一种矿井提升机关键设备状态监测预警系统的制作方法

1.本发明涉及深度学习技术领域，更具体地说，它涉及一种矿井提升机关键设备状态监测预警系统。


背景技术：

2.通过傅里叶变换或者时频分析来检测矿井提升机的主轴装置零部件故障，但是该方法只是用于对矿机提升机的主轴装置零部件进行故障检测并不能进行故障预警；所以通过获取近期主轴装置零部件的温度以及主轴装置零部件的工作参数结合神经网络模型来预测主轴装置零部件未来时间是否会出现故障；但是该方法考虑主轴装置零部件的故障因素过少，可能会导致主轴装置零部件故障预警不够精准。


技术实现要素：

3.本发明提供一种矿井提升机关键设备状态监测预警系统，解决相关技术中考虑主轴装置零部件的故障因素过少，可能会导致主轴装置零部件故障预警不够精准的技术问题。
4.本发明提供了一种矿井提升机关键设备状态监测预警系统，包括：
5.运行参数采集模块，其用于采集矿井提升机的主轴装置零部件的运行参数；
6.运行参数表示为：其中n表示主轴装置零部件的数量，m表示采样的时间点的数量，以当前时间点为起点向前遍历时间点作为采样的时间点，采样的时间点之间的间隔为设定的固定值，表示运行参数的第j行第i列的元素，并表示第j个时间点的第i个主轴装置零部件的第一运行参数；其中间点的第i个主轴装置零部件的第一运行参数；其中分别表示第j个时间点的第i个主轴装置零部件的温度、相对瞬时振动幅度、相对瞬时振动频率、相对瞬时振动相位；
7.运行特征提取模块，其用于基于主轴装置零部件的运行参数提取运行特征；
8.运行特征表示为：其中n表示主轴装置零部件的数量，m表示采样的时间点的数量，以当前时间点为起点向前遍历时间点作为采样的时间点，采样的时间点之间的间隔为设定的固定值，表示运行特征的第j行第i列的元素，并表示第j个时间点的第i个主轴装置零部件的第二运行参数；其中间点的第i个主轴装置零部件的第二运行参数；其中分别表示第j个时间点的第i个主轴装置零部件的温度、相对瞬时振动幅度、相对瞬时振动频率、相
对瞬时振动相位，分别表示第j个时间点的第i个主轴装置零部件的相对瞬时振动频率的第1～1000赫兹对应的能量值；
9.第二运行参数是基于第一运行参数预处理获得；
10.故障预测模型构建模块，其用于构建主轴装置零部件故障预测模型；
11.主轴装置零部件故障预测模型包括n个预测单元，每个预测单元包括第一单元和第二单元；
12.第t个的第一单元输入第t个时间点的第一特征序列，输出第二特征序列；
13.第t个时间点的第一特征序列表示为：其中分别表示第t个时间点的第1～8个主轴装置零部件的第二运行参数；
14.第二单元设有多个通道，第i个通道的第t个时间步输入第t个第二特征序列的第i个序列单元，第i个通道的第n个时间步的输出输入到分类器，分类器输出表示第i个主轴装置零部件在第一时间后的故障状态的类型标签；
15.第一时间根据用户需求自定义；
16.第二单元为rnn单元。
17.进一步地，相对瞬时振动幅度、相对瞬时振动频率、相对瞬时振动相位分别表示在一个时间点的信号的相对的振动幅度值、相对的振动频率值、相对的振动相位值。
18.进一步地，通过振动传感器采集矿井提升机的主轴装置零部件的振动信号，通过红外测温仪采集矿井提升机的主轴装置零部件的温度。
19.进一步地，采集主轴装置零部件的运行参数的时间点为1秒，即采样频率为每秒钟1次，采样时长为1分钟，则以当前时间点为基准，采集过去1分钟的运行参数，则采样点共计60个。
20.进一步地，预处理包括以下步骤：
21.步骤s201，信号增强处理，通过对第一运行参数的原始振动信号进行预加重处理获得增强信号；
22.步骤s202，信号降噪处理，通过对增强信号进行连续小波变换获得纯化信号，即增强信号的时域图转换为时频谱表示；
23.步骤s203，特征提取处理，通过对纯化信号进行特征提取获得第二运行参数，即通过提取纯化信号的时频谱每个时间点的相对瞬时振动频率的第1～1000赫兹对应的能量值，再与对应时间点的温度、相对瞬时振动幅度、相对瞬时振动频率、相对瞬时振动相位进行拼接。
24.进一步地，原始振动信号进行预加重处理获得增强信号是通过一阶高通滤波器实现，一阶高通滤波器的传输函数的计算公式如下：
25.y(n)＝x(n)-x(n-1)+α*y(n-1)
26.其中，y(n)表示一阶高通滤波器输出的增强信号的第n个时间点的相对瞬时振动幅度，x(n)表示一阶高通滤波器输入的原始振动信号的第n个时间点的相对瞬时振动幅度，α表示滤波系数，用于控制高频信号的增强程度，α用常数表示，取值范围为：[0,1]，n＝1时x(n-1)＝0，y(n-1)＝0。
[0027]
进一步地，第t个第一单元的第h个通道的第一矢量矩阵的计算公式如下：
[0028][0029]
其中，表示第t个第一单元的第h个通道的第一矢量矩阵，a
t
表示第t个时间点的第一特征序列，w
thq
、w
thk
、w
thv
分别表示t个第一单元的第h个通道的第一权重矩阵、第二权重矩阵、第三权重矩阵，dk表示第二运行参数的数据维度，t表示矩阵的转置操作，softmax表示softmax激活函数；
[0030]
第t个第一单元输出的第二特征序列的计算公式如下：
[0031][0032]
表示第t个第一单元输出的第二特征序列，第t个第一单元的第1～h个通道的第一矢量矩阵进行拼接获得第二矢量矩阵z
t
，w
to
表示第t个第一单元的输出权重矩阵；拼接后的第二矢量矩阵的列数等于第二运行参数的维数；的行数和列数与a
t
矩阵化之后的行数和列数相同。
[0033]
进一步地，类型标签包括两个，分别对应故障状态为正常和异常。
[0034]
进一步地，类型标签包括三个，分别对应故障状态为正常、磨损过量、结构损伤。
[0035]
进一步地，主轴装置零部件包括：内圈、外圈、滚动体、保持架、齿轮、轴承盖、轴承端盖、轴承座。
[0036]
本发明的有益效果在于：本发明通过采集主轴装置零部件的振动信号作为故障预测特征的重要数据维度，同时考虑到不同主轴装置零部件的互相影响，提高主轴装置零部件的故障预警的精确性。
附图说明
[0037]
图1是本发明的一种矿井提升机关键设备状态监测预警系统的模块图；
[0038]
图2是本发明的基于第一运行参数获得第二运行参数的预处理流程图。
具体实施方式
[0039]
现在将参考示例实施方式讨论本文描述的主题。应该理解，讨论这些实施方式只是为了使得本领域技术人员能够更好地理解从而实现本文描述的主题，可以在不脱离本说明书内容的保护范围的情况下，对所讨论的元素的功能和排列进行改变。各个示例可以根据需要，省略、替代或者添加各种过程或组件。另外，相对一些示例所描述的特征在其他例子中也可以进行组合。
[0040]
如图1-图2所示，一种矿井提升机关键设备状态监测预警系统，包括：
[0041]
运行参数采集模块101，其用于采集矿井提升机的主轴装置零部件的运行参数；
[0042]
运行参数表示为：其中n表示主轴装置零部件的数量，m表示采样的时间点的数量，以当前时间点为起点向前遍历时间点作为采样的时间点，采样的
时间点之间的间隔为设定的固定值，表示运行参数的第j行第i列的元素，并表示第j个时间点的第i个主轴装置零部件的第一运行参数；其中间点的第i个主轴装置零部件的第一运行参数；其中分别表示第j个时间点的第i个主轴装置零部件的温度、相对瞬时振动幅度、相对瞬时振动频率、相对瞬时振动相位；
[0043]
在本发明的一个实施例中，主轴装置零部件包括：内圈、外圈、滚动体、保持架、齿轮、轴承盖、轴承端盖、轴承座；
[0044]
在本发明的一个实施例中，相对瞬时振动幅度、相对瞬时振动频率、相对瞬时振动相位分别表示在一个时间点的信号的相对的振动幅度值、相对的振动频率值、相对的振动相位值；
[0045]
在本发明的一个实施例中，通过振动传感器采集矿井提升机的主轴装置零部件的振动信号，通过红外测温仪采集矿井提升机的主轴装置零部件的温度；
[0046]
在本发明的一个实施例中，采集主轴装置零部件的运行参数的时间点为1秒，即采样频率为每秒钟1次，采样时长为1分钟，则以当前时间点为基准，采集过去1分钟的运行参数，则采样点共计60个；
[0047]
运行特征提取模块102，其用于基于主轴装置零部件的运行参数提取运行特征；
[0048]
运行特征表示为：其中n表示主轴装置零部件的数量，m表示采样的时间点的数量，以当前时间点为起点向前遍历时间点作为采样的时间点，采样的时间点之间的间隔为设定的固定值，表示运行特征的第j行第i列的元素，并表示第j个时间点的第i个主轴装置零部件的第二运行参数；其中间点的第i个主轴装置零部件的第二运行参数；其中分别表示第j个时间点的第i个主轴装置零部件的温度、相对瞬时振动幅度、相对瞬时振动频率、相对瞬时振动相位，分别表示第j个时间点的第i个主轴装置零部件的相对瞬时振动频率的第1～1000赫兹对应的能量值；
[0049]
第二运行参数是基于第一运行参数预处理获得；
[0050]
如图2所示，预处理包括以下步骤：
[0051]
步骤s201，信号增强处理，通过对第一运行参数的原始振动信号进行预加重处理获得增强信号；
[0052]
步骤s202，信号降噪处理，通过对增强信号进行连续小波变换获得纯化信号，即增强信号的时域图转换为时频谱表示；
[0053]
步骤s203，特征提取处理，通过对纯化信号进行特征提取获得第二运行参数，即通过提取纯化信号的时频谱每个时间点的相对瞬时振动频率的第1～1000赫兹对应的能量值，再与对应时间点的温度、相对瞬时振动幅度、相对瞬时振动频率、相对瞬时振动相位进行拼接；
[0054]
在本发明的一个实施例中，原始振动信号进行预加重处理获得增强信号是通过一
阶高通滤波器实现，增强原始振动信号的高频部分的同时降低原始振动信号的低频部分，一阶高通滤波器的传输函数的计算公式如下：
[0055]
y(n)＝x(n)-x(n-1)+α*y(n-1)
[0056]
其中，y(n)表示一阶高通滤波器输出的增强信号的第n个时间点的相对瞬时振动幅度，x(n)表示一阶高通滤波器输入的原始振动信号的第n个时间点的相对瞬时振动幅度，α表示滤波系数，用于控制高频信号的增强程度，α用常数表示，取值范围为：[0,1]，n＝1时x(n-1)＝0，y(n-1)＝0；
[0057]
故障预测模型构建模块103，其用于构建主轴装置零部件故障预测模型；
[0058]
主轴装置零部件故障预测模型包括n个预测单元，每个预测单元包括第一单元和第二单元；
[0059]
第t个的第一单元输入第t个时间点的第一特征序列，输出第二特征序列；
[0060]
第t个时间点的第一特征序列表示为：其中分别表示第t个时间点的第1～8个主轴装置零部件的第二运行参数；
[0061]
第二单元设有多个通道，第i个通道的第t个时间步输入第t个第二特征序列的第i个序列单元，第i个通道的第n个时间步的输出输入到分类器，分类器输出表示第i个主轴装置零部件在第一时间后的故障状态的类型标签；
[0062]
第一时间根据用户需求自定义，例如第一时间赋值为2分钟；
[0063]
第二单元为rnn单元。
[0064]
在本发明的一个实施例中，类型标签可以包括两个，分别对应故障状态为正常和异常；
[0065]
在本发明的一个实施例中，类型标签可以包括三个，分别对应故障状态为正常、磨损过量、结构损伤；
[0066]
第t个第一单元的第h个通道的第一矢量矩阵的计算公式如下：
[0067][0068]
其中，表示第t个第一单元的第h个通道的第一矢量矩阵，a
t
表示第t个时间点的第一特征序列，w
thq
、w
thk
、w
thv
分别表示t个第一单元的第h个通道的第一权重矩阵、第二权重矩阵、第三权重矩阵，dk表示第二运行参数的数据维度，t表示矩阵的转置操作，softmax表示softmax激活函数；
[0069]
第t个第一单元输出的第二特征序列的计算公式如下：
[0070][0071]
表示第t个第一单元输出的第二特征序列，第t个第一单元的第1～h个通道的第一矢量矩阵进行拼接获得第二矢量矩阵z
t
，w
to
表示第t个第一单元的输出权重矩阵；拼接后的第二矢量矩阵的列数等于第二运行参数的维数；的行数和列数与a
t
矩阵化之后的行数和列数相同。
[0072]
进一步地，根据不同主轴装置零部件在第一时间后的故障状态的类型标签，维管
人员可以在第一时间内对不同主轴装置零部件进行维修或调停。
[0073]
上面对本实施例的实施例进行了描述，但是本实施例并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本实施例的启示下，还可做出很多形式，均属于本实施例的保护之内。

技术特征：
1.一种矿井提升机关键设备状态监测预警系统，其特征在于，包括：运行参数采集模块，其用于采集矿井提升机的主轴装置零部件的运行参数；运行参数表示为：其中n表示主轴装置零部件的数量，m表示采样的时间点的数量，以当前时间点为起点向前遍历时间点作为采样的时间点，采样的时间点之间的间隔为设定的固定值，表示运行参数的第j行第i列的元素，并表示第j个时间点的第i个主轴装置零部件的第一运行参数；其中分别表示第j个时间点的第i个主轴装置零部件的温度、相对瞬时振动幅度、相对瞬时振动频率、相对瞬时振动相位；运行特征提取模块，其用于基于主轴装置零部件的运行参数提取运行特征；运行特征表示为：其中n表示主轴装置零部件的数量，m表示采样的时间点的数量，以当前时间点为起点向前遍历时间点作为采样的时间点，采样的时间点之间的间隔为设定的固定值，表示运行特征的第j行第i列的元素，并表示第j个时间点的第i个主轴装置零部件的第二运行参数；其中分别表示第j个时间点的第i个主轴装置零部件的温度、相对瞬时振动幅度、相对瞬时振动频率、相对瞬时振动相位，分别表示第j个时间点的第i个主轴装置零部件的相对瞬时振动频率的第1～1000赫兹对应的能量值；第二运行参数是基于第一运行参数预处理获得；故障预测模型构建模块，其用于构建主轴装置零部件故障预测模型；主轴装置零部件故障预测模型包括n个预测单元，每个预测单元包括第一单元和第二单元；第t个的第一单元输入第t个时间点的第一特征序列，输出第二特征序列；第t个时间点的第一特征序列表示为：其中分别表示第t个时间点的第1～8个主轴装置零部件的第二运行参数；第二单元设有多个通道，第i个通道的第t个时间步输入第t个第二特征序列的第i个序列单元，第i个通道的第n个时间步的输出输入到分类器，分类器输出表示第i个主轴装置零部件在第一时间后的故障状态的类型标签；第一时间根据用户需求自定义；第二单元为rnn单元。2.根据权利要求1所述的一种矿井提升机关键设备状态监测预警系统，其特征在于，相对瞬时振动幅度、相对瞬时振动频率、相对瞬时振动相位分别表示在一个时间点的信号的
相对的振动幅度值、相对的振动频率值、相对的振动相位值。3.根据权利要求1所述的一种矿井提升机关键设备状态监测预警系统，其特征在于，通过振动传感器采集矿井提升机的主轴装置零部件的振动信号，通过红外测温仪采集矿井提升机的主轴装置零部件的温度。4.根据权利要求1所述的一种矿井提升机关键设备状态监测预警系统，其特征在于，采集主轴装置零部件的运行参数的时间点为1秒，即采样频率为每秒钟1次，采样时长为1分钟，则以当前时间点为基准，采集过去1分钟的运行参数，则采样点共计60个。5.根据权利要求1所述的一种矿井提升机关键设备状态监测预警系统，其特征在于，预处理包括以下步骤：步骤s201，信号增强处理，通过对第一运行参数的原始振动信号进行预加重处理获得增强信号；步骤s202，信号降噪处理，通过对增强信号进行连续小波变换获得纯化信号，即增强信号的时域图转换为时频谱表示；步骤s203，特征提取处理，通过对纯化信号进行特征提取获得第二运行参数，即通过提取纯化信号的时频谱每个时间点的相对瞬时振动频率的第1～1000赫兹对应的能量值，再与对应时间点的温度、相对瞬时振动幅度、相对瞬时振动频率、相对瞬时振动相位进行拼接。6.根据权利要求1所述的一种矿井提升机关键设备状态监测预警系统，其特征在于，原始振动信号进行预加重处理获得增强信号是通过一阶高通滤波器实现，一阶高通滤波器的传输函数的计算公式如下：y(n)＝x(n)-x(n-1)+α*y(n-1)其中，y(n)表示一阶高通滤波器输出的增强信号的第n个时间点的相对瞬时振动幅度，x(n)表示一阶高通滤波器输入的原始振动信号的第n个时间点的相对瞬时振动幅度，α表示滤波系数，用于控制高频信号的增强程度，α用常数表示，取值范围为：[0,1]，n＝1时x(n-1)＝0，y(n-1)＝0。7.根据权利要求1所述的一种矿井提升机关键设备状态监测预警系统，其特征在于，第t个第一单元的第h个通道的第一矢量矩阵的计算公式如下：其中，表示第t个第一单元的第h个通道的第一矢量矩阵，a
t
表示第t个时间点的第一特征序列，w
thq
、w
thk
、w
thv
分别表示t个第一单元的第h个通道的第一权重矩阵、第二权重矩阵、第三权重矩阵，d
k
表示第二运行参数的数据维度，t表示矩阵的转置操作，softmax表示softmax激活函数；第t个第一单元输出的第二特征序列的计算公式如下：第t个第一单元输出的第二特征序列的计算公式如下：表示第t个第一单元输出的第二特征序列，第t个第一单元的第1～h个通道的第一矢量矩阵进行拼接获得第二矢量矩阵z
t
，w
to
表示第t个第一单元的输出权重矩阵；拼接后的第
二矢量矩阵的列数等于第二运行参数的维数；的行数和列数与a
t
矩阵化之后的行数和列数相同。8.根据权利要求1所述的一种矿井提升机关键设备状态监测预警系统，其特征在于，类型标签包括两个，分别对应故障状态为正常和异常。9.根据权利要求1所述的一种矿井提升机关键设备状态监测预警系统，其特征在于，类型标签包括三个，分别对应故障状态为正常、磨损过量、结构损伤。10.根据权利要求1所述的一种矿井提升机关键设备状态监测预警系统，其特征在于，主轴装置零部件包括：内圈、外圈、滚动体、保持架、齿轮、轴承盖、轴承端盖、轴承座。

技术总结
本发明涉及深度学习技术领域，公开了一种矿井提升机关键设备状态监测预警系统，包括：运行参数采集模块，其用于采集矿井提升机的主轴装置零部件的运行参数；运行特征提取模块，其用于基于主轴装置零部件的运行参数提取运行特征；故障预测模型构建模块，其用于构建主轴装置零部件故障预测模型；本发明通过采集主轴装置零部件的振动信号作为故障预测特征的重要数据维度，同时考虑到不同主轴装置零部件的互相影响，提高主轴装置零部件的故障预警的精确性。精确性。精确性。


技术研发人员：李海一 倪昌 郭瑞秋
受保护的技术使用者：上海华菱电站成套设备股份有限公司
技术研发日：2023.07.25
技术公布日：2023/10/11