[发明专利]重机设备健康监测分析方法

说明书

本发明一种重机设备健康监测分析方法包括：按照重机设备各个部件的关键程度和布局要求，确定真实传感器的布局位置点；通过真实传感器对对应的数据采集节点进行真实数据采集，将实测传感数据保存在数据存储中心；基于重机设备的实物图像模型建立重机设备的智能虚拟主模型；在智能虚拟主模型中确定虚拟传感器的布局位置点；将实测传感数据经处理后得到的激励数据输入智能虚拟主模型中进行虚拟仿真，获取虚拟传感器的布局位置点对应的实时参数；将虚拟传感器对应的实时参数存入数据存储中心，对真实传感器对应的实测传感数据和虚拟传感器对应的实时参数进行数据处理和数据分析，最终输出重机设备结构的受力、疲劳寿命以及预计失效时间分析结果。

技术领域

本发明涉及重机设备健康监测技术领域，特别是涉及一种重机设备健康监测分析方法。

背景技术

目前，重机的维保现状多依赖于在关键部位安放检测传感器实测传感器数据，通过实测传感数据进行数据分析处理和预警监测，利用在关键部位安放检测传感器，维修检测时只要查看传感器数据就能判断关键部位的可靠性。由于传感器安装需求，未安装传感器的部位依旧依赖人工，很多关键部位无法安装传感器；目前因传感器技术无法安装测试等原因造成无法对重机整机进行准确的维保预警。

发明内容

本发明针对现有技术存在的问题和不足，提供一种新型的重机设备健康监测分析方法。

本发明是通过下述技术方案来解决上述技术问题的：

本发明提供一种重机设备健康监测分析方法，其特点在于，其包括以下步骤：

S1、按照重机设备的各个部件的关键程度和布局要求，确定真实传感器在各个部件上的布局位置点作为数据采集节点；

S2、通过真实传感器对对应的数据采集节点进行力、位移或加速度等真实数据采集，将实测传感数据保存在数据存储中心；

S3、基于重机设备的实物图像模型建立重机设备的智能虚拟主模型；

S4、在智能虚拟主模型中确定虚拟传感器的布局位置点；

S5、将实测传感数据经处理后得到的激励数据输入智能虚拟主模型中进行虚拟仿真，获取虚拟传感器的布局位置点对应的实时参数；

S6、将虚拟传感器对应的实时参数存入数据存储中心，对真实传感器对应的实测传感数据和虚拟传感器对应的实时参数进行数据处理和数据分析，最终输出重机设备结构的受力、疲劳寿命以及预计失效时间分析结果。

较佳地，在步骤S3中，所述智能虚拟主模型包括整机细节虚拟模型、关键部件的疲劳损伤虚拟模型、以及设备运行载荷历程虚拟模型。

较佳地，在步骤S5中，将某一关键部件的实测传感数据对应的激励数据输入该关键部件的疲劳损伤虚拟模型中进行虚拟仿真，获取该关键部件上虚拟传感器的布局位置点对应的实时参数。

较佳地，在步骤S5中，将某一整机细节的实测传感数据对应的激励数据输入该整机细节的整机细节虚拟模型中进行虚拟仿真，获取该整机细节上虚拟传感器的布局位置点对应的实时参数。

较佳地，在步骤S5中，将设备运行的实测载荷数据对应的激励数据输入设备运行载荷历程虚拟模型中进行虚拟仿真，获取设备运行载荷历程虚拟模型上虚拟传感器的布局位置点对应的实时参数。

较佳地，所述数据存储中心采用云数据存储中心。

在符合本领域常识的基础上，上述各优选条件，可任意组合，即得本发明各较佳实例。

本发明的积极进步效果在于：

本发明利用主模型构建技术，通过将重机设备结构实测传感数据和虚拟仿真技术相结合，关联实测传感数据实现重机设备结构的受力和疲劳寿命分析，通过主模型关联实现对重机设备结构的健康状况进行评估和维护。