一种施工设备远程状态监测与故障提示方法及系统与流程

本发明涉及设备监测，尤其涉及一种施工设备远程状态监测与故障提示方法及系统。

背景技术：

1、设备在实际运行过程中，常常处于高强度、变负载以及复杂的环境状态下，其内部核心旋转部件或结构容易发生磨损与突发故障，如果不能及时有效地对施工设备的运行状态进行监测并预警故障，往往会导致设备损坏、停工停产，公开号为cn117408632a的现有技术公开了一种基于数字化的远程管理系统，该系统通过设置可视化监测模块和工况诊断模块等，实时监测施工设备的运行参数和能耗数据，根据这些数据建立运行变化趋势模型，以预测设备运行的剩余寿命以及由于设备老化或损坏可能引发的安全故障；

2、上述现有技术主要依赖于电压、电流、压力等宏观且变化相对缓慢的运行参数进行工况诊断，缺乏对振动和声学等多模态高频动态信号的深度挖掘，导致对设备早期微弱机械故障的敏感度不足，施工设备在实际挖掘等作业中，发动机会因负载的频繁变化而产生波动，导致主轴转速并非恒定，直接对时间域类信号进行分析会受到转速波动的严重干扰，使得故障特征频率随转速变化而发生漂移，常规手段难以准确提取和识别固定的故障特征，施工设备在作业时存在频繁的结构姿态变化，这种变结构特性会实时改变由振动源至外部传感器之间的固体传声路径、物理边界与阻抗，现有技术未能消除由于设备内部姿态变化而引起的声压信号幅值的非故障性波动，极易造成状态的误判。

技术实现思路

1、本发明解决的技术问题是：现有技术难以在施工设备处于变负载和频繁变结构等复杂恶劣工况下，有效消除因主轴转速波动造成的故障特征频率漂移，以及因物理姿态变化引起的非故障性声波传播路径与信号幅值波动干扰；现有技术难以精准剥离和区分现场强烈的外部瞬态作业冲击与设备内部早期微弱机械退化产生的周期性冲击，极易引发高频次的虚假报警。

2、为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种施工设备远程状态监测与故障提示方法，包括如下步骤：

3、步骤s1，采集施工设备作业时的多模态数据并进行预处理；

4、步骤s2，对多模态数据中的主轴瞬时转频序列进行积分得到累积转角函数，根据所述累积转角函数将预处理后的多模态数据转换到角度域，得到角域振动序列、角域声学序列和角域构型参数序列；

5、步骤s3，构建声学传递路径补偿函数，对角域序列中的角域声学序列进行补偿，得到角域补偿声学序列，对所述角域振动序列进行自适应局部均值分解，得到多个乘积函数分量，并计算峭度指标；

6、步骤s4，基于峭度指标进行局部离群因子检测，筛选出每个乘积函数分量中的候选异常分量，并结合候选异常分量与角域补偿声学序列之间的相干性进行二次筛选确认候选故障分量，汇总筛选结果选取核心候选故障分量；

7、步骤s5，对所述核心候选故障分量进行阶次谱分析和排列熵计算，执行故障确诊与分级预警提示。

8、优选地，所述步骤s1中，所述多模态数据包括：主轴瞬时转频序列、设备构型参数序列、振动信号和声学信号；

9、所述预处理操作为：对所述主轴瞬时转频序列和设备构型参数序列进行升采样处理，使采样率与振动信号和声学信号一致；

10、所述设备构型参数序列包括动臂俯仰角、斗杆夹角和铲斗夹角。

11、优选地，所述步骤s2具体包括：

12、步骤s201，对升采样后主轴瞬时转频序列进行离散数值梯形积分计算累积转角函数，获取主轴累积旋转的总弧度值；

13、步骤s202，预设等角度采样的角度间隔生成目标角度序列；

14、步骤s203，采用二分查找法在时间序列中查找与所述目标角度序列中目标角度对应的采样时刻，并在所述采样时刻对振动信号、声学信号和升采样后的构型参数序列进行线性插值，得到所述角域振动序列、角域声学序列和角域构型参数序列。

15、优选地，所述步骤s3具体包括：

16、步骤s301，获取设备处于紧凑收缩状态时的基准构型参数及基准声压有效值；

17、步骤s302，基于角域构型参数序列构建声学传递路径补偿函数，声学传递路径补偿函数的数学表达式为：

18、；

19、其中，为各关节对应的声压衰减权重常数，为角域构型参数序列，、和分别为动臂俯仰角、斗杆夹角和铲斗夹角在角度域的值，、和分别为动臂俯仰角、斗杆夹角和铲斗夹角在紧凑收缩状态下的基准值，为声学传递路径补偿函数；

20、步骤s303，将角域声学信号除以补偿函数，得到角域补偿声学序列。

21、优选地，所述步骤s3中还包括：

22、步骤s304，将角域振动序列作为当前信号，找出当前信号的所有局部极大值点和局部极小值点；

23、计算所有相邻极值点的算术平均值和包络估计值，构建极值算术平均值序列和包络估计值序列，采用滑动平均法分别对极值算术平均值序列和包络估计值序列进行平滑处理，获取局部平均值函数和包络估计值函数；

24、步骤s305，将当前信号减去局部平均值函数，并除以包络估计值函数，分离出调频信号，若所述调频信号不满足纯调频信号条件，则将其作为新的当前信号重复执行上述包络估计和分离过程，直至得到的调频信号满足纯调频信号条件或达到预设的迭代次数，得到最终的纯调频信号；

25、步骤s306，将迭代过程中产生的所有包络估计值函数相乘得到包络函数；将纯调频信号与包络函数相乘，获取第一个乘积函数分量，将原始角域振动序列减去第一个乘积函数分量得到第一残余信号，将所述第一残余信号作为新的当前信号，重复执行上述局部均值分解的迭代处理，并在每次迭代中将上一层的残余信号减去当前乘积函数分量作为下一层的新当前信号，依次获取后续的乘积函数分量，直至分解出的残余信号成为无极值点的单调函数或达到预设的最大分解层数；

26、所述纯调频信号条件为：调频信号的包络估计值与1的绝对误差小于预设的收敛阈值。

27、优选地，所述步骤s4具体包括：

28、步骤s401，将数据组内的峭度指标值构成一维特征向量，采用局部离群因子算法计算该特征向量中每个峭度指标值的离群程度；

29、若该数据组内乘积函数分量个数小于预设阈值，则将所有乘积函数分量均标记为候选异常分量；

30、若该数据组内乘积函数分量个数大于等于预设阈值，对于每个峭度指标值，计算其局部离群因子值；

31、步骤s402，若所述局部离群因子值大于该数据组对应的动态阈值，则将对应的乘积函数分量标记为候选异常分量；

32、所述动态阈值基于该数据组内所有局部离群因子值的算术平均值和标准差确定；

33、步骤s403，对于每个候选异常分量，计算其与所述角域补偿声学序列之间的平滑相干系数峰值，若所述平滑相干系数峰值大于预设的相干系数阈值，则确认该候选异常分量为候选故障分量；

34、步骤s404，汇总所有数据组的确认结果，选取其中平滑相干系数峰值最大的候选故障分量作为核心候选故障分量。

35、优选地，所述平滑相干系数峰值的计算过程，具体包括：

36、对候选异常分量和角域补偿声学序列分别进行连续小波变换，得到对应的复数小波系数矩阵；

37、基于所述复数小波系数矩阵计算交叉小波谱矩阵、候选异常分量的小波自功率谱和角域补偿声学序列的小波自功率谱；

38、对所述交叉小波谱矩阵、候选异常分量的小波自功率谱和角域补偿声学序列的小波自功率谱进行局部平滑处理，得到平滑后的交叉谱和平滑后的自功率谱；

39、基于所述平滑后的交叉谱和平滑后的自功率谱，计算平滑相干系数矩阵，并取所述平滑相干系数矩阵中所有元素的最大值作为平滑相干系数峰值。

40、优选地，所述步骤s5具体包括：

41、步骤s501，对核心候选故障分量进行阶次谱分析，得到故障特征阶次；

42、从核心候选故障分量中截取分析段序列，对截取后的分析段序列进行去均值处理，得到零均值序列；

43、步骤s502，基于预设的嵌入维数和时间延迟，将零均值序列重构为多维向量；

44、对于每个多维向量，将其元素按数值升序排列，记录排序后的位置索引顺序，统计所有多维向量中每种排列模式出现的概率，计算排列熵。

45、优选地，所述步骤s5还包括：

46、步骤s503，若计算得到的排列熵小于或等于排列熵报警阈值，则确认该核心候选故障分量为真实故障，并生成预测性维修提示；

47、若排列熵大于排列熵报警阈值，则为施工设备生成注意标记。

48、一种施工设备远程状态监测与故障提示系统，包括采集模块、转换模块、补偿模块、筛选模块和预警模块；

49、所述采集模块，用于采集施工设备作业时的多模态数据并进行预处理；

50、所述转换模块，用于对多模态数据中的主轴瞬时转频序列进行积分得到累积转角函数，根据所述累积转角函数将预处理后的多模态数据转换到角度域，得到角域振动序列、角域声学序列和角域构型参数序列；

51、所述补偿模块，用于构建声学传递路径补偿函数，对角域序列中的角域声学序列进行补偿，得到角域补偿声学序列，对所述角域振动序列进行自适应局部均值分解，得到多个乘积函数分量，并计算峭度指标；

52、所述筛选模块，用于基于峭度指标进行局部离群因子检测，筛选出每个乘积函数分量中的候选异常分量，并结合候选异常分量与角域补偿声学序列之间的相干性进行二次筛选确认候选故障分量，汇总筛选结果选取核心候选故障分量；

53、所述预警模块，用于对所述核心候选故障分量进行阶次谱分析和排列熵计算，执行故障确诊与分级预警提示。

54、本发明的有益效果：本发明针对施工设备作业时频繁的变结构特性，构建了声学传递路径补偿函数，用于根据设备当前姿态的构型参数动态校正因结构遮挡或物理边界改变而引起的声学信号幅值波动，逆向弥补了姿态变化带来的非故障性干扰，本发明结合自适应局部均值分解算法对角域振动序列进行纯调频信号的迭代分离，能够提取包含潜在故障特征的乘积函数分量，增强了对设备早期微弱机械故障的敏感度与捕捉能力；本发明采用基于动态阈值的局部离群因子检测算法对乘积函数分量的峭度指标进行异常评估，并引入候选异常分量与补偿声学序列之间的平滑相干系数峰值进行二次筛选，利用了内部机械故障在振动与声学同频辐射上的强相干性，有效剥离了施工作业中瞬态高能环境干扰，大幅降低了预警系统的虚警率和假阳性率。