CN101464224B - 气压沉箱设备性能检测系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及的是一种测量技术领域的气压沉箱设备性能检测系统，其中：工作节点模块对工作节点进行数据实时采集，信号采集处理模块将这些数据转换为工作节点的实时工作参数，将这些实时工作参数存入到服务器模块中；服务器模块将当前和历史数据送往群体智能横向性能比较模块，以及人机交互模块；群体智能横向性能比较模块测试出工作节点的性能和健康状况，将这些参数送往服务器模块中。人机交互模块接受用户的请求从服务器模块中读取工作节点的信息，还向服务器模块输入数据。本发明提高对设备性能进行预诊断的准确性和实时性，避免设备突然损坏造成的停工、停产甚至带来的安全问题，提高工作效率和保证施工安全。

Description

气压沉箱设备性能检测系统

技术领域

本发明涉及的是一种测量技术领域的检测系统，特别是一种气压沉箱设备性能检测系统。

背景技术

传统的设备性能提取方法一般是通过在一台或少数几台设置传感器对某几个关键参数进行实时监测，利用这些传感器得到的信息对一台或少数几台设备进行性能评估、测试。这种方法目前仍广泛应用，这种方法的缺点是同类设备互相之间信息不共享、单台设备的信息量较少，参数估计样本不足，效果较差。而实际生产中，一般一个公司可能有多个工地在同时施工，并且各个工地的工况环境类似、使用的设备相似。这些设备的工作时间、负荷强度、操作工人的操作水平也大致类似。而这些因素又直接决定设备的性能和健康状况。但是，由于传统的智能维护技术一般是采用人工智能的方法，如神经网络、遗传算法等。这些传统智能维护技术一般首先根据实验样本提取影响设备性能的因素进行量化分析，然后用这些因素对网络进行训练，在训练成功之后，利用网络对单台设备输入的信息进行判断，给出设备性能结果。这些技术没有涉及到多台设备，没有考虑到设备在不同工作场景下的对设备性能的影响，因而不能较好的反映设备工作性能。所以，这种方法不能充分利用分布在不同场合或相同场合下工作的多台设备提供的丰富的信息，这种不足有待改进和提高。

中国发明专利为：申请号200510025059.7，名称为：一种气压沉箱无人化施工设备远程监控及维护系统，该系统采用神经网络加遗传算法对设备性能进行预诊断，该方法不能充分利用多设备、海量信息对气压沉箱设备进行群体智能维护，误判时有发生。日本发明专利(专利号62133216)公布了一种沉箱挖掘机维护的发明，该发明侧重对维修工人的保护。该发明也没有对包括挖掘机在内的施工设备性能状态进行在线监测，起不到预防的效果，更没有多设备、群体性智能监测、诊断。

发明内容

本发明的目的是克服现有技术的不足，提供一种气压沉箱设备性能检测系统，为大规模、多工作场地、群体性作业设备群提供设备检测，提高对设备性能进行预诊断的准确性和实时性，以避免设备突然损坏造成的停工、停产甚至带来的安全问题，从而提高工作效率和保证施工安全。

本发明是通过以下技术方案实现的，本发明包括：工作节点模块、服务器模块、群体智能横向性能比较模块、人机交互模块。工作节点模块利用设置在设备上的传感器对设备的工作状态、健康特征进行数据采集和处理，将处理后的信息送入服务器模块的数据库。服务器模块为所有类型的工作节点建立群体类数据库，对工作节点传来的数据进行保存、管理，为群体智能横向性能比较模块提供工作节点信息，并将群体智能横向性能模块诊断的信息存入到相应的工作节点数据库中。群体智能性能横向比较模块利用服务器模块上同类工作节点的数据库信息，使用蚁群算法对工作节点的设备进行群体智能横向比较、测试，从而得出各个工作节点设备的性能状况，并将信息存入到服务器模块中。人机交互模块通过与服务器模块的交互实现对数据库中工作节点的建立提供必要的信息、为工作节点的维护提供接口，并提供报警和对工作节点性能和健康状况的查询。

所述的工作节点模块包括传感器和信息采集处理模块，传感器采集与设备工作性能有关的信号，并将这些信号送入信息采集处理模块，信息采集处理模块对传感器采集的的模块进行滤波、降维、时频分析，提取出设备相关的监测指标参数，并将这些参数GPRS无线网和路由器送到服务器，存入到相应的工作节点数据库中。

所述的服务器模块包括各类型的工作节点数据库(如挖掘机数据库、压缩机数据库、皮带机数据库、起重机数据库等)，每个工作节点数据库保存该类型所有工作节点的常规信息(如名称、类型、工作时间、场地等)、工作参数信息(如挖掘机的某个时间所受的力、温度、油压等)和设备性能信息(如预计损坏时间、预计损坏部件、维护建议等)。服务器模块接收工作节点传来的设备监测指标参数信息和群体智能横向比较模块的设备测试性能信息。服务器模块为设备性能横向比较模块提供工作节点信息和设备性能历史信息。服务器模块接受人机交互模块的查询，并可由人机交互模块控制实现数据库中工作节点的常规信息的编辑、维护。

所述的设备性能横向比较模块从服务器模块读取工作节点数据库中的工作节点参数信息和历史性能信息，采用改进的蚁群算法测试出设备性能和健康状况，并将设备性能和健康状况数据存入到服务器的工作节点数据库中。使用改进的蚁群算法进行横向性能比较时，首先将数据进行规一化处理，然后对每种类型的工作节点用蚁群算法计算出所有模式的中心，然后对单个的工作节点，计算其对每种模式的距离，并将这些距离信息转化为性能指标和健康参数，并存入的服务器模块中。群体智能横向性能比较模块充分利用大量同类设备的信息，利用先进的蚁群算法对设备群体进行整体分析，然后再对个体设备与整体分析的结果进行对比，这极大的提高了设备测试的精度和可靠性。

所述的人机交互模块从服务器模块中实时读取工作节点性能和健康状况，如果超过设定阈值，则控制报警电路进行报警。人机交互模块接受用户的输入，通过internet网络实现对服务器模块工作节点数据库的建立、初始化、编辑、删除等维护。人机交互模块接受用户的查询，实现对服务器模块中数据的各种查询。

本发明的系统通过对工作节点设备的进行群体智能横向性能评估和测试，预防了故障的发生，通过网络和数据库技术，实现了系统集成。采用改进的蚁群算法对工作节点群体聚类分析然后进行单台性能评估和测试，极大的提高了设备预诊断的精度和或靠性，保障和气压沉箱施工安全，降低了生产成本，提高了工作效率。为企业的设备维护和管理提供了一种有效的手段，从而提高了企业的竞争力。

附图说明

图1本发明结构框图

具体实施方式

下面结合附图对本发明的实施例作详细说明：本实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。

如图1所示，本实施例包括工作节点模块、服务器模块、群体智能性能横向比较模块和人机交互模块。工作节点模块输出通过GPRS的无线路由与服务器模块相连；服务器模块与群体智能性能横向比较模块互连；群体智能性能横向比较模块读取服务器模块的工作节点当前工作参数和工作性能历史信息。服务器模块还与人机交互模块相连；人机交互模块通过internet网络读取服务器中的设备性能、健康状况信息，并可由用户控制对服务器进行维护和查询。

1、工作节点模块，工作节点模块有多种类型的设备组成，每个工作节点对应一台设备。每个工作节点包括传感器模块和传感器信号采集处理模块，传感器模块采集设备的工作状况和性能指标参数，并将这些信号送到传感器信号采集处理模块；传感器信号采集处理模块对采集到的信号进行实时降噪、滤波、时频分析、降维处理，得到设备性能监测指标参数。并将这些参数送到服务器模块工作节点数据库中。

2、服务器模块，服务器模块有多个工作节点类型数据库，包括挖掘机工作、皮带机数据库、起重机数据库、压缩机数据库和其他由用户建立的工作节点数据库，这些数据库存放整个系统中所有工作节点设备的所有信息。服务器模块通过GPRS无线网和路由器与工作节点模块相连；服务器模块与群体智能横向性能比较模块通过网络相连，为群体智能性能横向比较模块进行预诊断运算提供所需的设备工作状况信息和历史性能信息；服务器模块与人机交互模块通过internet网络相连。服务器模块采用SQL server技术，利用.Net建立。采用服务器-客户机工作模式。

3、群体智能横向性能比较模块，群体智能横向性能比较模块包括各种类型的工作设备群体智能性能横向比较算法模块，对每种工作节点，群体智能性能横向比较模块首先利用所有该类型工作节点中所有参数信息和历史性能信息建立蚂蚁群体。将这些信息根据事先设定的权值进行规一化，以便进行统一计算。初始化各参数(最大循环数、蚁群数量、半径、相似度阈值、阈值调整系数)；对待聚类模式进行主成分分析，保留前几个主要成分，并对其进行一系列的处理，作为每个模式投影到二维网格平面上。利用先验信息给定一组蚂蚁初始模式值，并且把模式的坐标赋给蚂蚁，将蚂蚁初始状态设定为无负载。然后进行循环运算，当达到最大循环次数时，结束循环，从而计算出每个聚类模式的中心值。最后，对每一个工作节点，利用其工作参数信息计算出该工作节点到各个聚类模式的距离，并将这些计算出的距离数值利用先验训练网络转换成工作节点的设备性能信息，将这些信息参数存入到服务器模块相应的该工作节点的数据库中。群体智能横向比较模块利用C语言运算速度快的优势，采用多线程技术实现，该模块运算量大，对计算机性能要求较高。

4、人机交互模块，包括报警模块、查询模块、维护模块；人机交互模块中的报警模块实时读取服务器中每台工作节点的性能信息，若超过事先设定的阈值则进行报警。查询模块根据用户的指令对某台或多台设备性能当前或历史健康状况进行查询。维护模块主要包括新增工作节点操作、删除工作节点操作、新增工作节点数据库操作和删除工作节点数据库操作。每添加到系统一台新的设备及一个工作节点，要通过人机交互模块在服务器模块上建立相应的同类型的工作节点数据库中建立该工作节点的数据卡片。如果还没有该种工作节点类型的数据库，则先建立该种工作节点数据库然后再往该数据库中添加该工作节点数据库。要删除一个工作节点或一个工作节点数据库也是通过维护模块进行。

本实施例基于群体智能的气压沉箱横向性能比较系统，能实现对施工设备的在线性能监控，并进行智能维护，对提高沉箱施工效率，保证沉箱施工安全设备，解决了工程技术中的实际问题。

Claims (4)

1.一种气压沉箱设备性能检测系统，其特征在于，包括：工作节点模块、服务器模块、群体智能横向性能比较模块、人机交互模块，其中：工作节点模块利用设置在设备上的传感器对设备的工作状态、健康特征进行数据采集和处理，将处理后的信息送入服务器模块的工作节点数据库；服务器模块为所有类型的工作节点建立群体类工作节点数据库，对工作节点模块传来的数据进行保存、管理，为群体智能横向性能比较模块提供工作节点信息，并将群体智能横向性能比较模块诊断的信息存入到相应的工作节点数据库中；群体智能性能横向比较模块利用服务器模块上同类工作节点的工作节点数据库信息，使用改进蚁群算法对工作节点的设备进行群体智能横向性能比较、测试，从而得出各个工作节点设备的性能状况，并将信息存入到服务器模块中；人机交互模块通过与服务器模块的交互实现对工作节点数据库中工作节点的建立提供信息、为工作节点的维护提供接口，并提供报警和对工作节点性能和健康状况的查询；

所述的群体智能横向性能比较模块从服务器模块读取工作节点数据库中的工作节点参数信息和历史性能信息，采用改进蚁群算法测试出设备性能和健康状况，并将设备性能和健康状况数据存入到服务器模块的工作节点数据库中，使用改进蚁群算法进行群体智能横向性能比较时，首先将数据进行规一化处理，然后对每种类型的工作节点用改进蚁群算法计算出所有模式的中心，然后对单个的工作节点，计算其对每种模式的距离，并将这些距离信息转化为性能指标和健康参数，并存入服务器模块中，群体智能横向性能比较模块充分利用大量同类设备的信息，利用改进蚁群算法对设备群体进行整体分析，然后再对个体设备与整体分析的结果进行对比。

2.如权利要求1所述的气压沉箱设备性能检测系统，其特征是，所述的工作节点模块包括传感器和信息采集处理模块，传感器采集与设备工作性能有关的信号，并将这些信号送入信息采集处理模块，信息采集处理模块对采集到的信号进行实时降噪、滤波、时频分析、降维处理，提取出设备相关的监测指标参数，并将这些参数通过GPRS无线网和路由器送到服务器模块，存入到相应的工作节点数据库中。

3.如权利要求1所述的气压沉箱设备性能检测系统，其特征是，所述的服务器模块有多个工作节点数据库，包括挖掘机数据库、皮带机数据库、起重机数据库、压缩机数据库和由用户建立的工作节点数据库，这些数据库存放整个系统中所有工作节点设备的所有信息，服务器模块通过GPRS无线网和路由器与工作节点模块相连，服务器模块与群体智能横向性能比较模块通过网络相连，为群体智能性能横向比较模块进行预诊断运算提供所需的设备工作状况信息和历史性能信息，服务器模块与人机交互模块通过internet网络相连。

4.如权利要求1所述的气压沉箱设备性能检测系统，其特征是，所述的人机交互模块包括三个模块，即报警模块、查询模块和维护模块；报警模块实时读取服务器模块各工作节点的信息，如果超过设定阈值，则进行报警；查询模块接受用户的指令读取相应工作节点的各种信息；维护模块包括新增工作节点操作、删除工作节点操作、新增工作节点数据库操作和删除工作节点数据库操作。

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