一种基于压力变化特征分析的移动式液压系统远程监测与分级预警系统及方法与流程

本发明涉及工业车辆液压监测与安全控制，尤其涉及一种基于压力变化特征分析、物联网通信及位置感知的移动式液压系统远程监测与分级预警系统及方法。

背景技术：

1、叉车作为广泛应用于物流仓储、港口装卸及制造业生产线的工业搬运设备，其液压系统承担货叉升降、门架倾斜及属具驱动等关键动作。在长期高负载、频繁启停及复杂工况条件下，液压系统内部压力变化频繁，容易出现瞬时冲击、持续超压及波动加剧等现象。液压系统长期处于超压或非正常工况时，可能导致油管爆裂、密封件老化失效、液压缸内壁拉伤或变形，严重时造成设备停机、货物损坏甚至安全事故，因此对液压压力状态进行实时监测、异常识别和安全控制具有重要意义。

2、现有叉车液压系统多采用机械压力表、简易压力传感器或固定阈值方式进行监测，部分方案仍依赖人工巡检，难以实现压力数据的连续采集与动态分析，且固定阈值难以适应叉车在不同作业区域、载荷状态和操作阶段产生的正常压力差异，容易造成误报警或漏报警。现有技术通常关注压力瞬时值，缺乏对压力峰值偏差、压力变化速度、波动程度、持续时间以及长短时间尺度变化趋势的综合分析，难以区分瞬时冲击、持续超压和逐步演化的异常。同时，部分系统的压力监测结果局限于现场显示，缺少压力数据与实时位置的关联分析、远程集中管理、异常全过程记录以及报警、停机和人工复位之间的闭环控制，影响液压系统监测的准确性、可靠性和可追溯性。

3、因此，亟需一种能够基于压力动态特征进行多时间尺度分析，将设备位置信息用于区域风险修正，并实现远程监测、分级预警、安全控制和异常数据留存的叉车液压系统监测方案。

技术实现思路

1、为了克服现有技术中液压系统监测连续性不足、异常识别准确性低以及缺乏动态趋势分析能力的问题，本发明提供了一种基于压力变化特征分析的移动式液压系统远程监测与分级预警系统及方法，通过构建多特征融合的压力异常判定模型，实现对液压系统运行状态的精准识别与动态预警。

2、本发明首选提出了一种基于压力变化特征分析的移动式液压系统远程监测与分级预警系统，包括：液压压力采集模块、数据采集控制单元、无线通信模块、云平台服务器、数据处理终端、定位模块、现场报警模块、执行控制模块以及复位控制模块；

3、所述液压压力采集模块用于在液压回路关键节点对压力信号进行连续采集，所述压力信号为随时间变化的压力数据，并传输至所述数据采集控制单元；

4、所述数据采集控制单元用于对压力信号进行采集、缓存、时间标记及数据封装处理，并通过所述无线通信模块上传至云平台服务器；

5、所述无线通信模块用于实现数据的远程传输，支持串口数据与无线网络之间的转换，并通过至少一种网络通信协议与云平台服务器进行数据交互，能够接收云平台服务器或数据处理终端下发的控制数据并转发至现场设备；

6、所述云平台服务器用于对数据进行接入管理、存储、转发及远程访问，并将数据转发至所述数据处理终端；

7、所述数据处理终端分别在短时间窗口和长时间窗口内提取压力峰值偏差、压力变化率、压力波动程度、窗口趋势偏移及超压持续时间，对上述特征进行归一化处理和加权融合，构建压力动态异常指数，并依据所述压力动态异常指数进行异常状态判定及分级预警；在检测到异常事件时，所述数据处理终端将对异常发生时间、压力值、位置信息及控制执行状态进行记录，并支持异常数据的实时导出；

8、所述数据处理终端还用于基于设备实时位置信息对液压压力阈值进行动态调整；当设备位置发生变化时，所述数据处理终端根据当前定位坐标自动切换至相应的动态压力阈值模型进行异常判定；

9、所述定位模块用于获取设备实时位置信息，所述数据处理终端将位置信息数据与压力数据进行时间同步及关联处理；

10、所述现场报警模块用于在所述数据处理终端检测到异常状态时发出声光报警；

11、所述执行控制模块用于接收控制指令并驱动执行元件动作，使液压回路进入停止或安全状态；

12、所述复位控制模块包括设置于设备本体的物理复位装置及设置于数据处理终端的远程复位操作单元，在异常保护触发后，通过人工触发解除控制锁定状态，使设备在异常条件下继续运行以完成当前作业，并记录复位操作信息。

13、优选的，所述数据处理终端构建异常判定模型，所述异常判定模型基于压力峰值偏差、压力变化率及压力波动特征进行多参数融合分析，并通过多时间窗口对压力变化趋势进行动态评估，以区分瞬时波动异常、持续超压异常及异常演化过程。

14、优选的，所述数据处理终端在采样时刻计算压力峰值偏差特征、压力变化率特征、压力波动特征、窗口趋势偏移特征和超压持续时间特征，并按照下式构建压力动态异常指数：

15、

16、其中、、、和为非负权重系数，且。

17、优选的，所述系统根据异常程度进行分级预警，不同预警等级对应不同的报警策略，包括报警强度、报警方式及提示内容的差异；同时系统根据预警等级动态调整控制策略，并对数据采样频率及记录频率进行自适应调整，以实现对不同风险等级异常的分级响应与管理。

18、优选的，所述数据处理终端依据设备所在区域的历史异常频率确定区域风险系数，并按照计算区域修正后的压力动态异常指数，通过对历史压力数据进行区域划分与统计分析，计算不同区域内异常发生频率及分布特征，从而识别高风险区域并建立区域风险模型，实现区域自适应预警；所述区域风险系数按照下式确定：

19、

20、

21、其中，为第q区域的历史异常频率，为第q区域内的历史异常事件数量，为第q区域内的作业周期数量或有效统计次数  和分别为各区域历史异常频率的最小值和最大值，为区域修正系数， 为防止分母为零的正数。

22、优选的，在检测到异常状态时，所述数据处理终端通过所述无线通信模块控制链路向所述数据采集控制单元发送控制指令，所述执行控制模块驱动电磁阀动作，使液压泵卸荷，进而使液压回路停止。

23、优选的，所述数据处理终端在检测到异常状态后提高数据处理频率及数据记录频率，对异常全过程数据进行连续记录，并对压力数据进行多时间窗口动态评估；通过设置短时窗口、中时窗口和长时窗口三个时间尺度，分别计算各窗口内的压力变化率均值和方差；当短时窗口压力变化率超过当前地理网格单元对应的动态压力阈值时触发瞬时波动预警，当中时窗口压力变化率持续偏离正常范围时触发趋势异常预警，当长时窗口压力变化率呈单调递增趋势时触发演化异常预警。

24、优选的，所述液压压力采集模块包括压力传感器，所述压力传感器设置于液压回路关键节点并通过密封结构进行安装，以防止液压油泄漏，同时所述传感器具备抗振动、抗电磁干扰及温度适应能力，能够在复杂工况环境下稳定工作，从而提高压力测量的准确性、稳定性及长期可靠性。

25、优选的，所述定位模块与数据处理终端之间时间同步，将压力数据与位置数据进行精确时间对齐；所述数据处理终端在异常判定时，以异常发生时刻的位置坐标为基准，调用该位置所在网格单元的历史压力统计数据进行对比分析，以排除因设备进入不同工况区域导致的正常压力波动。

26、本发其次提出了一种方法，采用上面所述的系统，包括以下步骤：

27、s1、液压压力采集模块采集设备液压回路关键节点的压力数据，数据采集控制单元对采集的压力数据进行预处理和数据封装，并通过无线通信模块上传至云平台服务器，由云平台服务器对数据进行存储并转发至数据处理终端；

28、s2、数据处理终端根据连续压力数据建立不同时间尺度的分析窗口，提取压力峰值偏差、压力变化率、压力波动程度、窗口趋势偏移和超压持续时间特征，并对各项压力变化特征进行归一化处理；

29、s3、对归一化后的压力变化特征进行加权融合，构建压力动态异常指数，用于评价液压系统当前压力变化过程偏离正常运行规律的程度；

30、s4、定位模块获取设备的实时位置信息，数据处理终端将位置信息数据与压力数据进行时间同步，根据设备所在的地理网格单元建立区域风险模型，并结合区域风险、设备运行状态及环境工况计算动态预警阈值；

31、s5、数据处理终端将压力动态异常指数与动态预警阈值进行比较，对液压系统运行状态进行分级判定，根据异常等级执行相应的现场报警、远程提示、采样频率调整及安全控制；

32、s6、在安全保护触发后保持控制锁定，在检测到人工复位操作并满足复位条件时解除保护状态，同时记录异常全过程数据、控制执行信息和复位信息，并根据异常事件更新区域风险模型及动态预警参数。

33、优选的，步骤s1中，具体的：

34、所述数据采集控制单元对压力信号进行采样、滤波、时间标记、缓存和数据封装，并将封装后的数据发送至所述无线通信模块；所述无线通信模块通过无线网络将数据上传至所述云平台服务器；

35、所述云平台服务器根据设备标识对接收到的数据进行分类存储，并将实时压力数据、位置数据及设备运行状态数据转发至所述数据处理终端。

36、优选的，步骤s2中，具体的：

37、所述数据处理终端根据连续压力数据建立短时间窗口、中时间窗口和长时间窗口，其中，短时间窗口用于识别瞬时压力冲击，中时间窗口用于识别压力持续偏离正常范围的趋势，长时间窗口用于识别压力异常逐步演化过程；

38、在不同时间窗口内提取压力峰值偏差特征、压力变化率特征、压力波动特征、窗口趋势偏移特征和超压持续时间特征，并将不同量纲和不同数值范围的压力变化特征转换至统一范围；

39、根据短时间窗口、中时间窗口和长时间窗口的分析结果，区分瞬时波动异常、持续超压异常和异常演化状态。

40、优选的，步骤s3中，具体的：

41、所述数据处理终端根据不同压力变化特征对异常状态的影响程度设置对应的非负权重系数，并对归一化后的压力变化特征进行加权融合，构建压力动态异常指数：

42、

43、其中，为当前时刻的压力动态异常指数；、、、和分别为归一化后的压力峰值偏差特征、压力变化率特征、压力波动特征、窗口趋势偏移特征和超压持续时间特征；其中、、、和为非负权重系数，且满足；

44、根据压力动态异常指数的数值及变化趋势，评价液压系统当前异常程度，并将所述压力动态异常指数发送至动态阈值判定环节。

45、优选的，步骤s4中，具体的：

46、所述定位模块按照设定时间周期获取设备实时位置，并根据压力数据与位置数据携带的时间标记完成时间同步，确定压力采样点或压力分析窗口对应的位置坐标；

47、所述数据处理终端根据设备当前所在区域对应的基础阈值、区域风险系数、设备运行状态和环境工况，计算不同预警等级对应的动态预警阈值：

48、

49、其中，为第i态预警阈值；为第q个地理网格单元对应的基础阈值；为区域风险修正系数；为设备运行状态修正系数；为环境工况修正系数；

50、当设备位置发生变化时，自动切换至新地理网格单元对应的历史统计数据、基础阈值及区域风险参数，使异常判断标准适应不同作业区域下的正常压力差异。

51、优选的，步骤s5中，具体的：

52、将压力动态异常指数与一级动态预警阈值、二级动态预警阈值及保护控制阈值进行比较，确定液压系统处于正常状态、提示预警状态、危险预警状态或保护状态；

53、根据判定的异常等级控制所述现场报警模块输出对应的声光报警信号，并向所述云平台服务器和所述数据处理终端发送包括设备标识、异常时间、异常压力值、异常指数、动态阈值、异常等级及异常位置在内的报警信息；

54、随着异常等级升高，提高压力数据采样频率、数据处理频率和数据记录频率，并连续保存异常发生前、异常发生过程中及异常恢复阶段的压力数据；

55、当液压系统达到保护控制条件时，由所述数据采集控制单元生成安全控制指令，并通过控制链路发送至所述执行控制模块；

56、所述执行控制模块驱动电磁阀动作，使液压泵卸荷，将系统压力降低至安全范围，并将控制执行结果反馈至所述数据采集控制单元和所述数据处理终端。

57、优选的，步骤s6中，具体的：

58、液压系统进入保护状态后，所述复位控制模块保持控制锁定，使受保护的液压动作保持者受限状态，避免设备在异常原因未经确认的情况下自动恢复运行；

59、操作人员完成设备检查后，通过设置于设备本体的物理复位装置或者设置于数据处理终端的远程复位操作单元发出复位请求，系统在识别到经授权的复位请求并确认满足预设复位条件后，解除保护锁定，使设备恢复运行或者在受控状态下继续完成当前作业；

60、将异常事件数据存储于云平台服务器，并按照设备、时间、区域、异常类型和预警等级进行数据导出；

61、异常事件结束后，将本次异常事件纳入对应地理网格单元的历史统计数据，更新该区域的历史异常频率、区域风险系数和动态预警参数，使系统能够基于长期运行数据持续优化异常判定标准。

62、本发明的有益效果：本发明通过压力传感器实时采集液压系统压力数据，并结合设备位置信息进行数据关联处理，利用多时间窗口分析方法提取压力峰值偏差、压力变化率、压力波动程度、趋势偏移及超压持续时间等动态特征，构建压力动态异常指数，实现液压系统异常状态识别。同时，根据设备所在区域、历史运行数据及运行工况建立动态预警阈值模型，对不同风险等级进行分级判定，并根据异常等级执行报警提示、安全控制及人工复位操作。本发明能够实现移动式液压设备运行状态的远程监测、异常识别、风险预警及闭环控制，提高液压系统运行安全性和故障追溯能力。