CN109236801B - 起重机伸缩油缸油压状态检测方法、装置及起重机 - Google Patents

起重机伸缩油缸油压状态检测方法、装置及起重机 Download PDF

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Abstract

本发明实施例提供一种起重机伸缩油缸油压状态检测方法、装置及起重机,属于设备检测领域。该方法包括:根据影响油压的因素,获取影响油压的向量,该向量包括至少一个影响油压的比例值;对所述至少一个影响油压的比例值中每个影响油压的比例值执行以下操作:将油压变化量与所述影响油压的比例值的变化量之间的比值的绝对值和所述影响油压的比例值对应的油压突变阈值进行对比;以及对于所述每个影响油压的比例值,在所述油压变化量与所述影响油压的比例值的变化量之间的比值均小于等于所述影响油压的比例值对应的油压突变阈值时,根据油压状态分类模型和所述影响油压的向量,得到所述伸缩油缸油压正/异常状态的检测结果。本发明可以在油压明显异常时快速检测,也能油压异常微小时准确检测。

Description

起重机伸缩油缸油压状态检测方法、装置及起重机
技术领域
本发明涉及设备检测,具体地涉及起重机伸缩油缸油压状态检测方法、装置及起重机。
背景技术
起重机中结构件的伸缩依靠内置油缸的伸缩完成,结构件本身设计了锁止机构以减小长时间维持结构姿态对油缸的损耗。例如汽车起重机的起吊臂是需要承受重物力矩的结构件,吊臂由多节嵌套,既可以在工作时增加车辆的作业半径,又可以在行驶时增加车辆的机动性。当吊臂伸缩时,吊臂内部油缸通过液压增减实现,如果依靠油缸维持吊臂姿态,可能出现由于重物瞬间超重导致缸内液压不够发生抖动。为了解决这个问题,为大吨位物体设计的起重机会在每一节臂中设置若干固定插销(锁止机构)。如果需要长时间维持吊臂姿态,通过插销将每一节臂两两固定,可以获得更大的结构强度。如果在伸缩过程中发生意外锁止(如吊臂伸缩时固定插销意外插入),将可能造成油缸损坏、插销损坏或者结构件损坏。为了避免这种现象出现,一般会在油缸中加入压力传感器,通过压力值与其他一些外部信息,判断压力是否异常(如伸缩时插销意外插入,油压会明显超出正常水平)。通过压力值异常检测的方法,并将结果返回起重机控制模块,可以有效避免意外发生。
保证起重机油缸及结构件伸缩过程安全的关键是,通过对油压进行采集并判断是否存在异常,如果检测出压力值异常,将异常信息反馈给控制系统。油压异常检测问题的本质是一个识别问题。
现有的识别方法主要有三类:
(1)根据一段时间压力值及其趋势,通过滤波算法或给定阈值,检测压力值是否发生突变。该方法的缺陷为:如果以变化率作为判断标准,油压变化缓慢时,可能难以达到斜率阈值,导致不被检测到。如果以绝对值为判断标准,由于伸缩过程中油压会波动,一些剧烈操作时容易出现误判。该方法简单适用,但是识别率与误判率满足正相关的关系。阈值设置过小,识别率会提高,误判率也会提高。阈值设置过大,误判率降低,识别率也会降低。
(2)对正常压力进行采样回归并设置置信区间,当压力值在置信区间内认为是正常,在置信区间外认为是异常。该方法的缺陷为:如果拟合效果不好(如训练时陷入局部极值),部分区间正常压力范围与真实值会出现较大偏差,可能出现安全风险。如果置信区间设置太宽,可能出现未能识别的情况,如果置信区间设置太窄,又可能出现误判的情况。
(3)对异常压力进行实验,对异常压力进行取样,通过支持向量机等分类算法进行压力正常与异常的识别判断。该方法的缺陷为:一些显而易见的“异常”情形识别效率反而不如第(1)类高。
发明内容
本发明实施例的目的是提供一种起重机伸缩油缸油压状态检测方法、装置及起重机,该起重机伸缩油缸油压状态检测方法、装置及起重机可以在油压明显异常时快速检测,也能油压异常微小时准确检测。
为了实现上述目的,本发明实施例提供一种起重机伸缩油缸油压正/异常状态检测方法,该方法包括:根据影响油压的因素,获取影响油压的向量,该向量包括至少一个影响油压的比例值;对所述至少一个影响油压的比例值中每个影响油压的比例值执行以下操作:将油压变化量与所述影响油压的比例值的变化量之间的比值和所述影响油压的比例值对应的油压突变阈值进行对比;以及对于所述每个影响油压的比例值,在所述油压变化量与所述影响油压的比例值的变化量之间的比值的绝对值均小于等于所述影响油压的比例值对应的油压突变阈值时,根据油压状态分类模型和所述影响油压的向量,得到所述伸缩油缸油压正/异常状态的检测结果。
优选地,所述影响油压的因素包括:吊臂臂长、吊臂每一节臂位移、吊臂每一节臂角度、吊钩重量、钢丝绳长度、风速以及支腿位置中的至少一者。
优选地,所述每个影响油压的比例值通过以下方式得到:检测所述影响油压的因素的值;使所述影响油压的因素的值除以所述影响油压的因素的最大值以得到所述影响油压的比例值。
优选地,所述影响油压的比例值对应的油压突变阈值通过以下方式得到:设定多个假设油压突变阈值,并设定基于所述假设油压突变阈值的油压正/异常状态的判断方式;根据所述油压正/异常状态的判断方式判断所述油压正/异常状态;根据已知的油压正/异常状态和所判断的油压正/异常状态,计算多个假设油压突变阈值对应的油压正/异常状态检出率和误检率;以及在所述检出率和所述误检率的差大于预设百分比时,将所述检出率和所述误检率对应的多个假设油压突变阈值中的一者作为所述油压突变阈值。
优选地,所述油压状态分类模型通过以下方式得到:将多组影响油压的历史向量和历史油压正/异常状态带入以下公式,通过机器学习,得到以下公式中的参数ai和b的值,以将包含已知的参数ai和b的值的以下公式作为油压状态分类模型:
Figure BDA0001840975140000031
其中,y为历史油压正/异常状态表示值,S为所述多组影响油压的历史向量中的其中一组,Si为所述多组影响油压的历史向量中除S以外的第i组影响油压的历史向量。
优选地,该方法还包括:对于任意一影响油压的比例值,在所述油压变化量与所述影响油压的比例值的变化量之间的比值的绝对值大于所述影响油压的比例值对应的油压突变阈值时,判断所述伸缩油缸油压异常。
本发明实施例还提供一种起重机伸缩油缸油压正/异常状态检测装置,该装置包括:获取模块以及处理模块,其中,所述获取模块用于根据影响油压的因素,获取影响油压的向量,该向量包括至少一个影响油压的比例值;所述处理模块用于:对所述至少一个影响油压的比例值中每个影响油压的比例值执行以下操作:将油压变化量与所述影响油压的比例值的变化量之间的比值和所述影响油压的比例值对应的油压突变阈值进行对比;以及对于所述每个影响油压的比例值,在所述油压变化量与所述影响油压的比例值的变化量之间的比值的绝对值均小于等于所述影响油压的比例值对应的油压突变阈值时,根据油压状态分类模型和所述影响油压的向量,得到所述伸缩油缸油压正/异常状态的检测结果。
优选地,所述影响油压的因素包括:吊臂臂长、吊臂每一节臂位移、吊臂每一节臂角度、吊钩重量、钢丝绳长度、风速以及支腿位置中的至少一者。
优选地,所述每个影响油压的比例值通过以下方式得到:检测所述影响油压的因素的值;使所述影响油压的因素的值除以所述影响油压的因素的最大值以得到所述影响油压的比例值。
优选地,所述影响油压的比例值对应的油压突变阈值通过以下方式得到:设定多个假设油压突变阈值,并设定基于所述假设油压突变阈值的油压正/异常状态的判断方式;根据所述油压正/异常状态的判断方式判断所述油压正/异常状态;根据已知的油压正/异常状态和所判断的油压正/异常状态,计算多个假设油压突变阈值对应的油压正/异常状态检出率和误检率;以及在所述检出率和所述误检率的差大于预设百分比时,将所述检出率和所述误检率对应的多个假设油压突变阈值中的一者作为所述油压突变阈值。
优选地,所述油压状态分类模型通过以下方式得到:将多组影响油压的历史向量和历史油压正/异常状态带入以下公式,通过机器学习,得到以下公式中的参数ai和b的值,以将包含已知的参数ai和b的值的以下公式作为油压状态分类模型:
Figure BDA0001840975140000051
其中,y为历史油压正/异常状态表示值,S为所述多组影响油压的历史向量中的其中一组,Si为所述多组影响油压的历史向量中除S以外的第i组影响油压的历史向量。
优选地,所述处理模块还用于:对于任意一影响油压的比例值,在所述油压变化量与所述影响油压的比例值的变化量之间的比值的绝对值大于所述影响油压的比例值对应的油压突变阈值时,判断所述伸缩油缸油压异常。
本发明实施例还提供一种起重机,该起重机包括上文所述的起重机伸缩油缸油压状态检测装置。
通过上述技术方案,采用本发明提供的起重机伸缩油缸油压状态检测方法、装置及起重机,对于每个影响油压的比例值,先将油压变化量与影响油压的比例值的变化量之间的比值和影响油压的比例值对应的油压突变阈值进行对比,如果油压异常明显,对比结果就可以检测出;如果油压异常微小,即在油压变化量与影响油压的比例值的变化量之间的比值均小于等于影响油压的比例值对应的油压突变阈值时,则继续使用油压状态分类模型得到伸缩油缸油压正/异常状态的检测结果。该起重机伸缩油缸油压状态检测方法、装置及起重机可以在油压明显异常时快速检测,也能油压异常微小时准确检测。
本发明实施例的其它特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
附图说明
附图是用来提供对本发明实施例的进一步理解,并且构成说明书的一部分,与下面的具体实施方式一起用于解释本发明实施例,但并不构成对本发明实施例的限制。在附图中:
图1是本发明一实施例提供的起重机伸缩油缸油压正/异常状态检测方法的流程图;
图2是本发明另一实施例提供的起重机伸缩油缸油压正/异常状态检测方法的流程图;
图3是本发明一实施例提供的影响油压的比例值的获得方法;
图4是本发明一实施例提供的油压突变阈值的获得方法;
图5是本发明一实施例提供的假设油压突变阈值与检出/误检率的关系示意图;
图6是本发明一实施例提供的起重机伸缩油缸油压正/异常状态检测装置的结构示意图;以及
图7是本发明另一实施例提供的起重机伸缩油缸油压正/异常状态检测装置的结构示意图。
附图标记说明
1 获取模块 2 处理模块。
具体实施方式
以下结合附图对本发明实施例的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是,此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本发明实施例,并不用于限制本发明实施例。
图1是本发明一实施例提供的起重机伸缩油缸油压正/异常状态检测方法的流程图。如图1所示,该方法包括:
步骤S11,根据影响油压的因素,获取影响油压的向量,该向量包括至少一个影响油压的比例值;
步骤S12,对所述至少一个影响油压的比例值中每个影响油压的比例值执行以下操作:将油压变化量与所述影响油压的比例值的变化量之间的比值的绝对值和所述影响油压的比例值对应的油压突变阈值进行对比;以及
步骤S13,对于所述每个影响油压的比例值,在所述油压变化量与所述影响油压的比例值的变化量之间的比值均小于等于所述影响油压的比例值对应的油压突变阈值时,根据油压状态分类模型和所述影响油压的向量,得到所述伸缩油缸油压正/异常状态的检测结果。
在本发明实施例中,影响油压的因素包含但不限于:每一节臂位移、每一节臂角度、吊钩重量、钢丝绳长度、风速以及支腿位置。对于每个影响油压的因素,采用归一化操作,得到影响油压的比例值f1,f2,f3,……,f16。随后,可以将至少一个影响油压的比例值f1,f2,f3,……,f16组成向量。以六节臂为例,样本可表示为一个16维向量:
S=[f1,f2,f3,……,f16],其中f1代表总臂长,f2–f6分别代表除基本臂外,每一节臂位移量,f7-f12代表每一节臂对应的角度,f13-f16分别代表吊钩、钢丝绳、风速、支腿等信息。
随后,对至少一个影响油压的比例值中每个影响油压的比例值,将油压变化量与影响油压的比例值的变化量之间的比值的绝对值和影响油压的比例值对应的油压突变阈值进行对比,即,假设前后两个时刻油压变化量为ΔP,前后两个时刻影响油压的比例值的变化量为ΔL,对应的油压突变阈值为δLL>0),则将|ΔP/ΔL|与δL进行对比。在至少一个影响油压的比例值中,所有影响油压的比例值都满足|ΔP/ΔL|≤δL,则需要油压状态分类模型来判断。
在本发明实施例中,优选地,所述油压状态分类模型通过以下方式得到:将多组影响油压的历史向量和历史油压正/异常状态带入以下公式,通过机器学习(例如使用SVM库函数训练),得到以下公式中的参数ai和b的值,以将包含已知的参数ai和b的值的以下公式作为油压状态分类模型:
Figure BDA0001840975140000081
其中,y为历史油压正/异常状态表示值(将正常状态表示值和异常状态表示值设为相反数,例如1表示正常状态和-1表示异常状态),S为所述多组影响油压的历史向量中的其中一组,Si为所述多组影响油压的历史向量中除S以外的第i组影响油压的历史向量。
得到油压状态分类模型的情况下,只需要将影响油压的向量带入上述函数中的S,求得y的正负即可得到油压的正/异常状态的检测结果。至于正和负分别代表正/异常状态的哪个,取决于建立模型时的正/异常状态表示值的设定。
图2是本发明另一实施例提供的起重机伸缩油缸油压正/异常状态检测方法的流程图。如图2所示,该方法包括:
步骤S21,根据影响油压的因素,获取影响油压的向量,该向量包括至少一个影响油压的比例值;
步骤S22,对所述至少一个影响油压的比例值中每个影响油压的比例值执行以下操作:将油压变化量与所述影响油压的比例值的变化量之间的比值的绝对值和所述影响油压的比例值对应的油压突变阈值进行对比;
步骤S23,判断是否有任意一影响油压的比例值,使所述油压变化量与所述影响油压的比例值的变化量之间的比值的绝对值大于所述影响油压的比例值对应的油压突变阈值;
步骤S24,对于任意一影响油压的比例值,在所述油压变化量与所述影响油压的比例值的变化量之间的比值的绝对值大于所述影响油压的比例值对应的油压突变阈值时,判断所述伸缩油缸油压异常。
步骤S25,对于所述每个影响油压的比例值,在所述油压变化量与所述影响油压的比例值的变化量之间的比值的绝对值均小于等于所述影响油压的比例值对应的油压突变阈值时,根据油压状态分类模型和所述影响油压的向量,得到所述伸缩油缸油压正/异常状态的检测结果。
在本实施例中,提供了在使用油压状态分类模型之前得到油压异常的方式。即,判断是否有任意一影响油压的比例值,使所述油压变化量与所述影响油压的比例值的变化量之间的比值的绝对值大于所述影响油压的比例值对应的油压突变阈值,如果有任意一影响油压的比例值,使得在油压变化量与影响油压的比例值的变化量之间的比值的绝对值大于影响油压的比例值对应的油压突变阈值(|ΔP/ΔL|>δL)时,判断伸缩油缸油压异常。
图3是本发明一实施例提供的影响油压的比例值的获得方法。如图3所示,该方法包括:
步骤S31,检测所述影响油压的因素的值;
步骤S32,使所述影响油压的因素的值除以所述影响油压的因素的最大值以得到所述影响油压的比例值。
在本实施例中,为了消除不同的影响油压的因素的值之间不同的量纲的影响,对不同的影响油压的因素的值使用同一种方式进行归一化处理,例如使影响油压的因素的值除以影响油压的因素的最大值。以臂长为例:
f1=L/Lmax,其中Lmax为所有样本臂长L的最大值。
同时,本领域技术人员可以理解的是,还可以使用其它方式进行归一化消除量纲,本发明在此不再赘述。
图4是本发明一实施例提供的油压突变阈值的获得方法。如图4所示,该方法包括:
步骤S41,设定多个假设油压突变阈值,并设定基于所述假设油压突变阈值的油压正/异常状态的判断方式;
步骤S42,根据所述油压正/异常状态的判断方式判断所述油压正/异常状态;
步骤S43,根据已知的油压正/异常状态和所判断的油压正/异常状态,计算多个假设油压突变阈值对应的油压正/异常状态检出率和误检率;以及
步骤S44,在所述检出率和所述误检率的差大于预设百分比时,将所述检出率和所述误检率对应的多个假设油压突变阈值中的一者作为所述油压突变阈值。
在本实施例中,首先设定多个假设油压突变阈值,在已知油压正/异常状态的情况下,对每个影响油压的因素分别进行离线实验,计算对于多个假设油压突变阈值的每个假设油压突变阈值,油压的正/异常状态如何,从而与已知油压正/异常状态对比,一样则为检出,不一样则为误检。图5是本发明一实施例提供的假设油压突变阈值与检出/误检率的关系示意图。如如图5所示,不同的假设油压突变阈值对应了不同的检出/误检率。在存在假设油压突变阈值使得检测正确率(检测正确率=检出率-误检率)大于设定百分比(例如85%)时,则任取满足条件的假设油压突变阈值作为该影响油压的因素对应的油压突变阈值,否则该影响油压的因素不再用于计算影响油压的比例值。
图6是本发明一实施例提供的起重机伸缩油缸油压正/异常状态检测装置的结构示意图。如图6所示,该装置包括:获取模块1以及处理模块2,其中,所述获取模块1用于根据影响油压的因素,获取影响油压的向量,该向量包括至少一个影响油压的比例值;所述处理模块2用于:对所述至少一个影响油压的比例值中每个影响油压的比例值执行以下操作:将油压变化量与所述影响油压的比例值的变化量之间的比值和所述影响油压的比例值对应的油压突变阈值进行对比;以及对于所述每个影响油压的比例值,在所述油压变化量与所述影响油压的比例值的变化量之间的比值的绝对值均小于等于所述影响油压的比例值对应的油压突变阈值时,根据油压状态分类模型和所述影响油压的向量,得到所述伸缩油缸油压正/异常状态的检测结果。
优选地,所述影响油压的因素包括:吊臂臂长、吊臂每一节臂位移、吊臂每一节臂角度、吊钩重量、钢丝绳长度、风速以及支腿位置中的至少一者。
优选地,所述每个影响油压的比例值通过以下方式得到:检测所述影响油压的因素的值;使所述影响油压的因素的值除以所述影响油压的因素的最大值以得到所述影响油压的比例值。
优选地,所述影响油压的比例值对应的油压突变阈值通过以下方式得到:设定多个假设油压突变阈值,并设定基于所述假设油压突变阈值的油压正/异常状态的判断方式;根据所述油压正/异常状态的判断方式判断所述油压正/异常状态;根据已知的油压正/异常状态和所判断的油压正/异常状态,计算多个假设油压突变阈值对应的油压正/异常状态检出率和误检率;以及在所述检出率和所述误检率的差大于预设百分比时,将所述检出率和所述误检率对应的多个假设油压突变阈值中的一者作为所述油压突变阈值。
优选地,所述油压状态分类模型通过以下方式得到:将多组影响油压的历史向量和历史油压正/异常状态带入以下公式,通过机器学习,得到以下公式中的参数ai和b的值,以将包含已知的参数ai和b的值的以下公式作为油压状态分类模型:
Figure BDA0001840975140000111
其中,y为历史油压正/异常状态表示值,S为所述多组影响油压的历史向量中的其中一组,Si为所述多组影响油压的历史向量中除S以外的第i组影响油压的历史向量。
优选地,所述处理模块2还用于:对于任意一影响油压的比例值,在所述油压变化量与所述影响油压的比例值的变化量之间的比值的绝对值大于所述影响油压的比例值对应的油压突变阈值时,判断所述伸缩油缸油压异常。
本发明实施例还提供一种起重机,该起重机包括上文所述的起重机伸缩油缸油压状态检测装置。
以上装置的实施例与方法的实施例类似,在此不再赘述。
图7是本发明另一实施例提供的起重机伸缩油缸油压正/异常状态检测装置的结构示意图。如图7所示,获取模块1可以是CAN数据接收模块3以及AD采集模块4,其中,CAN数据接收模块3可以用来获取卷扬编码和支腿状态,AD采集模块4可以用来获取臂长、角度和风速等。处理模块2可以是核心计算模块5,所获取的数据进入核心计算模块5进行上文所述的处理。随后,通过高低电平输出模块6进行输出,例如高电平为油压异常,低电平为油压正常,或者相反。
本发明所需硬件资源可以集成在起重机力矩限制器,通过与力矩计算模块共享AD采集模块4及CAN数据接收模块3获取的数据,获取异常压力检测所需外部变量,并通过一路高低电平输出实现与控制器的交互。
通过上述技术方案,采用本发明提供的起重机伸缩油缸油压状态检测方法、装置及起重机,对于每个影响油压的比例值,先将油压变化量与影响油压的比例值的变化量之间的比值和影响油压的比例值对应的油压突变阈值进行对比,如果油压异常明显,对比结果就可以检测出;如果油压异常微小,即在油压变化量与影响油压的比例值的变化量之间的比值均小于等于影响油压的比例值对应的油压突变阈值时,则继续使用油压状态分类模型得到伸缩油缸油压正/异常状态的检测结果。该起重机伸缩油缸油压状态检测方法、装置及起重机可以在油压明显异常时快速检测,也能油压异常微小时准确检测。
以上结合附图详细描述了本发明实施例的可选实施方式,但是,本发明实施例并不限于上述实施方式中的具体细节,在本发明实施例的技术构思范围内,可以对本发明实施例的技术方案进行多种简单变型,这些简单变型均属于本发明实施例的保护范围。
另外需要说明的是,在上述具体实施方式中所描述的各个具体技术特征,在不矛盾的情况下,可以通过任何合适的方式进行组合。为了避免不必要的重复,本发明实施例对各种可能的组合方式不再另行说明。
本领域技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成,该程序存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得单片机、芯片或处理器(processor)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
此外,本发明实施例的各种不同的实施方式之间也可以进行任意组合,只要其不违背本发明实施例的思想,其同样应当视为本发明实施例所公开的内容。

Claims (13)

1.一种起重机伸缩油缸油压状态检测方法,其特征在于,该方法包括:
根据影响油压的因素,获取影响油压的向量,该向量包括至少一个影响油压的比例值;
对所述至少一个影响油压的比例值中每个影响油压的比例值执行以下操作:
将油压变化量与所述影响油压的比例值的变化量之间的比值的绝对值和所述影响油压的比例值对应的油压突变阈值进行对比;以及
对于所述每个影响油压的比例值,在所述油压变化量与所述影响油压的比例值的变化量之间的比值均小于等于所述影响油压的比例值对应的油压突变阈值时,根据油压状态分类模型和所述影响油压的向量,得到所述伸缩油缸油压正/异常状态的检测结果。
2.根据权利要求1所述的起重机伸缩油缸油压状态检测方法,其特征在于,所述影响油压的因素包括:
吊臂臂长、吊臂每一节臂位移、吊臂每一节臂角度、吊钩重量、钢丝绳长度、风速以及支腿位置中的至少一者。
3.根据权利要求1所述的起重机伸缩油缸油压状态检测方法,其特征在于,所述每个影响油压的比例值通过以下方式得到:
检测所述影响油压的因素的值;
使所述影响油压的因素的值除以所述影响油压的因素的最大值以得到所述影响油压的比例值。
4.根据权利要求1所述的起重机伸缩油缸油压状态检测方法,其特征在于,所述影响油压的比例值对应的油压突变阈值通过以下方式得到:
设定多个假设油压突变阈值,并设定基于所述假设油压突变阈值的油压正/异常状态的判断方式;
根据所述油压正/异常状态的判断方式判断所述油压正/异常状态;
根据已知的油压正/异常状态和所判断的油压正/异常状态,计算多个假设油压突变阈值对应的油压正/异常状态检出率和误检率;以及
在所述检出率和所述误检率的差大于预设百分比时,将所述检出率和所述误检率对应的多个假设油压突变阈值中的一者作为所述油压突变阈值。
5.根据权利要求1所述的起重机伸缩油缸油压状态检测方法,其特征在于,所述油压状态分类模型通过以下方式得到:
将多组影响油压的历史向量和历史油压正/异常状态带入以下公式,通过机器学习,得到以下公式中的参数ai和b的值,以将包含已知的参数ai和b的值的以下公式作为油压状态分类模型:
Figure FDA0002331776110000021
其中,y为历史油压正/异常状态表示值,
S为所述多组影响油压的历史向量中的其中一组,Si为所述多组影响油压的历史向量中除S以外的第i组影响油压的历史向量。
6.根据权利要求1所述的起重机伸缩油缸油压状态检测方法,其特征在于,该方法还包括:
对于任意一影响油压的比例值,在所述油压变化量与所述影响油压的比例值的变化量之间的比值的绝对值大于所述影响油压的比例值对应的油压突变阈值时,判断所述伸缩油缸油压异常。
7.一种起重机伸缩油缸油压状态检测装置,其特征在于,该装置包括:
获取模块以及处理模块,其中,
所述获取模块用于根据影响油压的因素,获取影响油压的向量,该向量包括至少一个影响油压的比例值;
所述处理模块用于:
对所述至少一个影响油压的比例值中每个影响油压的比例值执行以下操作:
将油压变化量与所述影响油压的比例值的变化量之间的比值和所述影响油压的比例值对应的油压突变阈值进行对比;以及
对于所述每个影响油压的比例值,在所述油压变化量与所述影响油压的比例值的变化量之间的比值的绝对值均小于等于所述影响油压的比例值对应的油压突变阈值时,根据油压状态分类模型和所述影响油压的向量,得到所述伸缩油缸油压正/异常状态的检测结果。
8.根据权利要求7所述的起重机伸缩油缸油压状态检测装置,其特征在于,所述影响油压的因素包括:
吊臂臂长、吊臂每一节臂位移、吊臂每一节臂角度、吊钩重量、钢丝绳长度、风速以及支腿位置中的至少一者。
9.根据权利要求7所述的起重机伸缩油缸油压状态检测装置,其特征在于,所述每个影响油压的比例值通过以下方式得到:
检测所述影响油压的因素的值;
使所述影响油压的因素的值除以所述影响油压的因素的最大值以得到所述影响油压的比例值。
10.根据权利要求7所述的起重机伸缩油缸油压状态检测装置,其特征在于,所述影响油压的比例值对应的油压突变阈值通过以下方式得到:
设定多个假设油压突变阈值,并设定基于所述假设油压突变阈值的油压正/异常状态的判断方式;
根据所述油压正/异常状态的判断方式判断所述油压正/异常状态;
根据已知的油压正/异常状态和所判断的油压正/异常状态,计算多个假设油压突变阈值对应的油压正/异常状态检出率和误检率;以及
在所述检出率和所述误检率的差大于预设百分比时,将所述检出率和所述误检率对应的多个假设油压突变阈值中的一者作为所述油压突变阈值。
11.根据权利要求7所述的起重机伸缩油缸油压状态检测装置,其特征在于,所述油压状态分类模型通过以下方式得到:
将多组影响油压的历史向量和历史油压正/异常状态带入以下公式,通过机器学习,得到以下公式中的参数ai和b的值,以将包含已知的参数ai和b的值的以下公式作为油压状态分类模型:
Figure FDA0002331776110000041
其中,y为历史油压正/异常状态表示值,S为所述多组影响油压的历史向量中的其中一组,Si为所述多组影响油压的历史向量中除S以外的第i组影响油压的历史向量。
12.根据权利要求7所述的起重机伸缩油缸油压状态检测装置,其特征在于,所述处理模块还用于:
对于任意一影响油压的比例值,在所述油压变化量与所述影响油压的比例值的变化量之间的比值的绝对值大于所述影响油压的比例值对应的油压突变阈值时,判断所述伸缩油缸油压异常。
13.一种起重机,其特征在于,该起重机包括权利要求7-12中任意一项权利要求所述的起重机伸缩油缸油压状态检测装置。
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