[发明专利]一种橡胶垫错位故障智能识别方法

说明书

本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种橡胶垫错位故障智能识别方法，该方法根据机械设备在工作过程中的振动强度、橡胶垫的受力情况和物料重量对机械设备的重量分布，获取机械设备每次工作过程中橡胶垫的错位程度，将橡胶垫在时序上的多个工作过程中的错位程度通过预测神经网络得到下次工作过程时的错位程度预测值，根据错位程度预测值进行预警，以及时调整橡胶垫位置，保证橡胶垫的减振低噪音效果，同时也能减少设备损害。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种橡胶垫错位故障智能识别方法。

背景技术

在机械设备的工作过程中一般会产生振动或噪声，例如搅拌机，生产设备等，振动过大会对机械设备造成损害，降低机械设备的使用寿命，噪声过大会影响周围环境，因此会使用橡胶垫来减缓这些现象。

随着橡胶垫的长时间使用，会出现橡胶垫错位或移位的情况，而橡胶垫错位会降低减振和低噪音的效果。传统方式是通过人为检测来识别橡胶垫错位，而目前利用图像采集设备采集现场图像，对现场图像进行分析处理直接检测物体的偏移错位，但是当机械设备的橡胶垫处于内部时，无法通过分析采集的图像来检测出橡胶垫的错位，使得识别结果不准确。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明的目的在于提供一种橡胶垫错位故障智能识别方法，所采用的技术方案具体如下：

在机械设备的当前工作过程中，根据橡胶垫的各位置的受力数据获取橡胶垫的受力均匀程度，采集机械设备的振动幅度数据以计算该机械设备的振动强度，将所述受力均匀程度与所述振动强度之间的乘积作为橡胶垫的偏移因子；获取机械设备的振动频率，计算所述振动频率和所述偏移因子之间的乘积以作为橡胶垫的偏移速率；

采集机械设备在当前工作过程中的物料重量；获取物料重量对机械设备的各承重位置的压力值，结合所述物料重量和所述压力值获取物料重量分布差异程度；结合所述偏移速率和所述物料重量分布差异程度得到橡胶垫的错位程度，其中所述错位程度分别与所述偏移速率、所述物料重量分布差异程度呈正相关关系；

获取时序上机械设备在多次工作过程中橡胶垫的所述错位程度，构成一个错位程度序列，将所述错位程度序列通过错位预测神经网络得到下次工作过程中的错位程度预测值。

进一步地，所述根据橡胶垫的各位置的受力数据获取橡胶垫的受力均匀程度的方法，包括：

基于设定的采样频率获取橡胶垫的N个位置的压力，得到当前工作过程中每个位置对应的压力序列，N为大于0的正整数；分别计算每个压力序列的压力总和，以得到平均压力总和，由每个压力总和与平均压力总和计算压力总和的方差，将压力总和的方差作为橡胶垫的受力均匀程度。

进一步地，所述振动强度的获取方法，包括：

基于设定的采样频率获取机械设备的振动幅度，得到当前工作过程中所构成的振动幅度序列；

根据振动幅度序列计算平均振动幅度，由平均振动幅度和振动幅度序列中的每个振动幅度计算振动幅度方差；获取振动幅度序列中最大振动幅度和最小振动幅度以计算振动幅度极差；

结合振动幅度极差和振动幅度方差得到机械设备的振动强度，其中，振动强度与振动幅度极差呈正相关关系、振动强度与振动幅度方差呈正相关关系。

进一步地，所述结合所述物料重量和所述压力值获取物料重量分布差异程度的方法，包括：

基于设定的采样频率获取每个承重位置的压力值，得到当前工作过程中每个承重位置的压力数据序列；

分别计算每个采样时刻下所有承重位置对应压力值之间的压力差值，将压力数据序列中对应每个采样时刻的压力差值进行累加得到压力差值总和，结合所述压力差值总和与所述物料重量得到所述物料重量分布差异程度，所述物料重量分布差异程度与所述物料重量呈正相关关系，所述物料重量分布差异程度与所述压力差值总和呈正相关关系。