变化，动力源的工作时间为t1，当蓄能器预充压力有异常的情况下，相同温度范围下的压力变化，动力源的工作时间会与t1有较大偏差，以此作为蓄能器预充压力可能存在异常的判断依据2。