[发明专利]掘进机电机设备的预测性控制方法及装置

说明书

本发明公开了一种掘进机电机设备的预测性控制方法及装置，涉及机械控制技术领域，主要目的在于解决现有掘进机电机设备的预测性控制效率低的问题。包括：获取掘进机电机设备的运行工况数据；通过已完成模型训练的孤立森林故障诊断模型对所述运行工况数据进行故障诊断处理，得到故障诊断结果；若所述故障诊断结果对应为异常运行状态，则基于所述故障诊断结果调整所述掘进机电机设备的控制参数，反馈至掘进机中央控制子系统中。

技术领域

本发明涉及一种机械控制技术领域，特别是涉及一种掘进机电机设备的预测性控制方法及装置。

背景技术

掘进机是用于开凿平直地下巷道的专用设备，是由机械、电气和液压等构成组成的复杂系统，掘进机可以有效的提高安全性和劳动生产率，然而，由于掘进机的工作环境恶劣，一旦故障停机，会导致巨大的经济损失。因此，需要对掘进机电机设备进行预测性分析，实现在感知故障之前，进行有效地机械控制，从而避免停机等异常情况的发生。

目前，现有对大型机械的电机设备进行的预测性控制仅仅是适用于地上机械设备的无线数据传输，电机设备的预测性判断通常基于专家经验预先配置故障诊断算法，进而进行自动控制，但是，地上的无线传输方法无法适用于掘进机的地下挖掘环境，导致数据传输障碍，并且，基于专家经验配置的故障诊断算法无法实时满足设备工况发生变化而产生的适配性需求，从而使得无法实现掘进机电机设备的预测性控制。

发明内容

有鉴于此，本发明提供一种掘进机电机设备的预测性控制方法及装置，主要目的在于解决现有掘进机电机设备的预测性控制效率低的问题。

依据本发明一个方面，提供了一种掘进机电机设备的预测性控制方法，包括：

获取掘进机电机设备的运行工况数据；

通过已完成模型训练的孤立森林故障诊断模型对所述运行工况数据进行故障诊断处理，得到故障诊断结果，所述孤立森林故障诊断模型为基于所述运行工况数据的变化比重确定切割点完成模型训练的；

若所述故障诊断结果对应为异常运行状态，则基于所述故障诊断结果调整所述掘进机电机设备的控制参数，反馈至掘进机中央控制子系统中。

进一步地，所述基于所述故障诊断结果调整所述掘进机电机设备的控制参数，反馈至掘进机中央控制子系统中包括：

解析所述故障诊断结果中存在控制变量超调量超出预设控制阈值的调整目标；

响应于输出的所述调整目标以及所述控制变量超调量，接收基于所述调整目标、所述控制变量超调量更新的控制参数；

将所述控制参数发送至所述掘进机中央控制子系统中，以使所述掘进机电机设备基于所述控制参数对所述掘进机电机设备进行控制。

进一步地，所述通过已完成模型训练的孤立森林故障诊断模型对所述运行工况数据进行故障诊断处理，得到故障诊断结果之后，所述方法还包括：

若所述故障诊断结果对应为正常运行状态，则通过完成模型训练的故障预测模型对所述运行工况数据进行故障预测处理，调取并输出与故障预测处理得到的故障预测结果匹配的控制策略，以确定是否基于所述控制策略对所述掘进机电机设备进行控制操作。

进一步地，所述通过完成模型训练的故障预测模型对所述运行工况数据进行故障预测处理，调取并输出与故障预测处理得到的故障预测结果匹配的控制策略包括：

解析故障预测处理得到的故障预测结果中的预测控制目标；

从控制策略库中查找与所述预测控制目标匹配的控制策略，所述控制策略为根据不同预测控制目标的控制特征以及匹配的控制函数生成；

输出所述控制策略，以指示选取所述控制策略中对所述预测控制目标进行控制参数的确定。