本發明專利技術公開了一種采煤機截割部故障監測方法及裝置，本發明專利技術涉及采煤機技術領域，其中包括：利用振動信號采集裝置和電流信號采集裝置分別采集采煤機截割部的多個振動信號和截割電機的電流信號；利用預設經驗模態分解算法分別對所述電流信號和所述多個振動信號進行去噪處理，得到去噪后的電流信號和多個去噪后的振動信號；提取所述多個去噪后的振動信號分別對應的振動特征向量和所述去噪后的電流信號對應的電流特征向量；將所述電流特征向量和多個所述振動特征向量輸入至預設故障診斷模型中進行故障診斷，得到所述截割部的故障診斷結果。通過應用本申請的技術方案，能夠提高采煤機截割部的故障診斷精度。
【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及采煤機，具體而言，涉及一種采煤機截割部故障監測方法及裝置。
技術介紹
1、煤炭被稱為黑色的金子、工業的糧食，工業革命以來煤炭就成為世界上最主要能源之一。近些年來，煤炭生產正逐步實現由機械化、現代化向智能高效化發展，這大大提高了勞動生產力。采煤機是重要的礦用機械設備，在煤炭生產中占有十分重要的地位。而截割部是采煤機的重要組成部分，擔任割煤和裝煤的任務，由于結構復雜、工作環境比較惡劣，負荷變動較大，工作中處于懸臂狀態等原因，截割部成為采煤機故障的高發部件。采煤機一旦發生故障，就意味著煤礦生產暫停，勢必造成巨大的經濟損失。
2、目前，在采煤機現場通常由工作人員根據聲音診斷采煤機截割部的故障。然而，這種方式較為依賴工作人員的現場經驗，對于一些經驗較少的工作人員容易出現診斷錯誤，由此會導致采煤機截割部的故障診斷精度較低，與此同時，這種方式發現故障問題的時間通常較晚，不利于及時對采煤機截割部進行維修，從而會影響采煤機截割部的檢修效率。
技術實現思路
1、本專利技術提供一種采煤機截割部故障監測方法及裝置，主要在于能夠提高采煤機截割部的故障診斷精度，同時能夠提高采煤機截割部的檢修效率。
2、根據本專利技術實施例的第一方面，提供一種采煤機截割部故障監測方法，包括：
3、利用振動信號采集裝置和電流信號采集裝置分別采集采煤機截割部的多個振動信號和截割電機的電流信號，其中，所述振動信號采集裝置分別安裝于截割部行星齒輪表面和截割部傳動軸的不同位置處；
4、利用預設經驗模態分解算法分別對所述電流信號和所述多個振動信號進行去噪處理，得到去噪后的電流信號和多個去噪后的振動信號；
5、提取所述多個去噪后的振動信號分別對應的振動特征向量和所述去噪后的電流信號對應的電流特征向量；
6、將所述電流特征向量和多個所述振動特征向量輸入至預設故障診斷模型中進行故障診斷，得到所述截割部的故障診斷結果，其中，所述預設故障診斷模型表征有所述電流特征向量和多個所述振動特征向量與所述故障診斷結果之間的映射關系。
7、根據本專利技術實施例的第二方面，提供一種采煤機截割部故障監測裝置，包括：
8、采集單元，用于利用振動信號采集裝置和電流信號采集裝置分別采集采煤機截割部的多個振動信號和截割電機的電流信號，其中，所述振動信號采集裝置分別安裝于截割部行星齒輪表面和截割部傳動軸的不同位置處；
9、去噪單元，用于利用預設經驗模態分解算法分別對所述電流信號和所述多個振動信號進行去噪處理，得到去噪后的電流信號和多個去噪后的振動信號；
10、提取單元，用于提取所述多個去噪后的振動信號分別對應的振動特征向量和所述去噪后的電流信號對應的電流特征向量；
11、診斷單元，用于將所述電流特征向量和多個所述振動特征向量輸入至預設故障診斷模型中進行故障診斷，得到所述截割部的故障診斷結果，其中，所述預設故障診斷模型表征有所述電流特征向量和多個所述振動特征向量與所述故障診斷結果之間的映射關系。
12、根據本專利技術實施例的第三方面，提供一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，該程序被處理器執行時實現以下步驟：
13、利用振動信號采集裝置和電流信號采集裝置分別采集采煤機截割部的多個振動信號和截割電機的電流信號，其中，所述振動信號采集裝置分別安裝于截割部行星齒輪表面和截割部傳動軸的不同位置處；
14、利用預設經驗模態分解算法分別對所述電流信號和所述多個振動信號進行去噪處理，得到去噪后的電流信號和多個去噪后的振動信號；
15、提取所述多個去噪后的振動信號分別對應的振動特征向量和所述去噪后的電流信號對應的電流特征向量；
16、將所述電流特征向量和多個所述振動特征向量輸入至預設故障診斷模型中進行故障診斷，得到所述截割部的故障診斷結果，其中，所述預設故障診斷模型表征有所述電流特征向量和多個所述振動特征向量與所述故障診斷結果之間的映射關系。
17、根據本專利技術實施例的第四方面，提供一種電子設備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，所述處理器執行所述程序時實現以下步驟：
18、利用振動信號采集裝置和電流信號采集裝置分別采集采煤機截割部的多個振動信號和截割電機的電流信號，其中，所述振動信號采集裝置分別安裝于截割部行星齒輪表面和截割部傳動軸的不同位置處；
19、利用預設經驗模態分解算法分別對所述電流信號和所述多個振動信號進行去噪處理，得到去噪后的電流信號和多個去噪后的振動信號；
20、提取所述多個去噪后的振動信號分別對應的振動特征向量和所述去噪后的電流信號對應的電流特征向量；
21、將所述電流特征向量和多個所述振動特征向量輸入至預設故障診斷模型中進行故障診斷，得到所述截割部的故障診斷結果，其中，所述預設故障診斷模型表征有所述電流特征向量和多個所述振動特征向量與所述故障診斷結果之間的映射關系。
22、本專利技術實施例的創新點包括：
23、1、利用神經網絡模型對采煤機截割部進行故障診斷，提高采煤機截割部的故障診斷精度是本專利技術實施例的創新點之一。
24、2、采用經驗模態分解算法對振動信號和電流信號進行去噪，提取微弱故障特征信號，以便進一步提高采煤機截割部的故障診斷精度是本專利技術實施例的創新點之一。
25、本專利技術提供的一種采煤機截割部故障監測方法及裝置，與現有技術人為對采煤機進行故障診斷的方式相比，能夠利用振動信號采集裝置和電流信號采集裝置分別采集采煤機截割部的多個振動信號和截割電機的電流信號，并利用預設經驗模態分解算法分別對所述電流信號和所述多個振動信號進行去噪處理，得到去噪后的電流信號和多個去噪后的振動信號，與此同時，提取所述多個去噪后的振動信號分別對應的振動特征向量和所述去噪后的電流信號對應的電流特征向量，最終將所述電流特征向量和多個所述振動特征向量輸入至預設故障診斷模型中進行故障診斷，得到所述截割部的故障診斷結果。由此本專利技術通過采集采煤機截割部不同位置處的振動信號和電流信號，并利用神經網絡模型對采煤機截割部進行故障診斷，能夠實現對采煤機截割部的智能化監測，提高采煤機截割部的故障診斷精度，同時有利于盡早發現采煤機截割部存在的故障，提高截割部的檢修效率，此外，本專利技術利用預設經驗模態分解算法對振動信號和電流信號進行去噪處理，能夠精準提取微弱故障特征信號，有利于進一步提高采煤機截割部的故障診斷精度。
26、上述說明僅是本申請技術方案的概述，為了能夠更清楚了解本申請的技術手段，而可依照說明書的內容予以實施，并且為了讓本申請的上述和其它目的、特征和優點能夠更明顯易懂，以下特舉本申請的具體實施方式。
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【技術保護點】
1.一種采煤機截割部故障監測方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，利用預設經驗模態分解算法對所述電流信號進行去噪處理，得到去噪后的電流信號，包括：
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取所述多個去噪后的振動信號分別對應的振動特征向量和所述去噪后的電流信號對應的電流特征向量，包括：
4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述將所述電流特征向量和多個所述振動特征向量輸入至預設故障診斷模型中進行故障診斷，得到所述截割部的故障診斷結果，包括：
5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述預設故障診斷模型為預設神經網絡模型，所述將所述拼接后的特征向量輸入至所述預設故障診斷模型中進行故障診斷，得到所述截割部的故障診斷結果，包括：
6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在所述將所述電流特征向量和多個所述振動特征向量輸入至預設故障診斷模型中進行故障診斷，得到所述截割部的故障診斷結果之前，所述方法還包括：
7.根據權利要求1-6任一項所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：</p>8.一種采煤機截割部故障監測裝置，其特征在于，包括：
9.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現權利要求1至7中任一項所述的方法的步驟。
10.一種電子設備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現權利要求1至7中任一項所述的方法的步驟。
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【技術特征摘要】
1.一種采煤機截割部故障監測方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，利用預設經驗模態分解算法對所述電流信號進行去噪處理，得到去噪后的電流信號，包括：
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取所述多個去噪后的振動信號分別對應的振動特征向量和所述去噪后的電流信號對應的電流特征向量，包括：
4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述將所述電流特征向量和多個所述振動特征向量輸入至預設故障診斷模型中進行故障診斷，得到所述截割部的故障診斷結果，包括：
5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述預設故障診斷模型為預設神經網絡模型，所述將所述拼接后的特征向量輸入至所述預設故障診斷模型中進行故障診斷，得到所述截割...
【專利技術屬性】
技術研發人員：李向東，馬曉軍，
申請(專利權)人：北京光函數科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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