[发明专利]混合动力起重装置故障预示平台及其数据样本获取方法

摘要

本发明公开了一种混合动力起重装置故障预示平台，平台基于混合动力起重装置的故障模拟制动系统采集压力信号数据和油液信号数据，压力信号数据的获得是在制动系统上模拟不同的故障模式时，通过处于不同位置的传感器采集样本信号；对于油液信号数据的采集，则主要是通过液压缸上的取样口，定期采集油样，对油样进行基本分析、数据预处理以及模糊聚类数据简化；然后，将上述的压力信号数据和油液信号数据进行模数转换；最后，将处理以后的数据样本和上位机进行数据交流、分析和存储。本发明利用多传感器采集以及多种油液分析方法融合，获得更加准确、全面的压力信号和油液信息，为各种故障诊断和预测算法的验证提供数据支持。

主权项

一种混合动力起重装置故障数据样本获取方法，其特征在于，包括压力信号数据样本获取部分和油液信号数据样本获取部分，所述压力信号数据样本获取部分包括以下步骤：①建立混合动力起重装置故障预示平台，该混合动力起重装置故障预示平台包括信号采集单元、故障模拟制动系统、信号模数转换单元、上位机，信号采集单元与故障模拟制动系统连接，信号采集单元输出端与信号模数转换单元连接，信号模数转换单元输出信号传递至上位机，所述故障模拟制动系统包括供能装置，包括供给、调节制动所需能量以及改善传能介质状态的液压缸，液压缸中设有将液压缸分成液压腔和活塞腔的活塞，活塞一端通过活塞杆伸出液压缸之外，活塞另一端设有弹簧，活塞杆和弹簧分别位于液压腔和活塞腔中；控制装置，包括产生制动动作和控制制动效果的制动踏板；传动装置，包括将制动能量传输到制动器的真空助力泵和将制动能量传输到制动器的制动主缸；制动器，包括产生阻碍起重装置制动运动或运动趋势的力的制动盘和产生阻碍起重装置制动运动或运动趋势的力的闸瓦，制动盘和闸瓦之间留有闸瓦间隙，闸瓦通过闸盘与活塞杆连接；制动踏板通过所述真空助力泵与制动主缸连接，制动主缸通过油管与液压缸的液压腔连接，活塞杆一端伸出液压腔之外与闸盘联动连接，所述信号采集单元包括油压传感器、压力传感器、位移传感器和弹簧座传感器，油压传感器安装于液压缸的液压腔中，液压缸中的弹簧通过弹簧后座安装于活塞腔中，弹簧座传感器安装于弹簧后座上，液压缸的液压腔中还设有油液取样口，位移传感器安装于闸盘上部，压力传感器安装于制动盘朝向闸瓦的端面，压力传感器位于闸瓦间隙中；②将压力信号测点分布在闸盘上部、制动盘表面、液压缸内部、弹簧底部，在4个压力信号测点处分别安装位移传感器、压力传感器、油压传感器和弹簧座传感器，③模拟故障模拟制动系统的正常、故障、严重故障3种模式，并于3种模式下分别采集位移传感器、压力传感器、油压传感器和弹簧座传感器的三组样本数据，④将在3种故障模式下采集到的数据样本传输到信号模数转换单元，完成模数转换后和上位机进行数据交流、分析和存储；所述油液信号数据样本获取部分包括以下步骤：①从液压缸的油液取样口定期获取液压缸油液，②对采集的油样的进行油液分析，③对油液分析测得的数据进行预处理，剔除数据中的人为误差，降低观测误差对数据的影响，去除噪声，排除数据分析的外在干扰因素，提取有用的特征信息，预处理包括以下步骤：a光谱分析数据处理：光谱数据的中心化、正规化；b数据的平滑处理：移动平均值法、Savitsky‑Golay法；c异常值的修正：采用F分布的假设检验法，算出置信区间，对采集的数据样本点逐个检验是否为异常值；d异常值的代替：先计算删除了异常点自己后的剩余样本的平均值，将样本均值与异常值的前一点样本采集值的差作为异常点的修正数值；其中ZK异常值修正值；ZK‑1异常值点前一个正常样本点的观测值或已经过修正的值；E(Z正常)除去异常值点后的样本均值；Zk＝2E(Z正常)‑ZK‑1④对预处理后得到的数据进行模糊聚类数据简化，利用各个数据的属性之间的相似程度来分组，对油液中特征参数进行模糊聚类分组，选出属性相近的分类，具体如下：a选择待分类对象的全体U＝{x1,x2,,,xn},其中n为被分类对象的个数，其中xi是分类对象的样本，每个样本再由m个指标划分，xi’＝{xi1’,xi2’,...,xim’},这样得到原始数据矩阵，X’＝(xij’)nxm，b数据正规化，采用如下公式进行标准化，xij=xij′-Λi=1nxij′Vi=1nxij′-Λi=1nxij′]]>通过标准化把指标数据Xij压缩在[0，1]闭区间,得到正规化矩阵，c确定U上的相似关系矩阵R，采用数量积法、指数相似系数法、平均差距法、平均几何最小值法中的任意一种或以上方法，d求模糊等价矩阵，通过平方法求出模糊相似矩阵R的最小闭包，也就是R2k＝Rk，e聚类，采用绝对值减数法得到相似矩阵，进一步求出最小传递闭包矩阵，在该矩阵上选定适当的λ∈[0,1]，对象进行分类，⑤将模糊聚类简化后的数据样本传输到信号模数转换单元，完成模数转换后和上位机进行数据交流、分析和存储。