CN112082796A - 一种工程机械设备工作状态判断方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种工程机械设备工作状态判断方法，所述工程机械设备工作状态判断方法包括以下步骤：S1：采集工程机械设备x轴、y轴和z轴的三维加速度数据，每秒钟采集10次；S2：对每两秒内采集的工程机械设备x轴、y轴和z轴的加速度数据进行离散程度的量化处理；S3：将步骤S2中离散程度量化处理的标准差之和σ总与预设阈值T1和预设阈值T2进行比较，判断工程机械设备当前的工作状态；本发明根据工程机械设备震动幅度判断工程机械设备工作状态，可以精确的判断工程机械设备是熄火、怠速还是工作状态，使管理更加高效，节省了管理成本。

Description

一种工程机械设备工作状态判断方法
技术领域
本发明涉及工程机械技术领域，尤其涉及一种工程机械设备工作状态判断方法。
背景技术
工程机械设备作为工程建设所必需的施工工具，安全、可靠的运行能有效保证工程的进度和质量，但工程机械设备较强的流动性、较广的分布使管理人员对其难以管理。
对于工程机械通过对其工作状态监控来进行管理，通常需要监控的工程机械设备的状态主要包括有熄火、怠速和工作三种状态，并且需要适配各种不同的工程机械设备，包括有挖掘机械设备、铲土运输机械设备、起重机械设备、压实机械设备、桩工机械设备、钢筋混凝土机械设备、路面机械设备和凿岩机械设备等，可见需要监控的状态非常繁杂，需要监控的工程机械设备种类又非常多，人员难以监控。
现有的工程机械设备工作状态判断方法主要是通过有线方式将终端设备连接到汽车的内部电路中，侦测车载电瓶电压以及点火开关所在位置判断车是否工作；这种方法仅仅判断工程机械设备是否工作，不能判断出车子是真的在工作还是仅仅打着火处于怠速状态，使得工程机械设备管理效率低，管理成本增加。
发明内容
针对上述存在的技术不足，本发明的目的是提供一种工程机械设备工作状态判断方法，以解决背景技术中提出的问题。
为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：
本发明提供一种工程机械设备工作状态判断方法，其特征在于，所述工程机械设备工作状态判断方法包括以下步骤：
S1：采集工程机械设备x轴、y轴和z轴的三维加速度数据，每秒钟采集10次；
S2：对每两秒内采集的工程机械设备x轴、y轴和z轴的三维加速度数据进行离散程度量化处理，离散程度量化处理步骤如下：
S2.1：分别求取两秒钟采集到的工程机械设备x轴、y轴和z轴的三维加速度数据平均值，其中
Figure BDA0002679897500000021
S2.2：分别求取两秒钟采集到的工程机械设备x轴、y轴和z轴的三维加速度的标准差，其中
Figure BDA0002679897500000022
S2.3：将求得的σx、σy和σz三个维度的标准差进行降维处理合并为x轴、y轴和z轴的标准差之和σ总，其中σ总＝σx+σy+σz，将σ总存入数列L总中；
S2.4：根据数列L总中的每个σ总跟前一个σ总求标准差之和变化率R，
Figure BDA0002679897500000023
S3：将步骤S2中离散程度量化处理的标准差之和σ总与预设阈值T1和预设阈值T2进行比较，判断工程机械设备当前的工作状态，其比较方法如下：
S3.1:当标准差之和σ总的值处于零值附近，标准差之和σ总小于或等于预设阈值T1时，工程机械设备处于熄火状态；
S3.2：当标准差之和σ总的值大于预设阈值T1且小于预设阈值T2时，结合标准差之和变化率R进行判断，当标准差之和变化率R小于预设阈值T3时，工程机械设备为怠速状态，当标准差之和变化率R大于或等于预设阈值T3时，工作机械设备为工作状态，所述预设阈值T1、T2和T3为根据熄火、怠速和工作状态的历史数据计算出的标准差之和和标准差之和变化率而得到的阈值；
S3.3：当标准差之和σ总的值大于或等于预设阈值T2时，工程机械设备为工作状态。
进一步的，工程机械设备在熄火状态下，标准差之和σ总≤0.05m/s2，当0.05m/s2＜标准差之和σ总＜0.5m/s2时，结合标准差之和变化率R进行综合判断，若标准差之和变化率R≤0.5，则工程机械设备为怠速状态，若标准差之和变化率R＞0.5，则工程机械设备为工作状态；工程机械设备在工作状态下，标准差之和σ总≥0.5m/s2。
本发明的有益效果在于：
本发明通过将终端安装在工程机械设备的驾驶室工作台上，通过终端中三轴陀螺仪和加速度传感器获取工程机械设备的震动数，即x轴、y轴h和z轴的三维加速度数据，三维加速度数据每秒采集10次，每两秒进行一次离散程度的量化处理，通过三维度加速度的标准差之和σ总和标准差之和变化率R判断工程机械设备处于熄火、怠速还是工作状态，采用本发明工程机械设备工作状态判断方法判断更加快速准确，使工程机械设备管理更加高效，节省了管理成本。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明工程机械设备工作状态判断流程图；
图2为终端结构连接示意图；
图3为装载机x轴加速度变化曲线图；
图4为装载机y轴加速度变化曲线图；
图5为装载机z轴加速度变化曲线图；
图6为装载机x轴、y轴和z轴的加速度变化曲线组合图；
图7为装载机标准差之和σ总变化曲线图；
图8为装载机标准差之和变化率R变化曲线图；
图9为装载机标准差之和σ总与标准差之和变化率R变化曲线组合图；
图10为装载机预测工况状态变化曲线图；
图11为装载机标准差之和σ总与预测工况状态变化曲线组合图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例1：
一种工程机械设备工作状态判断方法，包括以下步骤：
S1：采集工程机械设备x轴、y轴和z轴的三维加速度数据，每秒钟采集10次；
S2：对每两秒内采集的工程机械设备x轴、y轴和z轴的三维加速度数据进行离散程度量化处理，离散程度量化处理步骤如下：
S2.1：分别求取两秒钟采集到的工程机械设备x轴、y轴和z轴的三维加速度数据平均值，其中
Figure BDA0002679897500000041
S2.2：分别求取两秒钟采集到的工程机械设备x轴、y轴和z轴的三维加速度的标准差，其中
Figure BDA0002679897500000042
S2.3：将求得的σx、σy和σz三个维度的标准差进行降维处理合并为x轴、y轴和z轴的标准差之和σ总，其中σ总＝σx+σy+σz，将σ总存入数列L总中；
S2.4：根据数列L总中的每个σ总跟前一个σ总求标准差之和变化率R，
Figure BDA0002679897500000043
S3：将步骤S2中离散程度量化处理的标准差之和σ总与预设阈值T1和预设阈值T2进行比较，判断工程机械设备当前的工作状态，其比较方法如下：
S3.1:当标准差之和σ总的值处于零值附近，标准差之和σ总小于或等于预设阈值T1时，工程机械设备处于熄火状态；
S3.2：当标准差之和σ总的值大于预设阈值T1且小于预设阈值T2时，结合标准差之和变化率R进行判断，当标准差之和变化率R小于预设阈值T3时，工程机械设备为怠速状态，当标准差之和变化率R大于或等于预设阈值T3时，工作机械设备为工作状态，所述预设阈值T1、T2和T3为根据熄火、怠速和工作状态的历史数据计算出的标准差之和和标准差之和变化率而得到的阈值；
S3.3：当标准差之和σ总的值大于或等于预设阈值T2时，工程机械设备为工作状态。
进一步的，工程机械设备在熄火状态下，标准差之和σ总≤0.05m/s2，当0.05m/s2＜标准差之和σ总＜0.5m/s2时，结合标准差之和变化率R进行综合判断，若标准差之和变化率R≤0.5，则工程机械设备为怠速状态，若标准差之和变化率R＞0.5，则工程机械设备为工作状态；工程机械设备在工作状态下，标准差之和σ总≥0.5m/s2。
具体实施例1：
参考图2，工程机械设备工作状态判断终端包括检测模块、GPRS/GPS模块、微控制单元、电源模块和通信模块，检测模块包括加速度传感器和三轴陀螺仪，加速度传感器和三轴陀螺仪用于测量工程机械设备的震动数据即x轴、y轴和z轴的三维加速度，GPRS/GPS模块用于工程机械定设备位，微控制单元获取检测模块检测到的三维加速度数据和GPRS/GPS模块定位信息，三维加速度数据在微控制单元中通过工作状态判断算法进行运算分析，判断工程机械设备工作状态，通信模块用于将微控制单元运算分析出的结果和数据传输至云端服务器显示和存储，电源模块用于给微控制单元供电。
对工程机械设备工作状态进行监控时，将终端安装在装载机驾驶室工作台上，安装时对加速度传感器及三轴陀螺仪x轴、y轴和z轴的加速度进行初始化，装载机工作时，微控制单元获取加速传感器和三轴陀螺仪测量装载机x轴、y轴和z轴的三维加速度数据并进行运算分析，x轴、y轴和z轴的三维加速度数据即装载机的震动数据，终端设备中微控制单元采用stm32f072rb微处理器，三轴陀螺仪和加速度传感器采用LSM6DS3TR-C，LSM6DS3TR-C的零值水平偏移d偏＝0.05m/s2，GPRS/GPS模块采用Air800，经微控制单元运算分析后，通信模块将微控制单元运算分析的结果和数据传输至云端服务器显示和存储。
现对装载机1个小时的工作状态进行判断，微控制单元每秒采集10次数据，每两秒进行一次运算分析，因此1个小时中需要对装载机进行36000次数据采集，共进行1800次离散程度量化处理，其中图3-5分别为装载机1小时内x轴、y轴和z轴的加速度变化曲线图，图6为装载机1小时内x轴、y轴和z轴三个维度的加速度变化曲线组合图，图中X轴表示加速度数据采集次数，Y轴表示加速度值；装载机3600秒的运算结果装载机第1-10秒采集的x轴、y轴和z轴加速度值见表1，装载机第1483-1492秒采集的x轴、y轴和z轴加速度值见表2，装载机第3403-3412秒采集的x轴、y轴和z轴加速度见表3，终端初在始化时x轴、y轴和z轴加速度分别为：x＝0.6033m/s2、y＝2.1165m/s2、z＝9.0309m/s2；所述预设阈值T1、T2和T3为根据工程机械设备熄火、怠速和工作状态下的历史数据计算分析出的标准差和标准差变化率而产生的阈值，其中T1和T2为标准差之和的预设阈值，T1＝0.05m/s2，T2＝0.5m/s2，T3为标准差之和变化率的预设阈值，T3＝0.5。
表1：装载机第1-10秒分别采集的x轴、y轴和z轴加速度
Figure BDA0002679897500000061
Figure BDA0002679897500000071
表2：装载机第1483-1492秒采集的x轴、y轴和z轴加速度
Figure BDA0002679897500000072
Figure BDA0002679897500000081
表3：装载机第3403-3412秒采集的x轴、y轴和z轴加速度
Figure BDA0002679897500000082
Figure BDA0002679897500000091
结合表1-3和图3可以看出，工程机械设备在熄火时，x轴和y轴方向上的加速度在0值附近波动，z轴方向的加速度由于重力加速度影响故在9.8m/s2附近波动，其中x轴、y轴和z轴方向上的三条加速度变化曲线在较0值附近平稳波动为熄火状态，三条加速度变化曲线值变大并平稳波动的为怠速状态，三条加速度变化曲线值剧烈波动为工作状态。
装载机在工作状态下加速度变化大，所以通过标准差来衡量x轴、y轴和z轴加速度的波动幅度，分别求得x轴、y轴和z轴三个维度的标准差σx、σy和σz，然后将x轴、y轴和z轴三个维度的标准差进行求和计算三个维度标准差之和σ总，通过标准差之和σ总的变化曲线来观察工程机械设备的工作状态时，Y轴标准差之和σ总的刻度会很大，熄火和怠速状态的线条曲线变化不明显，所以通过标准差之和σ总的变化率R来判断工程机械设备的工作状态。
图7为装载机标准差之和σ总变化曲线图，图8为装载机标准差之和变化率R变化曲线图，图9为装载机标准差之和σ总与标准差之和变化率R变化曲线组合图，其中X轴表示离散程度量化处理次数，Y轴表示σ总及标准差之和变化率R，表4-6是与表1-3相对应计算得到的标准差之和σ总、标准差之和变化率R和标准差之和σ总预测值。
表4：装载机第1-10秒采集的x轴、y轴和z轴加速度计算得到的标准差之和σ总、标准差之和变化率R和标准差之和σ总预测值
Figure BDA0002679897500000101
表5：装载机第1483-1492秒采集的x轴、y轴和z轴加速度计算得到的标准差之和σ总、标准差之和变化率R和标准差之和σ总预测值
Figure BDA0002679897500000102
表6：装载机第3403-3412秒采集的x轴、y轴和z轴加速度计算得到的标准差之和σ总、标准差之和变化率R和标准差之和σ总预测值
Figure BDA0002679897500000111
结合表4-6，工程机械设备在熄火状态下，且标准差之和σ总≤0.05m/s2，当0.05m/s2＜标准差之和σ总＜0.5m/s2时，结合标准差之和变化率R综合进行判断，若标准差之和R≤0.5，则工程机械设备为怠速状态，若标准差之和σ总变化率R＞0.5，则工程机械设备为工作状态；工程机械设备在工作状态下，标准差之和σ总≥0.5m/s2；通过图4-9标准差之和σ总处于零值附近接近水平，已装载机处于熄火状态，在熄火状态后波动不大不太剧烈装载机为怠速状态，怠速状态后标注差之和σ总的值波动剧烈装载机为工作状态。
图10为装载机预测工况状态变化曲线图，图11为装载机标准差之和σ总与预测工况状态变化曲线组合图，其中X轴表示离散程度量化处理次数，Y轴表示标准差之和σ总、工况状态，结合表4-6和图10-11，表4-6中工况状态为根据工程机械设备三种工作状态自定义设定的值，在本实施例中“0”表示熄火，“0.5”表示怠速，“1”表示工作，将预测工况状态根据所自定义设定的值生成变化曲线与标准差之和σ总的变化曲线相结合，便于观察工程机械设备三种工作状态的变化。
本发明通过三轴陀螺仪同时测定3个方向的位置、移动轨迹和加速度，三轴陀螺仪和加速度传感器获取工程机械设备的震动数据来判断工程机械设备的工作状态从而判断其使用效率，采用本发明判断方法判断更加快速精确，使管理更加高效，节省了管理成本。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (2)

1.一种工程机械设备工作状态判断方法，其特征在于，所述工程机械设备工作状态判断方法包括以下步骤：
S1：采集工程机械设备x轴、y轴和z轴的三维加速度数据，每秒钟采集10次；
S2：对每两秒内采集的工程机械设备x轴、y轴和z轴的三维加速度数据进行离散程度量化处理，离散程度量化处理步骤如下：
S2.1：分别求取两秒钟采集到的工程机械设备x轴、y轴和z轴的三维加速度数据平均值，其中
Figure FDA0002679897490000011
S2.2：分别求取两秒钟采集到的工程机械设备x轴、y轴和z轴的三维加速度的标准差，其中
Figure FDA0002679897490000012
S2.3：将求得的σx、σy和σz三个维度的标准差进行降维处理合并为x轴、y轴和z轴的标准差之和σ总，其中σ总＝σx+σy+σz，将σ总存入数列L总中；
S2.4：根据数列L总中的每个σ总跟前一个σ总求标准差之和变化率R，
Figure FDA0002679897490000013
S3：将步骤S2中离散程度量化处理的标准差之和σ总与预设阈值T1和预设阈值T2进行比较，判断工程机械设备当前的工作状态，其比较方法如下：
S3.1:当标准差之和σ总的值处于零值附近，标准差之和σ总小于或等于预设阈值T1时，工程机械设备处于熄火状态；
S3.2：当标准差之和σ总的值大于预设阈值T1且小于预设阈值T2时，结合标准差之和变化率R进行判断，当标准差之和变化率R小于预设阈值T3时，工程机械设备为怠速状态，当标准差之和变化率R大于或等于预设阈值T3时，工作机械设备为工作状态，所述预设阈值T1、T2和T3为根据熄火、怠速和工作状态的历史数据计算出的标准差之和和标准差之和变化率而得到的阈值；
S3.3：当标准差之和σ总的值大于或等于预设阈值T2时，工程机械设备为工作状态。
2.根据权利要求1所述的工程机械设备工作状态判断方法，其特征在于，工程机械设备在熄火状态下，标准差之和σ总≤0.05m/s2，当0.05m/s2＜标准差之和σ总＜0.5m/s2时，结合标准差之和变化率R进行综合判断，若标准差之和变化率R≤0.5，则工程机械设备为怠速状态，若标准差之和变化率R＞0.5，则工程机械设备为工作状态；工程机械设备在工作状态下，标准差之和σ总≥0.5m/s2。
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