[发明专利]破碎机的故障诊断方法、装置、设备、系统及存储介质在审

专利信息
申请号: 202210691752.1 申请日: 2022-06-17
公开(公告)号: CN115310475A 公开(公告)日: 2022-11-08
发明(设计)人: 周志明;许开华;郭庆;韩国龙;宋华伟;彭涛;蔡德元;童泽琼 申请(专利权)人: 格林美股份有限公司;格林美(武汉)城市矿山产业集团有限公司;格林美(天津)城市矿产循环产业发展有限公司
主分类号: G06K9/00 分类号: G06K9/00;G01M99/00;G01H17/00
代理公司: 北京品源专利代理有限公司 11332 代理人: 潘登
地址: 518101 广东省深圳市宝安区宝安*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 破碎 故障诊断 方法 装置 设备 系统 存储 介质
【权利要求书】:

1.一种破碎机的故障诊断方法,其特征在于,包括:

检测破碎机的特征信号,所述特征信号包括音频特征信号、振动特征信号、扭矩特征信号以及转速特征信号;

在检测到所述扭矩特征信号和所述转速特征信号中的至少之一异常的情况下,根据所述特征信号确定所述破碎机的故障类型。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述特征信号确定所述破碎机的故障类型,包括:

提取所述音频特征信号的第一特征量以及所述振动特征信号的第二特征量;

若所述第一特征量和/或所述第二特征量达到对应的故障诊断阈值,则根据所述第一特征量和/或所述第二特征量确定所述破碎机的故障类型。

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述提取所述音频特征信号的第一特征量以及所述振动特征信号的第二特征量,包括:

对所述音频特征信号进行时域分析和频域分析得到多个音频特征量,并从所述多个音频特征量中选取辨识度最高的若干个音频特征量,作为所述第一特征量;

对所述振动特征信号进行时域分析和频域分析得到多个振动特征量,并从所述多个振动特征量中选取辨识度最高的若干个振动特征量,作为所述第二特征量。

4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,还包括:

根据所述破碎机在正常负载状态下的标准振动信号和标准音频信号,以及检测到的所述音频特征信号和所述振动特征信号,确定所述第一特征量和所述第二特征量对应的故障诊断阈值。

5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述根据所述破碎机在正常负载状态下的标准振动信号和标准音频信号,以及检测到的所述音频特征信号和所述振动特征信号,确定所述第一特征量和所述第二特征量对应的故障诊断阈值,包括:

计算所述音频特征信号和所述标准音频信号的第一差异度,以及所述振动特征信号与所述标准振动信号的第二差异度;

根据所述第一差异度确定所述第一特征量对应的故障诊断阈值;

根据所述第二差异度确定所述第二特征量对应的故障诊断阈值。

6.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据所述第一特征量和/或所述第二特征量确定所述破碎机的故障类型,包括:

根据所述第一特征量生成所述音频特征信号的第一特征矩阵;

根据所述第二特征量生成所述振动特征信号的第二特征矩阵;

根据所述第一特征矩阵、所述第二特征矩阵、所述扭矩特征信号的特征矩阵以及所述转速特征信号的特征矩阵计算故障信号矩阵;

根据所述故障信号矩阵确定所述故障类型。

7.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,在根据所述特征信号确定所述破碎机的故障类型之前,还包括:

采集所述破碎机的空载特征信号;

根据所述破碎机的空载特征信号,对所述标准振动信号和标准音频信号进行预处理,并对检测到的所述音频特征信号和所述振动特征信号进行预处理。

8.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:

根据所述特征信号确定所述破碎机的物料。

9.一种破碎机的故障诊断装置,其特征在于,包括:

检测模块,用于检测破碎机的特征信号,所述特征信号包括音频特征信号、振动特征信号、扭矩特征信号以及转速特征信号;

确定模块,用于在检测到所述扭矩特征信号和所述转速特征信号中的至少之一异常的情况下,根据所述特征信号确定所述破碎机的故障类型。

10.一种故障诊断设备,其特征在于,包括:

至少一个处理器;

以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序,所述计算机程序被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够执行如权利要求1-8中任一所述的破碎机的故障诊断方法。

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