【技術實現步驟摘要】
本申請屬于機械故障預警，具體地說，涉及一種工程機械故障分析預警系統。
技術介紹
1、凸輪軸是發動機的重要部件，憑借凸輪控制著發動機的配氣相位，其專門用來控制發動機進氣門和排氣門開閉時間，凸輪軸的旋轉速度只有發動機曲軸的一半，在運行過程中會不斷加減速旋轉，其怠速速度只有每分鐘幾百轉，而它加速或重負荷運轉時，其速度最高可達每分鐘2000多轉，這樣高的旋轉速度要求發動機凸輪軸具備有較好的韌性，并且凸輪軸內部不能有較為嚴重、較多的冶金缺陷，例如結構疏松、內部夾雜和裂紋等。
2、但是發動機的結構特性和工作原理決定了凸輪軸振動信號具有不同于一般旋轉機械的振動特性，周期性振動與其多個氣缸交替工作的原理息息相關，在運轉的過程中，每個工作循環之間的不平穩波動，最終造成了凸輪軸振動表現具有循環波動性的特征，在相同的工作環境、工作載荷的條件中，受到噴油量的不穩定、噴油壓力的波動、發動機轉速的不平穩等多種工況的共同復雜作用下，使得振動信號表現出時間、頻率和振動強度的循環波動均不相同，也就無法生成準確的數字化故障診斷報告。
技術實現思路
1、為解決上述問題和技術缺陷，本申請實施例采用如下的技術方案，一種工程機械故障分析預警系統，包括：
2、硬件監控模塊，用于對目標設備運行時的數據進行狀態監控和信號采集；
3、軟件管理模塊，用于建立平臺架構，設立多個功能模塊，對采集的信號進行故障預警處理。
4、優選地，所述硬件監控模塊包括感知層和采集層，感知層采用傳感器集成模組
5、優選地，所述軟件管理模塊的平臺架構采用微服務架構進行分布式集群部署，分模塊開發保障各模塊服務的獨立性，當架構節點出現問題或平臺性能達到瓶頸時，通過集群部署方式提升平臺性能，對數據進行融合統一的管理。
6、進一步地，所述軟件管理模塊內的功能模塊包括在線監測模塊、ai故障診斷模塊、缺陷管理模塊、檢修管理模塊、潤滑管理模塊、點檢管理模塊、在線管理模塊、智能診斷模塊、工作票管理模塊和庫存管理模塊。
7、更進一步地，所述軟件管理模塊通過跨平臺部署和容器化部署實現部署管理一體化，采用微服務技術進行平臺建設，基于微服務架構進行總體技術架構規劃與設計，支持多租戶模式，各租戶之間的數據采用嚴格的數據隔離，每個租戶采用獨立的數據庫，由spring提供的動態數據源類實現動態增加數據庫和數據源切換。
8、優選地，所述軟件管理模塊能夠針對單條振動監測數據進行診斷，也能夠利用一段時間內的數據進行綜合診斷，進而智能判斷發動機運行狀態，并給出維護意見和維護方案，軟件管理模塊具備完善的異常數據追蹤及處理能力，異常數據能夠自動生成消息提醒，將異常數據以消息的形式推送出來，也能夠直接將報警設備轉為異常處理工單，通過專用軟件和消息中心進行查詢。
9、進一步地，所述軟件管理模塊具備自動診斷功能，基于機理模型的凸輪軸故障診斷方法，以振動數據頻譜分析為核心，結合設備機械參數及工藝運行參數，自動識別故障頻率，及時發現故障類別和定位故障范圍，通過對設備部件參數進行配置或創建設備的機理模型，實現對設備典型故障的自動診斷；
10、通過獲取設備部件參數及工藝運行參數，計算部件故障頻率，建立目標設備的機理模型，使用戶能夠查看設備監測類型分布、診斷模型分布和組件分布。
11、更進一步地，所述軟件管理模塊內建立軸承資料庫，能夠根據軸承型號或名稱進行模糊搜索，查看軸承的關鍵參數，并提供軸承特征頻率計算工具，根據軸承型號自動計算軸承特征頻率。
12、再進一步地，所述軟件管理模塊能夠自動生成數字化故障診斷報告，完整記錄故障全部信息，不需要人工填報，包括：關鍵監測數值、波形圖、頻譜圖和數字化診斷報告；
13、通過融合行業標準、專家經驗自定義的預警，設置多種預警類別，通過建立故障特征頻率庫進行軟件積分、濾波、包絡對振動數據進行分析，去掉載波頻率，保留邊頻帶，提取邊頻帶附件的能量，從而確定是否報警。
14、還進一步地，所述軟件管理模塊對非平穩工況特征顯示及故障識別，是通過變轉速條件下振動信號進行非平穩分析，利用時頻域特征進行小波變換譜和希爾伯特黃變換譜，顯示信號頻率分布，對信號進行多層小波包分解，獲得獨立頻段，求解并規范化各頻段信號能量，構造能量特征，最終進行信號故障特征的提取。
15、相比于現有技術，本申請實施例的有益效果為：
16、(1)本申請采用小波包分析方法，對信號進行全頻段分解，能有效反映信號的時頻特征，很好地對故障進行特征提取，從采集到的信號中對每一種類型按照頻率范圍分為多部分，對每部分信號進行多層小波包分解，對分解后的信號進行重構，得到各種信號類型的特征向量；
17、(2)本申請將分類、聚類等人工智能算法用于凸輪軸的故障診斷中，對設備故障信息進行知識挖掘，獲得與故障有關的診斷規則，進而識別設備故障狀態，以便制訂維修策略。利用大數據識別機械設備健康狀態的科學，即以傳感器系統獲取數據為基礎、機器學習積累經驗知識為途徑、智能判別設備健康狀態為目的，保障機械設備運行的可靠性；
18、(3)本申請故障模型庫中包含多種數據類型，系統對故障數據庫中不同數據類型，可以根據客戶先驗知識定義不同權重，實現多源數據融合的故障診斷，提高診斷效果。
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1.一種工程機械故障分析預警系統，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的一種工程機械故障分析預警系統，其特征在于，所述硬件監控模塊包括感知層和采集層，感知層采用傳感器集成模組，采集層采用高精準采集器；傳感器集成模組安裝在目標設備上，進行信號監測；高精準采集器對監測的信號進行采集處理和信號轉發。
3.根據權利要求1所述的一種工程機械故障分析預警系統，其特征在于，所述軟件管理模塊的平臺架構采用微服務架構進行分布式集群部署，分模塊開發保障各模塊服務的獨立性，當架構節點出現問題或平臺性能達到瓶頸時，通過集群部署方式提升平臺性能，對數據進行融合統一的管理。
4.根據權利要求3所述的一種工程機械故障分析預警系統，其特征在于，所述軟件管理模塊內的功能模塊包括在線監測模塊、AI故障診斷模塊、缺陷管理模塊、檢修管理模塊、潤滑管理模塊、點檢管理模塊、在線管理模塊、智能診斷模塊、工作票管理模塊和庫存管理模塊。
5.根據權利要求4所述的一種工程機械故障分析預警系統，其特征在于，所述軟件管理模塊通過跨平臺部署和容器化部署實現部署管理一體化，采用微服務技
6.根據權利要求1所述的一種工程機械故障分析預警系統，其特征在于，所述軟件管理模塊能夠針對單條振動監測數據進行診斷，也能夠利用一段時間內的數據進行綜合診斷，進而智能判斷發動機運行狀態，并給出維護意見和維護方案，軟件管理模塊具備完善的異常數據追蹤及處理能力，異常數據能夠自動生成消息提醒，將異常數據以消息的形式推送出來，也能夠直接將報警設備轉為異常處理工單，通過專用軟件和消息中心進行查詢。
7.根據權利要求6所述的一種工程機械故障分析預警系統，其特征在于，所述軟件管理模塊具備自動診斷功能，基于機理模型的凸輪軸故障診斷方法，以振動數據頻譜分析為核心，結合設備機械參數及工藝運行參數，自動識別故障頻率，及時發現故障類別和定位故障范圍，通過對設備部件參數進行配置或創建設備的機理模型，實現對設備典型故障的自動診斷；
8.根據權利要求7所述的一種工程機械故障分析預警系統，其特征在于，所述軟件管理模塊內建立軸承資料庫，能夠根據軸承型號或名稱進行模糊搜索，查看軸承的關鍵參數，并提供軸承特征頻率計算工具，根據軸承型號自動計算軸承特征頻率。
9.根據權利要求8所述的一種工程機械故障分析預警系統，其特征在于，所述軟件管理模塊能夠自動生成數字化故障診斷報告，完整記錄故障全部信息，不需要人工填報，包括：關鍵監測數值、波形圖、頻譜圖和數字化診斷報告；
10.根據權利要求9所述的一種工程機械故障分析預警系統，其特征在于，所述軟件管理模塊對非平穩工況特征顯示及故障識別，是通過變轉速條件下振動信號進行非平穩分析，利用時頻域特征進行小波變換譜和希爾伯特黃變換譜，顯示信號頻率分布，對信號進行多層小波包分解，獲得獨立頻段，求解并規范化各頻段信號能量，構造能量特征，最終進行信號故障特征的提取。
...【技術特征摘要】
1.一種工程機械故障分析預警系統，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的一種工程機械故障分析預警系統，其特征在于，所述硬件監控模塊包括感知層和采集層，感知層采用傳感器集成模組，采集層采用高精準采集器；傳感器集成模組安裝在目標設備上，進行信號監測；高精準采集器對監測的信號進行采集處理和信號轉發。
3.根據權利要求1所述的一種工程機械故障分析預警系統，其特征在于，所述軟件管理模塊的平臺架構采用微服務架構進行分布式集群部署，分模塊開發保障各模塊服務的獨立性，當架構節點出現問題或平臺性能達到瓶頸時，通過集群部署方式提升平臺性能，對數據進行融合統一的管理。
4.根據權利要求3所述的一種工程機械故障分析預警系統，其特征在于，所述軟件管理模塊內的功能模塊包括在線監測模塊、ai故障診斷模塊、缺陷管理模塊、檢修管理模塊、潤滑管理模塊、點檢管理模塊、在線管理模塊、智能診斷模塊、工作票管理模塊和庫存管理模塊。
5.根據權利要求4所述的一種工程機械故障分析預警系統，其特征在于，所述軟件管理模塊通過跨平臺部署和容器化部署實現部署管理一體化，采用微服務技術進行平臺建設，基于微服務架構進行總體技術架構規劃與設計，支持多租戶模式，各租戶之間的數據采用嚴格的數據隔離，每個租戶采用獨立的數據庫，由spring提供的動態數據源類實現動態增加數據庫和數據源切換。
6.根據權利要求1所述的一種工程機械故障分析預警系統，其特征在于，所述軟件管理模塊能夠針對單條振動監測數據進行診斷，也能夠利用一段時間內的數據進行綜合診斷，...
【專利技術屬性】
技術研發人員：彭六保，胡勇，曾志生，邴奇，佟文杰，
申請(專利權)人：航天智控北京監測技術有限公司，
類型：發明
國別省市：
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