CN111638407B - 一种智能纺纱抓棉故障检测系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种智能纺纱抓棉故障检测系统，包括依次相连的信息监测模块、信息处理模块、故障判别模块、故障诊断模块和故障警示模块。通过信息监测模块分别监测抓棉设备、抓棉设备的控制系统和供电系统的运行状态信息；然后通过信息处理模块对运行状态信息进行分析和处理，得到故障判别参数值；再依次通过故障判别模块和故障诊断模块对故障进行判别和诊断，得到故障应对指示信号；最后通过故障警示模块发出相应的故障警示信号，同时控制系统根据故障应对指示信号作出相应的运行调整。本发明提供的智能纺纱抓棉故障检测系统能够对智能纺纱抓棉过程进行全方位的故障检测，并能作出故障预警和应对措施，显著提高了故障检测的精准度。

Description

一种智能纺纱抓棉故障检测系统

技术领域

本发明属于故障检测技术领域，尤其涉及一种智能纺纱抓棉故障检测系统。

背景技术

随着自动化程度和实时监控技术的发展，纺织工业的自动化和智能化程度逐步提高，智能纺纱抓棉被越来越多的应用于纺纱车间，通过智能控制系统控制抓棉设备有规律的进行抓棉运动。如：自动往复式抓棉机，在控制系统的调控下，抓棉小车进行自动往复式运动，抓棉小车每走完一个单行程，进行一次换向，同时抓棉臂下降一定距离；抓棉打手进行自动旋转运动，不断抓取棉块。当一批棉包抓完时，抓棉小车和抓棉打手停机，抓棉臂上升复位，重新放置新的棉包，继续下一批抓棉运动。抓棉工序作为开清棉工序中的第一道工序，对原棉和纤维起到抓取和开松的作用，为后续纺纱工序的顺利进行打下良好的基础。因此，一旦智能纺纱抓棉出现故障，将直接影响纺纱效率及纺纱质量，甚至发生严重的安全事故。

对智能纺纱抓棉系统进行故障检测，有助于及时发现抓棉故障的发生，从而做出相应的应对措施，防止设备故障导致的安全事故以及纺纱效率和纺纱质量的下降。设备故障检测过程是一个系统识别过程，它是一个从信号到状态的映射，通过对故障诊断对象的监控，能正确地检测出该设备的相应的特征信号，由此推测出该设备的状态，辨别设备的运行是否正常，或某种功能失调的原因及性质，预测不正常状态发展趋势及潜在的故障。

然而，由于智能纺纱抓棉系统运行的复杂性，导致故障产生的因素具有多样性、多变性、复杂性和综合性。因此，目前尚无针对智能纺纱抓棉故障的高精度检测系统或检测方法。

发明内容

针对上述现有技术存在的缺陷，本发明的目的在于提供一种智能纺纱抓棉故障检测系统，通过信息监测模块分别监测抓棉设备、抓棉设备的控制系统和供电系统的运行状态信息，然后通过信息处理模块对运行状态信息进行特征提取和处理，得到故障判别参数值，再依次通过故障判别模块和故障诊断模块对故障进行判别和诊断，并通过故障警示模块发出故障警示信号，同时向控制系统发送相应的故障应对指示信号，控制系统做出相应的运行调整；实现对智能纺纱抓棉过程的全方位故障检测，并能及时作出故障预警和应对措施，显著提高故障检测的精准度。

为实现上述目的，本发明采用以下技术方案实现：

一种智能纺纱抓棉故障检测系统，包括：依次相连的信息监测模块、信息处理模块、故障判别模块和故障警示模块；

所述信息监测模块，用于监测抓棉设备运行状态信息、抓棉设备的控制系统运行状态信息和抓棉设备的供电系统运行状态信息；

所述信息处理模块，用于对所述信息监测模块监测到的运行状态信息进行特征提取和处理，得到故障判别参数值；

所述故障判别模块，用于根据所述故障判别参数值判断是否发生故障，得到故障判别结果；

所述故障警示模块，用于发出故障警示信号。

进一步的，所述信息监测模块通过速度传感器、振动传感器和位移传感器监测抓棉设备运行状态信息，所述信息监测模块通过软件异常监测代码监测控制系统运行状态信息，所述信息监测模块通过电压传感器和电流传感器监测供电系统运行状态信息。

进一步的，所述信息处理模块包括三个信息处理单元，分别用于抓棉设备运行状态信息、抓棉设备的控制系统运行状态信息和抓棉设备的供电系统运行状态信息的特征提取和处理；

所述信息处理单元通过降噪处理排除混入运行状态信息的干扰信息，然后采用时频域分析方法对所述抓棉设备、控制系统和供电系统运行状态信息进行分析和处理，得到故障判别参数值。

进一步的，所述故障判别模块包括数据库单元和故障判别单元，所述数据库单元中存储有抓棉设备、控制系统和供电系统的运行状态信息标准值，所述故障判别单元将所述故障判别参数值与数据库中存储的运行状态信息标准值进行比较，得到故障判别结果。

进一步的，所述故障判别模块还与所述抓棉设备的控制系统相连；当发生故障时，所述故障判别模块向所述控制系统发送停止运转的指示信号。

进一步的，所述智能纺纱抓棉故障检测系统还包括分别与所述故障判别模块和所述故障警示模块相连的故障诊断模块，用于根据所述故障判别结果，对异常状态进行进一步分析，得到故障诊断结果。

优选地，所述故障诊断结果包括故障的原因、部位、程度和类别。

进一步的，所述故障诊断模块还包括故障决策单元，用于根据所述故障诊断结果推测故障发展趋势，得出相应的故障应对指示信号。

优选地，所述故障应对指示信号包括加强监测使用、调整、维修或停机修理。

进一步的，所述故障诊断模块还与所述抓棉设备的控制系统相连，所述抓棉设备的控制系统根据所述故障应对指示信号对智能纺纱抓棉进行相应的运行调整。

进一步的，所述故障警示模块包括声信号警示单元和光信号警示单元，所述声信号警示单元用于根据所述故障判别结果或故障诊断结果发出故障声信号警示，所述光信号警示单元用于根据所述故障判别结果或故障诊断结果发出故障光信号警示。

优选地，所述声信号警示单元通过语音播报的形式发出故障声信号警示，语音播报的内容包括故障的原因、部位、程度和类别。

进一步的，所述速度传感器、振动传感器和位移传感器设置于抓棉设备的传动部件处，所述软件异常监测代码设置于控制系统内，所述电压传感器和电流传感器设置于供电系统的供电设备处。

有益效果

与现有技术相比，本发明提供的智能纺纱抓棉故障检测系统具有如下有益效果：

(1)本发明通过设置于抓棉设备的传动部件处的速度传感器、振动传感器和位移传感器实时监测抓棉设备运行状态信息，通过设置于控制系统内的软件异常监测代码实时监测控制系统运行状态信息，通过设置于供电设备处的电压传感器和电流传感器实时监测供电系统运行状态信息，实现对智能纺纱抓棉过程的全方位故障检测，以便对抓棉故障及时作出预测和诊断。

(2)本发明通过信息处理模块对监测到的运行状态信息进行降噪处理，排除混入运行状态信息的干扰信息，然后提取最能反映所述抓棉设备、控制系统和供电系统运行状态的特征参数作为抓棉设备、控制系统和供电系统的故障判别参数值；再通过与抓棉设备、控制系统和供电系统的运行状态信息标准值进行比较，对故障进行判别，提高了抓棉故障判别的精准度和判别效率，克服了干扰信息造成的故障误判的问题。

(3)本发明通过故障诊断模块对异常状态进行进一步分析，得到故障的原因、部位、程度和类别，进而通过故障决策模型推测故障发展趋势，得出相应的故障应对指示信号，如加强监测使用、调整、维修或停机修理等，并通过抓棉设备的控制系统进行相应的运行调整，为故障诊断提供可靠和有效的依据，便于及时防止抓棉故障对设备安全或人身安全带来的危害。

(4)本发明通过搭建故障诊断和故障决策网络结构，并通过实时监测数据，对故障诊断和故障决策网络结构进行样本训练，能够快速、准确、有效地诊断出故障的原因、部位、程度和类别，并根据故障诊断结果，准确做出加强监测使用、调整、维修或停机修理的故障应对指示信号，提高故障检测和应对效率。

附图说明

图1为本发明提供的智能纺纱抓棉故障检测系统的组成框图；

图2为本发明提供的智能纺纱抓棉故障检测系统故障诊断原理框图；

图3为智能纺纱抓棉故障诊断的总体方案框架图。

具体实施方式

以下将对本发明各实施例的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例；基于本发明的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所得到的所有其它实施例，都属于本发明所保护的范围。

智能纺纱抓棉工序通常包含抓棉设备、抓棉设备的控制系统以及供电系统，控制系统通过智能控制程序，控制抓棉设备有规律地进行抓棉运动，供电系统为抓棉设备及控制系统提供电力。因此，抓棉设备、抓棉设备的控制系统以及供电系统中，任何一个部位发生故障，抓棉工序都无法顺利进行。基于此，本发明提供一种智能纺纱抓棉故障检测系统，对抓棉设备、抓棉设备的控制系统以及供电系统进行全方位故障监测。

实施例1

本实施例提供的智能纺纱抓棉故障检测系统，包括依次相连的信息监测模块、信息处理模块、故障判别模块和故障警示模块；

所述信息监测模块，用于监测抓棉设备运行状态信息、抓棉设备的控制系统运行状态信息和抓棉设备的供电系统运行状态信息；

所述信息处理模块，用于对所述信息监测模块监测到的运行状态信息进行特征提取和处理，得到故障判别参数值；

所述故障判别模块，用于根据所述故障判别参数值判断是否发生故障，得到故障判别结果；

所述故障警示模块，用于发出故障警示信号。

所述信息监测模块通过速度传感器、振动传感器和位移传感器监测抓棉设备运行状态信息；所述速度传感器用于监测抓棉小车的直线运行速度和抓棉打手的旋转速度；所述位移传感器用于监测抓棉小车的直线位移量、抓棉臂的下降位移量和抓棉打手的角位移量；所述振动传感器用于监测抓棉小车和抓棉打手的振动频率。

所述信息监测模块通过电压传感器和电流传感器监测供电系统的电压信号和电流信号。

进一步的，所述速度传感器、振动传感器和位移传感器设置于抓棉设备的传动部件处，所述软件异常监测代码设置于控制系统内，所述电压传感器和电流传感器设置于供电系统的供电设备处。

所述信息监测模块通过软件异常监测代码监测控制系统运行状态信息，所述软件异常监测代码以包含约束描述信息的监测模型为基础，基于一系列的转换规则，自动地将监测模型转换成相应的监测代码，并以合适的实现机制部署到抓棉设备的控制系统上，从而提高了软件系统监测的效率。

进一步的，所述约束描述信息包括数值约束和事件约束，是由抓棉设备的控制系统的需求规约得到，用于保证控制系统的正确执行而附加的约束条件，通过验证控制系统在运行过程中是否满足所述约束描述信息，来判断控制系统是否正常运行。

所述监测模型包括参数值监测模型和事件监测模型，对参数值的约束包括单值约束模式和值间约束模式，对时间的约束包括事件约束模式和时序约束模式。其中，采用模型自动转换工具将所述参数值监测模型中所定义的约束类型，自动生成代码模板，并将所定义的约束值实例化到模板中，从而生成监测代码。在控制系统运行时，模型中对象的实际值将被监测代码捕获，并通过正则表达式匹配、边界值比较等方法完成值约束的验证。

对于事件约束，将其转化为等价的、便于程序理解的有限自动机来进行约束验证，这一转换过程是根据约束所属的模式自动进行的，每一种事件约束模式会对应一个有限自动机模板。转换之后的验证过程如下：首先从时序约束中抽象出状态和事件，为它构造一个有限状态自动机，然后在应用的运行过程中，监测程序捕获相关事件流，作为有限状态自动机的输入；有限状态自动机根据输入的事件流进行推理，并利用事件触发一些状态转换，来对约束进行同步的验证。

使用字节码插装的方法将所述监测代码部署到抓棉设备的控制系统上，并进行重新封装，初步实现针对监测代码的字节码插装工具。

进一步的，所述信息处理模块包括抓棉设备信息处理单元、控制系统信息处理单元和供电系统信息处理单元，分别用于抓棉设备运行状态信息、抓棉设备的控制系统运行状态信息和抓棉设备的供电系统运行状态信息的特征提取和处理。

所述抓棉设备信息处理单元、控制系统信息处理单元和供电系统信息处理单元采用切比雪夫Ⅰ型滤波器对运行状态信息进行降噪处理，排除混入抓棉设备、控制系统和供电系统运行状态信息的干扰信息，然后采用时频域分析方法对所述抓棉设备、控制系统和供电系统运行状态信息进行分析和处理，得到故障判别参数值。

优选地，所述时频域分析方法选用连续小波变换来分析和处理所述运行状态信息。把某一被称为基小波的函数ψ(t)作位移b后，再在不同尺度a下与待分析信号x(t)作内积：

等效的频域如式(2)所示：

式中，X(ω)和ψ(ω)分别是x(t)和ψ(t)的傅里叶变换，x(t)为平方可积函数，上标*表示共轭。

所述故障判别模块包括数据库单元和故障判别单元，所述数据库单元中存储有抓棉设备、控制系统和供电系统的运行状态信息标准值，所述故障判别单元将所述故障判别参数值与数据库中存储的运行状态信息标准值进行比较，得到故障判别结果。

所述运行状态信息标准值是在智能纺纱抓棉系统正常运行时，由传感器和软件异常监测代码监测到的正常运行状态信息确定。采用以上所述连续小波变换，对智能纺纱抓棉系统正常运行时，监测到的抓棉小车的直线运行速度、抓棉小车的直线位移量、抓棉小车振动频率、抓棉打手的旋转速度、抓棉打手的角位移量、抓棉打手的振动频率、抓棉臂的下降位移量、电压信号、电流信号和控制系统运行状态信息进行处理，得到运行状态信息标准值，分别记为X₁，X₂，…，X₁₀。

将待分析的抓棉小车的直线运行速度、抓棉打手的旋转速度、抓棉小车的直线位移量、抓棉臂的下降位移量、抓棉打手的角位移量、抓棉小车振动频率、抓棉打手的振动频率和控制系统运行状态信息分别记为X′₁，X′₂，…，X′₁₀。则当X′₁，X′₂，…，X′₁₀中任一个待诊断信息与相应的运行状态信息标准值X₁，X₂，…，X₁₀不相符时，即表示智能纺纱抓棉系统发生故障，故障判别结果为异常。

所述故障警示模块包括声信号警示单元和光信号警示单元，所述声信号警示单元根据所述故障判别结果或发出故障声信号警示，所述光信号警示单元根据所述故障判别结果或故障诊断结果发出故障光信号警示。

进一步的，所述故障判别模块还与所述抓棉设备的控制系统相连；当发生故障时，故障判别模块向控制系统发送停止运转的指示信号。

实施例2

请参阅图1所示，实施例2与实施例1相比，不同之处在于，所述智能纺纱抓棉故障检测系统还包括分别与所述故障判别模块和所述故障警示模块相连的故障诊断模块，用于根据所述故障判别结果，对异常状态进行进一步分析，得到故障诊断结果；所述故障诊断结果包括故障的原因、部位、程度和类别。

请参阅图3所示，为智能纺纱抓棉故障诊断的总体方案框架图，通过数据监测对智能纺纱抓棉进行数据采集，采集得到的数据经过去干扰处理和连续小波分析后，按功能进行分类，输入到不同的故障诊断单元，包括抓棉小车故障诊断单元、抓棉打手故障诊断单元、抓面臂故障诊断单元、供电系统故障诊断单元和控制系统故障诊断单元。

所述故障诊断模块采用逆向法搭建出包含一个隐含层的三层神经网络结构：所述隐含层神经元的数量通过式(3)确定，训练时，先确定神经元的具体数值：

式中，m为隐含层节点数，n为输入层节点数，l为输出层节点数，a为1～10之间的常数。

取待分析的运行状态信息集作为故障诊断的输入向量，记为X＝(X′₁，X′₂，…，X′₁₀)，取故障诊断集作为故障诊断的输出向量，记为Y＝(Y₁，Y₂，…，Y_m)，则输入输出关系Y＝f(X)，对于给定的训练样本(X′_i,Y_j)，i＝1,2,…,10，j＝1,2,…,m，用所述包含一个隐含层的三层神经网络结构训练模拟函数Y＝f(X)＝X·R，表示故障诊断是运行状态信息集到故障诊断集的连续映射关系，具体如式(4)所示：

其中，故障诊断结果Y_j＝[y_j1,y_j2,y_j3,y_j4]，y_j1,y_j2,y_j3和y_j4分别表示故障的原因、部位、程度和类别；R为运行状态信息的置信权矩阵，r_ij表示运行状态信息X′_i能被评价为Y_j的隶属程度，则R_i＝[r_i1,r_i2,…,r_im]表示对单一运行状态信息X′_i隶属情况的综合评判。

进一步的，所述故障诊断模块还包括故障决策单元，用于根据所述故障诊断结果推测故障发展趋势，得出相应的故障应对指示信号；所述故障应对指示信号包括加强监测使用、调整、维修或停机修理。

将所述故障诊断集作为故障决策单元的输入向量，记为Y＝(Y₁，Y₂，…，Y_m)，将故障应对指示信号集作为故障决策输出向量，记为Z＝(Z₁,Z₂,Z₃,Z₄)，Z₁,Z₂,Z₃,Z₄分别表示加强监测使用、调整、维修和停机修理指示信号，对于给定的训练样本(Y_j,Z_k)，k＝1,2,3,4，采用以上故障诊断模块搭建的包含一个隐含层的三层神经网络结构，训练模拟函数Z＝f(y)＝Y·R′，表示故障决策是故障诊断集到故障决策集的连续映射关系，具体如式(5)所示：

式中，R′表示故障诊断结果的置信权矩阵，r′_jk表示故障诊断结果Y_j能被评价为Z_k的隶属度，则R′_j＝[r′_j1,r′_j2,…,r′_j4]表示单一故障诊断结果Y_j隶属情况的综合判断。

采用以上所述故障诊断和故障决策网络结构及样本训练方法，可精确判断出智能纺纱抓棉故障的原因、部位、程度和类别，并根据故障诊断结果，做出加强监测使用、调整、维修或停机修理的故障应对指示信号。

进一步的，所述故障诊断模块还与所述抓棉设备的控制系统相连，所述抓棉设备的控制系统根据所述故障应对指示信号对智能纺纱抓棉进行相应的运行调整。

请参阅图2所示，本实施例提供的智能纺纱抓棉故障检测系统的故障检测包括以下步骤：

S1.信息监测模块对抓棉设备、控制系统和供电系统进行实时监测，获取抓棉设备、控制系统和供电系统的运行状态信息；

S2.信息处理模块对运行状态信息采用切比雪夫Ⅰ型滤波器对运行状态信息进行降噪处理，排除混入抓棉设备、控制系统和供电系统运行状态信息的干扰信息，然后采用时频域分析方法对所述抓棉设备、控制系统和供电系统运行状态信息进行分析和处理，得到故障判别参数值；

S3.故障判别模块将所述故障判别参数值与数据库中存储的运行状态信息标准值进行比较，得到故障判别结果；

S4.若运行状态正常，则控制系统控制智能纺纱抓棉系统继续运转；若运行状态异常，则故障诊断模块根据所述故障判别结果，对异常状态进行进一步分析，得到故障诊断结果，如故障的原因、部位、程度和类别等；故障警示模块根据故障诊断结果发出故障声信号和光信号警示；

S5.故障诊断模块根据所述故障诊断结果，通过故障决策模型推测故障发展趋势，得出相应的故障应对指示信号，如加强监测使用、调整、维修或停机修理等；

S6.抓棉设备的控制系统根据所述故障应对指示信号进行相应的运行调整。

本发明的智能纺纱抓棉故障检测系统能够通过设置的信息监测模块分别监测抓棉设备、抓棉设备的控制系统和供电系统的运行状态信息，然后通过信息处理模块对运行状态信息进行特征提取和处理，得到故障判别参数值，再依次通过故障判别模块和故障诊断模块对故障进行判别和诊断，并通过故障警示模块发出故障警示信号，同时向控制系统发送相应的故障应对指示信号，控制系统做出相应的运行调整；最终实现对智能纺纱抓棉过程的全方位故障检测，并能及时作出故障预警和应对措施，显著提高故障检测的精准度。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种智能纺纱抓棉故障检测系统，其特征在于，包括：依次相连的信息监测模块、信息处理模块、故障判别模块和故障警示模块；

所述信息监测模块，用于监测抓棉设备运行状态信息、抓棉设备的控制系统运行状态信息和抓棉设备的供电系统运行状态信息；

所述信息处理模块，用于对所述信息监测模块监测到的运行状态信息进行特征提取和处理，得到故障判别参数值；

所述故障判别模块，用于根据所述故障判别参数值判断是否发生故障，得到故障判别结果；

所述故障警示模块，用于发出故障警示信号；

所述智能纺纱抓棉故障检测系统还包括分别与所述故障判别模块和所述故障警示模块相连的故障诊断模块，用于根据所述故障判别结果，对异常状态进行进一步分析，得到故障诊断结果；

通过数据监测对智能纺纱抓棉进行数据采集，采集得到的数据经过去干扰处理和连续小波分析后，按功能进行分类，输入到不同的故障诊断单元，包括抓棉小车故障诊断单元、抓棉打手故障诊断单元、抓棉臂故障诊断单元、供电系统故障诊断单元和控制系统故障诊断单元；所述故障诊断模块采用反向传播算法搭建出包含一个隐含层的三层神经网络结构；

隐含层神经元的数量通过式(3)确定，训练时，通过试凑的方法确定神经元的具体数值：

式中，m为隐含层节点数，n为输入层节点数，l为输出层节点数，a为1～10之间的常数；

取待分析的运行状态信息集作为故障诊断的输入向量，记为X＝(X′₁，X′₂，…，X′₁₀)，取故障诊断集作为故障诊断的输出向量，记为Y＝(Y₁，Y₂，…，Y_m)，则输入输出关系Y＝f(X)，对于给定的训练样本(X′_i,Y_j)，i＝1,2,…,10，j＝1,2,…,m，用所述包含一个隐含层的三层神经网络结构训练模拟函数Y＝f(X)＝X·R，表示故障诊断是运行状态信息集到故障诊断集的连续映射关系，具体如式(4)所示：

其中，故障诊断结果Y_j＝[y_j1,y_j2,y_j3,y_j4]，y_j1,y_j2,y_j3和y_j4分别表示故障的原因、部位、程度和类别；R为运行状态信息的置信权矩阵，r_ij表示运行状态信息X′_i能被评价为Y_j的隶属程度，则R_i＝[r_i1,r_i2,…,r_im]表示对单一运行状态信息X′_i隶属情况的综合评判；

所述故障诊断模块还包括故障决策单元，用于根据所述故障诊断结果推测故障发展趋势，得出相应的故障应对指示信号；所述故障应对指示信号包括加强监测使用、调整、维修或停机修理；

将所述故障诊断集作为故障决策单元的输入向量，记为Y＝(Y₁，Y₂，…，Y_m)，将故障应对指示信号集作为故障决策输出向量，记为Z＝(Z₁,Z₂,Z₃,Z₄)，Z₁,Z₂,Z₃,Z₄分别表示加强监测使用、调整、维修和停机修理指示信号，对于给定的训练样本(Y_j,Z_k)，k＝1,2,3,4，采用以上故障诊断模块搭建的包含一个隐含层的三层神经网络结构，训练模拟函数Z＝f(y)＝Y·R′，表示故障决策是故障诊断集到故障决策集的连续映射关系，具体如式(5)所示：

式中，R′表示故障诊断结果的置信权矩阵，r′_jk表示故障诊断结果Y_j能被评价为Z_k的隶属度，则R^′ _j＝[r′_j1,r′_j2,…,r′_j4]表示单一故障诊断结果Y_j隶属情况的综合判断。

2.根据权利要求1所述的一种智能纺纱抓棉故障检测系统，其特征在于，所述信息监测模块通过速度传感器、振动传感器和位移传感器监测抓棉设备运行状态信息，所述信息监测模块通过软件异常监测代码监测控制系统运行状态信息，所述信息监测模块通过电压传感器和电流传感器监测供电系统运行状态信息。

3.根据权利要求1所述的一种智能纺纱抓棉故障检测系统，其特征在于，所述信息处理模块包括三个信息处理单元，分别用于抓棉设备运行状态信息、抓棉设备的控制系统运行状态信息和抓棉设备的供电系统运行状态信息的特征提取和处理；

所述信息处理单元通过降噪处理排除混入运行状态信息的干扰信息，然后采用时频域分析方法对所述抓棉设备、控制系统和供电系统运行状态信息进行分析和处理，得到故障判别参数值。

4.根据权利要求1所述的一种智能纺纱抓棉故障检测系统，其特征在于，所述故障判别模块包括数据库单元和故障判别单元，所述数据库单元中存储有抓棉设备、控制系统和供电系统的运行状态信息标准值，所述故障判别单元将所述故障判别参数值与数据库中存储的运行状态信息标准值进行比较，得到故障判别结果。

5.根据权利要求4所述的一种智能纺纱抓棉故障检测系统，其特征在于，所述故障判别模块还与所述抓棉设备的控制系统相连；当发生故障时，所述故障判别模块向所述控制系统发送停止运转的指示信号。

6.根据权利要求1所述的一种智能纺纱抓棉故障检测系统，其特征在于，所述故障诊断模块还与所述抓棉设备的控制系统相连，所述抓棉设备的控制系统根据所述故障应对指示信号对智能纺纱抓棉进行相应的运行调整。

7.根据权利要求1所述的一种智能纺纱抓棉故障检测系统，其特征在于，所述故障警示模块包括声信号警示单元和光信号警示单元，所述声信号警示单元用于根据所述故障判别结果或故障诊断结果发出故障声信号警示，所述光信号警示单元用于根据所述故障判别结果或故障诊断结果发出故障光信号警示。

8.根据权利要求2所述的一种智能纺纱抓棉故障检测系统，其特征在于，所述速度传感器、振动传感器和位移传感器设置于抓棉设备的传动部件处，所述软件异常监测代码设置于控制系统内，所述电压传感器和电流传感器设置于供电系统的供电设备处。

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