CN109019349A - 故障检测方法、检测器、计算机存储介质及起重机 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种故障检测方法、检测器、计算机存储介质及起重机，其中检测方法包括：采集起重机关键部件的音频信号；将所述音频信号所对应的音频与相应的故障音频数据库中的音频的频谱特征进行比对，从而判断所述起重机的运行状态是否故障；若判断所述起重机的运行状态为故障时，进行故障发生部件定位操作，所述定位操作包括：获取同一检测区域内不同传感器采集到的音频信号的时间延迟量差；根据同一检测区域内不同传感器之间的相对位置关系、不同传感器采集到的音频信号的时间延迟量差推算出故障点在所述检测区域内的位置坐标，其中，所述传感器至少为三个。本发明的故障检测方法能够实时监测，做到区域故障及时发现。

Description

故障检测方法、检测器、计算机存储介质及起重机

技术领域

本发明涉及故障检测技术领域，具体涉及一种故障检测方法、检测器、计算机存储介质及起重机。

背景技术

随着起重机行业的发展，无人化，自动化技术日益成熟，特别是码头起重机，但自动化码头的广泛应用随之出现了各种新的技术难题。特别是在无人操作的情况下，人无法直观地对设备状态进行监测。那么一套行之有效的故障检测和预警系统则必不可少。目前的故障检测系统包括视频、振动等常规检测系统，存在监控盲区和不足，且维修人员不能准确获知故障点。

发明内容

本发明解决的问题是目前的故障检测系统存在监控盲区和不足，且维修人员不能准确获知故障点。

为了解决上述问题，本发明的目的在于提供一种起重机故障检测方法，包括：采集起重机关键部件的音频信号；将所述音频信号所对应的音频与相应的故障音频数据库中的音频的频谱特征进行比对，从而判断所述起重机的运行状态是否故障；若判断所述起重机的运行状态为故障时，进行故障发生部件定位操作，所述定位操作包括：获取同一检测区域内不同传感器采集到的音频信号的时间延迟量差，其中，所述同一检测区域至少包括所述关键部件；根据同一检测区域内不同传感器之间的相对位置关系、不同传感器采集到的音频信号的时间延迟量差推算出故障点在所述检测区域内的位置坐标，其中，所述传感器至少为三个。

可选地，还包括：降噪处理，所述降噪处理包括：对所述音频信号所对应的音频进行频谱分析，通过设定门限值滤波去除频谱无用信号，再获得频谱特征。

可选地，通过傅里叶变换获得所述频谱特征。

可选地，在所述降噪处理后，还包括：对降噪处理后的音频信号采用采样除噪法进行去噪处理，所述去噪处理包括：通过叠加去除正常音频数据库中的各运动机构音频参数，生成实际故障频谱特征；所述判断所述起重机的运行状态包括：将所述实际故障频谱特征与相应的故障音频数据库中的频谱特征进行比对，从而判断起重机的运行状态。

可选地，所述音频参数包括音频频率强度。

可选地，还包括：连续采集所述音频信号，并将所述音频信号所对应的音频与相应的故障音频数据库中的音频的频谱特征进行比对，预测起重机在未来预设的时间段内的运行状态。

可选地，还包括：在判断所述起重机的运行状态为故障时，产生故障报警信号。

可选地，还包括：发送所述故障报警信号至起重机的可编程控制器和/或远程操作系统。

可选地，所述故障报警信号以光报警和/或声报警形式呈现。

本发明还提供一种起重机故障检测器，包括：采集单元，适于采集起重机关键部件的音频信号；

比对单元，适于将所述音频信号所对应的音频与相应的故障音频数据库中的音频的频谱特征进行比对，从而判断所述起重机的运行状态是否故障；

定位单元，适于在所述起重机的运行状态为故障时，进行故障发生部件定位操作，所述定位操作包括：

获取同一检测区域内不同采集单元采集到的音频信号的时间延迟量差，其中，所述同一检测区域至少包括所述关键部件；

根据同一检测区域内不同采集单元之间的相对位置关系、不同采集单元采集到的音频信号的时间延迟量差推算出故障点在所述检测区域内的位置坐标，其中，所述采集单元至少为三个。

可选地，还包括：处理单元，所述处理单元适于降噪处理，所述降噪处理包括：对所述音频信号所对应的音频进行频谱分析，通过设定门限值滤波去除频谱无用信号，再获得频谱特征。

可选地，所述处理单元通过傅里叶变换获得所述频谱特征。

可选地，在所述降噪处理后，所述处理单元还适于对降噪处理后的音频信号采用采样除噪法进行去噪处理，所述去噪处理包括：通过叠加去除正常音频数据库中的各运动机构音频参数，生成实际故障频谱特征；所述判断所述起重机的运行状态包括：将所述实际故障频谱特征与相应的故障音频数据库中的频谱特征进行比对，从而判断起重机的运行状态。

可选地，所述音频参数包括音频频率强度。

可选地，所述采集单元适于连续采集所述音频信号，并通过所述比对单元将所述音频信号所对应的音频与相应的故障音频数据库中的音频的频谱特征进行比对，预测起重机在未来预设的时间段内的运行状态。

可选地，还包括：报警单元，所述报警单元适于在判断所述起重机的运行状态为故障时，产生故障报警信号。

可选地，所述报警单元适于发送所述故障报警信号至起重机的可编程控制器和/或远程操作系统。

可选地，还包括：光电转换单元，所述光电转换单元适于对远端或有干扰的音频信号传输接收。

本发明还提供一种计算机存储介质，包括存储器和处理器，所述存储器适于存储计算机指令，所述处理器适于在运行所述计算机指令时，执行上述任一项所述的起重机故障检测方法。

本发明还提供一种起重机，包括上述任一项所述的起重机故障检测器。

如上，本发明提供一种起重机故障检测方法，包括：采集起重机关键部件的音频信号；将所述音频信号所对应的音频与相应的故障音频数据库中的音频的频谱特征进行比对，从而判断所述起重机的运行状态是否故障；若判断所述起重机的运行状态为故障时，进行故障发生部件定位操作，所述定位操作包括：获取同一检测区域内不同传感器采集到的音频信号的时间延迟量差，其中，所述同一检测区域至少包括所述关键部件；根据同一检测区域内不同传感器之间的相对位置关系、不同传感器采集到的音频信号的时间延迟量差推算出故障点在所述检测区域内的位置坐标，其中，所述传感器至少为三个。

从而，本发明解决目前检测系统包括视频、振动等常规检测系统的监控盲区和不足进行全面覆盖，通过音频实时监测，做到区域故障及时发现，并通过故障定位操作实现了故障定位，便于维修人员准确获知故障点，及时进行维修操作。

为让本发明的上述内容能更明显易懂，下文特举优选实施例并结合附图详细说明。

附图说明

图1是本发明实施例起重机故障检测方法的流程图一；

图2是本发明实施例音频传感器的分布示意图；

图3是本发明实施例音频传感器与故障点的位置关系示意图；

图4是本发明实施例起重机故障检测方法的流程图二；

图5是本发明实施例起重机故障检测器的结构框图一；

图6是本发明实施例起重机故障检测器的结构框图二。

具体实施方式

以下由特定的具体实施例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭示的内容轻易地了解本发明的其他优点及功效。虽然本发明的描述将结合较佳实施例一起介绍，但这并不代表此发明的特征仅限于该实施方式。恰恰相反，结合实施方式作发明介绍的目的是为了覆盖基于本发明的权利要求而有可能延伸出的其它选择或改造。为了提供对本发明的深度了解，以下描述中将包含许多具体的细节。本发明也可以不使用这些细节实施。此外，为了避免混乱或模糊本发明的重点，有些具体细节将在描述中被省略。需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

参考图1，本发明提供一种起重机故障检测方法，包括：

步骤S1：采集起重机关键部件的音频信号。

起重机关键部件包括起重机的室内或室外各个驱动机构、运动机构等部件，例如小车、制动器、减速器、变速箱、电机等；一旦这些关键部件发生故障，会影响起重机的正常使用，严重地会出现重大事故，因此，需监测这些关键部件是否发生故障，本发明通过音频传感器采集起重机关键部件的音频信号，以监测起重机关键部件是否发生故障。

步骤S2：将所述音频信号所对应的音频与相应的故障音频数据库中的音频的频谱特征进行比对，从而判断所述起重机的运行状态是否故障。

其中，在起重机调试期间就需要收集该起重机各个运行机构在正常状态下的正常音频数据库，建立各个起重机各运动机构采集归类的音频参数以及故障音频数据库；故障音频数据库根据码头机型、功率等结构和电气特征汇总数据分类汇总。也即，起重机的各关键部件有相应的故障音频数据库和正常音频数据库。起重机的控制系统获知起重机的工作状态指令后，将相应的关键部件的音频信号与相应的故障音频数据库中的音频的频谱特征进行比对，判断起重机相应的关键部件是否发生故障，而起重机关键部件发生故障，则起动机的运行状态为故障，因为可以继而根据判断结果来判断起重机的运行状态。

步骤S3：若判断所述起重机的运行状态为故障时，进行故障发生部件定位操作，所述定位操作包括：获取同一检测区域E内不同传感器采集到的音频信号的时间延迟量差，其中，所述同一检测区域E至少包括所述关键部件；根据同一检测区域E内不同传感器之间的相对位置关系、不同传感器采集到的音频信号的时间延迟量差推算出故障点在所述检测区域E内的位置坐标，其中，所述传感器至少为三个。

当判断起重机的运行状态为故障时，说明起重机的至少一个关键部件发生了故障，为便于维修人员准确获知故障点，需进行故障定位操作。参考图2和图3，本发明实施例中，在同一检测区域E内具有三个运动机构60，但运动机构的数量不做限制，在其它实施例中，可以有其它数量的运动机构。在这一检测区域E内安装有三个音频传感器11，音频传感器11在检测区域E内的位置不做限制，只要能够检测到运动机构60的音频信号即可。本实施例中，在检测区域E的三个角落处(图2中A、B、C所示)安装有音频传感器11，音频传感器11采集这三个运动机构60的音频信号。

参考图3，这一检测区域E内的三个音频传感器11的相对位置关系已确定，相互之间的距离如图3所示的AB、AC及BC，可以设定这三个音频传感器11在这一检测区域E的位置坐标，包括横轴坐标和纵轴坐标，其中，A位置处的音频传感器的位置坐标为(a1，a2)，B位置处的音频传感器的位置坐标为(b1，b2)，C位置处的音频传感器的位置坐标为(c1，c2)，这三个音频传感器11的位置坐标是已知的。

同时，收集故障点D到各个音频传感器的时间延迟量差可以计算出故障点D相对各音频传感器位置差，例如，故障点D至A位置和C位置处的音频传感器的时间延迟量差为△1，故障点D至B位置和C位置的时间延迟量差为△2，结合声音传播速度，可以计算出故障点D相对各音频传感器的位置差，再利用这三个音频传感器11的位置坐标，根据三角函数和勾股计算出故障点D在检测区域E内的位置坐标，实现了对故障点D的定位操作。

需说明的是，本实施例只是介绍一种三点平面定位，在其它实施例中，可以通过多点平面定位，所使用的音频传感器数量多于三个。传音频感器数量越多定位越准确，利于进一步缩小检测范围便于维修人员进一步检修，三点以上多点检测可以进一步提高识别率及定位准确性。

参考图4，本发明的起重机故障检测方法还包括：

步骤S11：降噪处理，所述降噪处理包括：对所述音频信号所对应的音频进行频谱分析，通过设定门限值滤波去除频谱无用信号，再获得频谱特征。

本实施例中通过傅里叶变换获得所述频谱特征，但不限于通过傅里叶变换获得频谱特征。

步骤S12：在所述降噪处理后，还包括：对降噪处理后的音频信号采用采样除噪法进行去噪处理，所述去噪处理包括：通过叠加去除正常音频数据库中内的各运动机构音频参数，生成实际故障频谱特征；所述判断所述起重机的运行状态包括：将所述实际故障频谱特征与相应的故障音频数据库中的频谱特征进行比对，从而判断起重机的运行状态。

音频参数包括音频频率强度等音频参数，从而生成实际故障音频参数，实现更好的除噪效果，减少误报，提高故障检测准确性。初步故障判断包括各个运动机构由于各种原因导致的摩擦、碰撞、断裂、干涉等异常声音判断。

本发明还包括：连续采集所述音频信号，并将所述音频信号所对应的音频与相应的故障音频数据库中的音频的频谱特征进行比对，预测起重机在未来预设的时间段内的运行状态。即，通过连续的数据收集对比提前预警运动机构异响趋势来辅助维护人员调整维护周期，从而可以预警。

在判断起重机的运行状态为故障时，产生故障报警信号。发送故障报警信号至起重机的可编程控制器和/或远程操作系统51，故障报警信号以光报警和/或声报警形式呈现，在出现重大事故时进行报警。

综上，本发明通过多点音频实时监测做到区域故障及时发现和预警，进一步完善起重机故障检测系统，提高设备安全性，适用于全天候监测。

参考图5和图6并结合图1和图4所示，本发明还提供一种起重机故障检测器，包括：

采集单元，适于采集起重机关键部件的音频信号，采集单元包括室内采集单元20和室外采集单元10，室内采集单元20包括至少三个音频传感器21，室外采集单元10包括至少三个音频传感器11；

比对单元41，适于将所述音频信号所对应的音频与相应的故障音频数据库中的音频的频谱特征进行比对，从而判断所述起重机的运行状态是否故障，比对单元41位于起重机的中央处理模块40内；

定位单元44，适于在所述起重机的运行状态为故障时，进行故障发生部件定位操作，所述定位操作包括：获取同一检测区域E内不同采集单元采集到的音频信号的时间延迟量差；根据同一检测区域E内不同采集单元之间的相对位置关系、不同采集单元采集到的音频信号的时间延迟量差推算出故障点在所述检测区域E内的位置坐标，其中，所述采集单元至少为三个。

还包括：处理单元45，所述处理单元45适于降噪处理，所述降噪处理包括：对所述音频信号所对应的音频进行频谱分析，通过设定门限值滤波去除频谱无用信号，再获得频谱特征。

其中，处理单元45通过傅里叶变换获得所述频谱特征，但不限于通过傅里叶变换获得所述频谱特征。

在所述降噪处理后，所述处理单元45还适于对降噪处理后的音频信号采用采样除噪法进行去噪处理，所述去噪处理包括：通过叠加去除正常音频数据库中的各运动机构音频参数，生成实际故障频谱特征；所述判断所述起重机的运行状态包括：将所述实际故障频谱特征与相应的故障音频数据库中的频谱特征进行比对，从而判断起重机的运行状态。

其中，音频参数包括音频频率强度等音频参数。

本实施例中，所述采集单元适于连续采集所述音频信号，并通过所述比对单元41将所述音频信号所对应的音频与相应的故障音频数据库中的音频的频谱特征进行比对，预测起重机在未来预设的时间段内的运行状态。即，通过连续的数据收集对比提前预警运动机构异响趋势来辅助维护人员调整维护周期。

本发明的检测器还包括：报警单元46，所述报警单元46适于在判断所述起重机的运行状态为故障时，产生故障报警信号，所述报警单元46适于发送所述故障报警信号至起重机的可编程控制器(图未示出)和/或远程操作系统51。

继续参考图5和图6，检测器还包括：光电转换单元30，所述光电转换单元30适于对远端或有干扰的音频信号传输接收。例如，光电转换单元30适于对室外采集单元10所采集的音频信号的传输接收，这对远距离音频传输、环境恶劣、变频干扰等的情况下音频信号的传输接收有利。使用光电转换单元30可以将音频信号转换为电信号、电信号转化为光信号，再将光信号转化为电信号，降低了音频信号传输接收过程的失真，提高音频检测的可靠性。

此外，参考图5，本发明的起重机的中央处理模块40还包括：电源控制单元43和通讯单元42；比对单元41和定位单元44分别把经过分析处理的结果通过通讯单元42发送给起重机控制系统50；起重机控制系统50通过可编程控制器或远程操作系统51接收到通讯单元42故障信息后，根据故障等级进行处理，输出以光报警52和/或声报警53等形式呈现给维修操作人员；起重机控制系统50可以通过通讯单元42发送给中央处理模块40当前起重机操作状态，来过滤必要的机构动作音频，从而提高音频检测的可靠性，减少误报。

其中，电源控制单元43主要是给各单元提供有效稳定的电源供应，在起重机失电情况下持续提供检测，确保设备状态分析实时传到监控端。

此外，通讯单元42涉及本地通讯和远程通讯，本地通讯是直接发送分析结果给起重机可编程控制器并提供给本地司机以故障报警，远程通讯是发送分析结果给远程操作系统51并提供远程操作人员以故障报警，输出以声光警报等形式呈现；同样通讯单元42还要负责接收起重机控制系统50的操作指令，提供给处理单元45和比对单元41用来过滤正常的机构动作噪音，提高检测的准确性。

本发明还提供一种计算机存储介质，包括存储器和处理器，所述存储器适于存储计算机指令，所述处理器适于在运行所述计算机指令时，执行上述任一实施例所述的起重机故障检测方法。

本发明还提供一种起重机，包括上述实施例所述的起重机故障检测器。

综上所述，本发明提供的上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。

Claims (20)

1.一种起重机故障检测方法，其特征在于，包括：

采集起重机关键部件的音频信号；

将所述音频信号所对应的音频与相应的故障音频数据库中的音频的频谱特征进行比对，从而判断所述起重机的运行状态是否故障；

若判断所述起重机的运行状态为故障时，进行故障发生部件定位操作，所述定位操作包括：

获取同一检测区域内不同传感器采集到的音频信号的时间延迟量差，其中，所述同一检测区域至少包括所述关键部件；

根据同一检测区域内不同传感器之间的相对位置关系、不同传感器采集到的音频信号的时间延迟量差推算出故障点在所述检测区域内的位置坐标，其中，所述传感器至少为三个。

2.如权利要求1所述的起重机故障检测方法，其特征在于，还包括：降噪处理，所述降噪处理包括：对所述音频信号所对应的音频进行频谱分析，通过设定门限值滤波去除频谱无用信号，再获得频谱特征。

3.如权利要求2所述的起重机故障检测方法，其特征在于，通过傅里叶变换获得所述频谱特征。

4.如权利要求2所述的起重机故障检测方法，其特征在于，在所述降噪处理后，还包括：对降噪处理后的音频信号采用采样除噪法进行去噪处理，所述去噪处理包括：通过叠加去除正常音频数据库中的各运动机构音频参数，生成实际故障频谱特征；所述判断所述起重机的运行状态包括：将所述实际故障频谱特征与相应的故障音频数据库中的频谱特征进行比对，从而判断起重机的运行状态。

5.如权利要求4所述的起重机故障检测方法，其特征在于，所述音频参数包括音频频率强度。

6.如权利要求1所述的起重机故障检测方法，其特征在于，还包括：连续采集所述音频信号，并将所述音频信号所对应的音频与相应的故障音频数据库中的音频的频谱特征进行比对，预测起重机在未来预设的时间段内的运行状态。

7.如权利要求1所述的起重机故障检测方法，其特征在于，还包括：在判断所述起重机的运行状态为故障时，产生故障报警信号。

8.如权利要求7所述的起重机故障检测方法，其特征在于，还包括：发送所述故障报警信号至起重机的可编程控制器和/或远程操作系统。

9.如权利要求7所述的起重机故障检测方法，其特征在于，所述故障报警信号以光报警和/或声报警形式呈现。

10.一种起重机故障检测器，其特征在于，包括：

采集单元，适于采集起重机关键部件的音频信号；

比对单元，适于将所述音频信号所对应的音频与相应的故障音频数据库中的音频的频谱特征进行比对，从而判断所述起重机的运行状态是否故障；

定位单元，适于在所述起重机的运行状态为故障时，进行故障发生部件定位操作，所述定位操作包括：

获取同一检测区域内不同采集单元采集到的音频信号的时间延迟量差，其中，所述同一检测区域至少包括所述关键部件；

根据同一检测区域内不同采集单元之间的相对位置关系、不同采集单元采集到的音频信号的时间延迟量差推算出故障点在所述检测区域内的位置坐标，其中，所述采集单元至少为三个。

11.如权利要求10所述的起重机故障检测器，其特征在于，还包括：处理单元，所述处理单元适于降噪处理，所述降噪处理包括：对所述音频信号所对应的音频进行频谱分析，通过设定门限值滤波去除频谱无用信号，再获得频谱特征。

12.如权利要求11所述的起重机故障检测器，其特征在于，所述处理单元通过傅里叶变换获得所述频谱特征。

13.如权利要求11所述的起重机故障检测器，其特征在于，在所述降噪处理后，所述处理单元还适于对降噪处理后的音频信号采用采样除噪法进行去噪处理，所述去噪处理包括：通过叠加去除正常音频数据库中的各运动机构音频参数，生成实际故障频谱特征；所述判断所述起重机的运行状态包括：将所述实际故障频谱特征与相应的故障音频数据库中的频谱特征进行比对，从而判断起重机的运行状态。

14.如权利要求13所述的起重机故障检测器，其特征在于，所述音频参数包括音频频率强度。

15.如权利要求10所述的起重机故障检测器，其特征在于，所述采集单元适于连续采集所述音频信号，并通过所述比对单元将所述音频信号所对应的音频与相应的故障音频数据库中的音频的频谱特征进行比对，预测起重机在未来预设的时间段内的运行状态。

16.如权利要求10所述的起重机故障检测器，其特征在于，还包括：报警单元，所述报警单元适于在判断所述起重机的运行状态为故障时，产生故障报警信号。

17.如权利要求16所述的起重机故障检测器，其特征在于，所述报警单元适于发送所述故障报警信号至起重机的可编程控制器和/或远程操作系统。

18.如权利要求10所述的起重机故障检测器，其特征在于，还包括：光电转换单元，所述光电转换单元适于对远端或有干扰的音频信号传输接收。

19.一种计算机存储介质，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器适于存储计算机指令，所述处理器适于在运行所述计算机指令时，执行权利要求1至9任一项所述的起重机故障检测方法。

20.一种起重机，其特征在于，包括权利要求10至18任一项所述的起重机故障检测器。