CN113415602A - 皮带运输系统的故障检测方法、装置以及电子设备 - Google Patents

皮带运输系统的故障检测方法、装置以及电子设备 Download PDF

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CN113415602A CN202110688815.3A CN202110688815A CN113415602A CN 113415602 A CN113415602 A CN 113415602A CN 202110688815 A CN202110688815 A CN 202110688815A CN 113415602 A CN113415602 A CN 113415602A
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Abstract

本申请提供了一种皮带运输系统的故障检测方法、装置以及电子设备，涉及皮带运输系统故障检测技术领域，缓解了皮带运输系统运行情况检测较难的技术问题。该方法包括：获取所述第一皮带的第一电流变量及所述第二皮带的第二电流变量；基于所述第一电流变量及所述第二电流变量确定故障检测监控量；如果所述故障检测监控量大于预设阈值，则生成并发出报警信号。

Description

皮带运输系统的故障检测方法、装置以及电子设备
技术领域
本申请涉及皮带运输系统故障检测技术领域，尤其是涉及一种皮带运输系统的故障检测方法、装置以及电子设备。
背景技术
目前，皮带输送机是矿山普遍使用的、高效率的运输设备，主要应用于破碎流程，通常大型化配置。在对矿石运输过程中，由于涉及输送转向等问题，需要多台皮带输送机串联使用，从而组成了皮带运输系统。皮带运输过程的稳定运行对保证矿山产能与安全生产至关重要。实际生产中，对皮带运输系统实现故障检测可以准确了解整个过程是否正常，若出现故障预警，及时提示生产操作和运维人员，对生产进行调整和对设备进行检查，这对保障正常生产和设备管理有重要意义。
在现有的故障检测过程中，由于皮带运输机上通常装有跑偏、拉绳、打滑开关等保护装置，以及振动、温度等传感器，这些信号及数据集成至厂级控制系统中，由控制系统实现单台皮带的连锁控制与故障预警，以及皮带运输机间的连锁保护，并且，通过控制系统的人机界面，操作人员可对整个过程的数据进行监控。
但由于矿山的工况环境较恶劣，皮带运输机自带的保护装置及传感器经常损坏，生产人员只能通过监控电流数据了解皮带运输机的运转情况，此时，人机界面中往往仅有各个单机电流阈值超限报警，生产人员只能自行根据电流数据判断皮带运输机的运转情况，导致无法比较准确地对整个过程中皮带运输机的运转情况合理判断。
发明内容
本申请的目的在于提供一种皮带运输系统的故障检测方法、装置以及电子设备，以缓解皮带运输系统运行情况检测较难的技术问题。
第一方面，本申请实施例提供了一种皮带运输系统的故障检测方法，所述皮带运输系统包括位于上游的第一皮带及位于下游的第二皮带；所述方法包括：
获取所述第一皮带的第一电流变量及所述第二皮带的第二电流变量；
基于所述第一电流变量及所述第二电流变量确定故障检测监控量；
如果所述故障检测监控量大于预设阈值，则生成并发出报警信号。
在一个可能的实现中，基于所述第一电流变量及所述第二电流变量确定故障检测监控量的步骤，包括：
基于所述第一电流变量及所述第二电流变量，利用第一预设公式确定目标矩阵，所述第一预设公式包括：
h(k)＝[-y(k-1) -y(k-2)…-y(k-n) u(k-1) u(k-2)…u(k-n)]T
θ(k)＝θ(k-1)+P(k-1)h(k)[hT(k)P(k-1)h(k)+μ]-1[y(k)-hT(k)θ(k-1)]
P(k)＝μ-1[I-K(k)hT(k)]P(k-1)
Θ(k)＝[θ(k-L+1)…θ(k-1) θ(k)]
其中，u(k)为第一电流变量，y(k)为第二电流变量，k为采样时刻，n为模型阶次，L为诊断时间窗口长度，μ为抗饱和参数，Θ(k)∈R2n×L为目标矩阵；
基于所述目标矩阵，利用第二预设公式确定第一向量w(k)及利用第三预设公式确定第二向量α(k)，所述第二预设公式包括：
Figure BDA0003124699100000021
所述第三预设公式包括：
Figure BDA0003124699100000031
Figure BDA0003124699100000032
Figure BDA0003124699100000033
其中，Θi(k)为矩阵Θ(k)第i行，X表示时间序列矩阵，xi表示时间序列，xi∈[0,1]，αi(k)为第二向量α(k)的第i个元素，T表示采样周期；
根据所述第一向量w(k)及所述第二向量α(k)确定故障检测监控量||l(k)||∞，其中||l(k)||∞＝||α(k)⊙w(k)||∞。
在一个可能的实现中，如果所述故障检测监控量大于预设阈值，则生成并发出报警信号的步骤，包括：
如果所述故障检测监控量大于预设的故障检测监控量阈值，则将第一目标值缓存在缓存单元；
当缓存单元根据所述第一目标值输出缓存数据时，判断所述缓存数据是否大于预设的缓存故障计数阈值；
如果所述缓存数据大于预设的缓存故障计数阈值，则生成并发出报警信号。
在一个可能的实现中，所述方法还包括：
获取所述皮带运输系统的初始参数，所述初始参数包括：采样周期及模型阶次，确定所述模型阶次的预设公式包括：n>(t/T+1)，其中，n表示模型阶次，且n取整数，t表示第一皮带向第二皮带转移负载所用的时间，T表示采样周期。
在一个可能的实现中，获取所述第一皮带的第一电流变量及所述第二皮带的第二电流变量的步骤，包括：
根据所述采样周期获取所述第一皮带的第一电流变量，以及所述第二皮带的第二电流变量。
在一个可能的实现中，基于所述第一电流变量及所述第二电流变量确定故障检测监控量的步骤，包括：
基于所述第一电流变量及所述第二电流变量，按照所述采样周期确定故障检测监控量。
第二方面，提供了一种皮带运输系统的故障检测装置，所述皮带运输系统包括位于上游的第一皮带及位于下游的第二皮带；所述装置包括：
获取模块，用于获取所述第一皮带的第一电流变量及所述第二皮带的第二电流变量；
确定模块，用于基于所述第一电流变量及所述第二电流变量确定故障检测监控量；
报警模块，用于如果所述故障检测监控量大于预设阈值，则生成并发出报警信号。
在一个可能的实现中，确定模块用于：
基于所述第一电流变量及所述第二电流变量，利用第一预设公式确定目标矩阵，所述第一预设公式包括：
h(k)＝[-y(k-1) -y(k-2)…-y(k-n) u(k-1) u(k-2)…u(k-n)]T
θ(k)＝θ(k-1)+P(k-1)h(k)[hT(k)P(k-1)h(k)+μ]-1[y(k)-hT(k)θ(k-1)]
P(k)＝μ-1[I-K(k)hT(k)]P(k-1)
Θ(k)＝[θ(k-L+1)…θ(k-1) θ(k)]
其中，u(k)为第一电流变量，y(k)为第二电流变量，k为采样时刻，n为模型阶次，L为诊断时间窗口长度，μ为抗饱和参数，Θ(k)∈R2n×L为目标矩阵；
基于所述目标矩阵，利用第二预设公式确定第一向量w(k)及利用第三预设公式确定第二向量α(k)，所述第二预设公式包括：
Figure BDA0003124699100000051
所述第三预设公式包括：
Figure BDA0003124699100000052
Figure BDA0003124699100000053
Figure BDA0003124699100000054
其中，Θi(k)为矩阵Θ(k)第i行，X表示时间序列矩阵，xi表示时间序列，xi∈[0,1]，αi(k)为第二向量α(k)的第i个元素；
根据所述第一向量w(k)及所述第二向量α(k)确定故障检测监控量||l(k)||∞，其中||l(k)||∞＝||α(k)⊙w(k)||∞。
第三方面，本申请实施例又提供了一种电子设备，包括存储器、处理器，所述存储器中存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的第一方面所述方法。
第四方面，本申请实施例又提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可运行指令，所述计算机可运行指令在被处理器调用和运行时，所述计算机可运行指令促使所述处理器运行上述的第一方面所述方法。
本申请实施例带来了以下有益效果：
本申请实施例提供的一种皮带运输系统的故障检测方法、装置以及电子设备，能够获取所述第一皮带的第一电流变量及所述第二皮带的第二电流变量；基于所述第一电流变量及所述第二电流变量确定故障检测监控量；如果所述故障检测监控量大于预设阈值，则生成并发出报警信号。本方案中，由于第一电流变量表示第一皮带的电流值，第二电流变量表示第二皮带的电流值，所以，可以根据获取的第一电流变量及第二电流变量计算故障检测监控量，然后根据故障检测监控量实时检测第一皮带及第二皮带的运行情况，如果故障检测监控量大于预设阈值，则生成并发出报警信号。因此，本申请可以利用第一皮带及第二皮带的电流信号，自动对皮带系统的输送过程进行故障检测，并得到准确的检测结果，进而为操作人员提供故障预警提示，缓解了皮带运输系统运行情况检测较难的技术问题。
为使本申请的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
为了更清楚地说明本申请具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式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，下面描述中的附图是本申请的一些实施方式，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为本申请实施例提供的皮带运输系统的故障检测方法的流程示意图；
图2为本申请实施例提供的皮带运输系统的故障检测方法的场景示意图；
图3为本申请实施例提供的一种皮带运输系统的故障检测装置的结构示意图；
图4示出了本申请实施例所提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本申请的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都属于本申请保护的范围。
本申请实施例中所提到的术语“包括”和“具有”以及它们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括其他没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
目前，皮带输送机是矿山普遍使用的、高效率的运输设备，主要应用于破碎流程，通常大型化配置。在对矿石运输过程中，由于涉及输送转向等问题，需要多台皮带输送机串联使用，从而组成了皮带运输系统。皮带运输系统的稳定运行对保证矿山产能与安全生产至关重要。实际生产中，对皮带运输系统实现故障检测可以准确了解整个过程是否正常，若出现故障预警，及时提示生产操作和运维人员，对生产进行调整和对设备进行检查，这对保障正常生产和设备管理有重要意义。在现有的故障检测过程中，由于皮带运输机上通常装有跑偏、拉绳、打滑开关等保护装置，以及振动、温度等传感器，这些信号及数据集成至厂级控制系统中，由控制系统实现单台皮带的连锁控制与故障预警，以及皮带运输机间的连锁保护，并且，通过控制系统的人机界面，操作人员可对整个过程的数据进行监控。但由于矿山的工况环境较恶劣，皮带运输机自带的保护装置及传感器经常损坏，生产人员只能通过监控电流数据了解皮带运输机的运转情况，此时，人机界面中往往仅有各个单机电流阈值超限报警，生产人员只能自行根据电流数据判断皮带运输机的运转情况，导致无法比较准确地对整个过程中皮带运输机的运转情况合理判断。
基于此，本申请实施例提供了一种皮带运输系统的故障检测方法、装置以及电子设备，通过该方法可以缓解皮带运输系统运行情况检测较难的技术问题。
下面结合附图对本申请实施例进行进一步地介绍。
图1为本申请实施例提供的一种皮带运输系统的故障检测方法的流程示意图。其中，该方法应用于电子设备，皮带运输系统包括位于上游的第一皮带及位于下游的第二皮带；如图1所示，该方法包括：
步骤S110，获取第一皮带的第一电流变量及第二皮带的第二电流变量；
需要说明的是，皮带运输系统表示至少两台包括皮带结构的设备组成的运输系统，例如，皮带运输系统包括两台运输机组成的皮带输送系统；具体的，第一皮带位于第二皮带的上游，第一皮带为第二皮带的系统输入，所以，第一皮带的电流为输入变量，即第一电流变量，第二皮带的电流为输出变量，即第二电流变量。
在该步骤中，电子设备可以分别获取第一皮带的第一电流变量及第二皮带的第二电流变量。
步骤S120，基于第一电流变量及第二电流变量确定故障检测监控量；
需要说明的是，故障检测监控量可以为表示第一皮带及第二皮带的运行参数，进而能够根据运行参数判断皮带运输系统的运行情况，所以，电子设备可以根据第一电流变量及第二电流变量在线实时计算并确定故障检测监控量。
步骤S130，如果故障检测监控量大于预设阈值，则生成并发出报警信号。
具体的，电子设备将故障检测监控量与预设阈值进行比较，如果故障检测监控量大于预设阈值，则生成报警信号，并利用报警信号进行报警。
本申请实施例中，可以获取第一皮带的第一电流变量及第二皮带的第二电流变量；基于第一电流变量及第二电流变量确定故障检测监控量；如果故障检测监控量大于预设阈值，则生成并发出报警信号。本方案中，由于第一电流变量表示第一皮带的电流值，第二电流变量表示第二皮带的电流值，所以，可以根据获取的第一电流变量及第一电流变量计算故障检测监控量，然后根据故障检测监控量实时检测第一皮带及第二皮带的运行情况，如果故障检测监控量大于预设阈值，则生成并发出报警信号。因此，本申请可以利用第一皮带及第二皮带的电流信号，自动对皮带系统的输送过程进行故障检测，并得到准确的检测结果，进而为操作人员提供故障预警提示，缓解了皮带运输系统运行情况检测较难的技术问题。
下面对上述步骤进行详细介绍。
示例性的，图2表示皮带运输系统的故障检测方法的场景示意图，具体的，第一皮带是5号皮带，第二皮带是6号皮带，5号皮带位于6号皮带的上游，皮带输送过程为5号皮带将矿料运输至6号皮带，6号皮带将矿料运输至矿石料仓完成输送过程。
在一些实施例中，基于上述步骤S120，可以根据第一电流变量及第二电流变量计算故障检测监控量，以使电子设备根据故障检测监控量判断皮带运输系统是否出现故障。作为一个示例，上述步骤S120可以包括如下步骤：
步骤a)，基于第一电流变量及第二电流变量，利用第一预设公式确定目标矩阵，第一预设公式包括：
h(k)＝[-y(k-1) -y(k-2)…-y(k-n) u(k-1) u(k-2)…u(k-n)]T
θ(k)＝θ(k-1)+P(k-1)h(k)[hT(k)P(k-1)h(k)+μ]-1[y(k)-hT(k)θ(k-1)]
P(k)＝μ-1[I-K(k)hT(k)]P(k-1)
Θ(k)＝[θ(k-L+1)…θ(k-1) θ(k)]
其中，u(k)为第一电流变量，y(k)为第二电流变量，k为采样时刻，n为模型阶次，L为诊断时间窗口长度，μ为抗饱和参数，Θ(k)∈R2n×L为目标矩阵；
步骤b)，基于目标矩阵，利用第二预设公式确定第一向量w(k)及利用第三预设公式确定第二向量α(k)，第二预设公式包括：
Figure BDA0003124699100000101
第三预设公式包括：
Figure BDA0003124699100000102
Figure BDA0003124699100000103
Figure BDA0003124699100000104
其中，Θi(k)为矩阵Θ(k)第i行，X表示时间序列矩阵，xi表示时间序列，xi∈[0,1]，αi(k)为第二向量α(k)的第i个元素；
步骤c)，根据第一向量w(k)及第二向量α(k)确定故障检测监控量||l(k)||∞，其中||l(k)||∞＝||α(k)⊙w(k)||∞。
对于上述步骤a)，具体的，电子设备获取控制系统中的当前的第一电流变量u(k)及第二电流变量y(k)，还从历史数据中获取u(k-1)、y(k-1)、u(k-2)、y(k-2)、u(k-3)、y(k-3)、……、u(k-n)、y(k-n)，然后根据第一预设公式计算并得到目标矩阵Θ(k)∈R2n×L。
对于上述步骤b)，示例性的，第一向量表示为w(k),第二向量表示为α(k)，基于目标矩阵，根据第二预设公式计算并得到第一向量w(k)，根据第三预设公式计算并得到第二向量α(k)。
对于上述步骤c)，故障检测监控量表示为||l(k)||∞，根据第一向量及第二向量计算故障检测监控量||l(k)||∞，其中：
||l(k)||∞＝||α(k)⊙w(k)||∞
本申请实施例中，基于第一电流变量及第二电流变量确定目标矩阵；根据目标矩阵确定第一向量及第二向量；根据第一向量及第二向量确定故障检测监控量。所以，电子设备可以基于第一电流变量及第二电流变量确定第一向量及第二向量，进而根据第一向量及第二向量确定故障检测监控量，便于电子设备根据故障检测监控量准确检测第一皮带及第二皮带的运行情况。
在一些实施例中，基于上述步骤S130，可以根据故障检测监控量确定皮带运输系统出现故障，以使电子设备实时发出报警信号。作为一个示例，步骤S130可以包括以下步骤：
步骤d)，如果故障检测监控量大于预设的故障检测监控量阈值，则将第一目标值缓存在缓存单元；
步骤e)，当缓存单元根据第一目标值输出缓存数据时，判断缓存数据是否大于预设的缓存故障计数阈值；
步骤f)，如果缓存数据大于预设的缓存故障计数阈值，则生成并发出报警信号。
对于上述步骤d)，需要说明的是，电子设备将故障检测监控量与预设阈值进行比较时，预设阈值包括故障检测监控量阈值(th1)及缓存故障计数阈值(th2)；第一目标值可以表示为0序列或1序列。
所以，电子设备将故障检测监控量先与故障检测监控量阈值进行比较，如果故障检测监控量大于预设的故障检测监控量阈值，则将第一目标值缓存在缓存单元。示例性的，如果||l(k)||∞>th1＝2，则将1入栈缓存，并缓存在缓存单元；否则将0入栈缓存，并缓存在缓存单元。
对于上述步骤e)，当缓存单元接收上一步的1或0时，更新缓存单元内的缓存数据，然后电子设备判断缓存数据是否大于预设的缓存故障计数阈值th2，具体的，先对更新后的缓存数据求和，然后再除以2L×100％，得到最终的缓存数据，其中，2L表示缓存长度，L为诊断时间窗口长度。
对于上述步骤f)，如果缓存数据大于预设的缓存故障计数阈值th2，则生成报警信号，并利用该报警信号进行报警。
本申请实施例中，如果故障检测监控量大于预设的故障检测监控量阈值，则将第一目标值缓存在缓存单元；当缓存单元根据第一目标值输出缓存数据时，判断缓存数据是否大于预设的缓存故障计数阈值；如果缓存数据大于预设的缓存故障计数阈值，则生成并发出报警信号。所以，当根据故障检测监控量确定皮带运输系统出现故障时，电子设备可以生成并发出报警信号，进而为操作人员提供故障预警提示，以提醒操作人员及时进行处理。
在一些实施例中，可以对参数进行初始化，以使电子设备获取初始参数。作为一个示例，上述方法还可以包括如下步骤：
步骤g)，获取皮带运输系统的初始参数，初始参数包括：采样周期及模型阶次，确定模型阶次的预设公式包括：n>(t/T+1)，其中，n表示模型阶次，且n取整数，t表示第一皮带向第二皮带转移负载所用的时间，T表示采样周期。
示例性的，第一皮带向第二皮带抛落矿料所用的时间t为8秒，并引起第二皮带的电流响应，T＝5s，模型阶次n>t/T+1＝2.6，取n＝3，或n＝4。
除此之外，初始参数还包括：诊断时间窗口长度L、抗饱和参数μ、故障检测监控量阈值th1、缓存长度2L、缓存故障计数阈值th2、故障检测计算所需矩阵、参数向量，其中，抗饱和参数μ、故障检测监控量阈值th1、缓存故障计数阈值th2可在线修改，并设定矩阵P(0)＝108I∈Rn×n、目标矩阵Θ(0)∈R2n×L元素均等于0、参数向量θ(0)∈R2n×1元素均等于0。
本申请实施例中，获取皮带运输系统的初始参数，初始参数包括：采样周期及模型阶次，确定模型阶次的预设公式包括：n>(t/T+1)，其中，n表示模型阶次，且n取整数，t表示第一皮带向第二皮带转移负载所用的时间，T表示采样周期。所以，电子设备可以准确的确定采样周期及模型阶次。
在一些实施例中，可以根据采样周期获取第一电流变量及第二电流变量，以使电子设备按照采样周期检测皮带运输系统的运行情况。作为一个示例，上述步骤S110可以包括如下步骤：
步骤h)，根据采样周期获取第一皮带的第一电流变量，以及第二皮带的第二电流变量。
本申请实施例中，能够根据采样周期获取第一皮带的第一电流变量，及第二皮带的第二电流变量。所以，电子设备可以按照采样周期规律的获取第一电流变量及第二电流变量，进而便于按照采样周期实时检测皮带的运行情况。
在一些实施例中，可以按照采样周期确定故障检测监控量，以使电子设备实时检测皮带运输系统的运行情况。作为一个示例，上述步骤S120可以包括如下步骤：
步骤i)，基于第一电流变量及第二电流变量，按照采样周期确定故障检测监控量。
本申请实施例中，能够基于第一电流变量及第二电流变量，按照采样周期确定故障检测监控量。所以，电子设备可以根据获取的第一电流变量及第二电流变量，按照采样周期实时检测皮带运输系统的运行情况。
图3提供了一种皮带运输系统的故障检测装置的结构示意图，皮带运输系统包括位于上游的第一皮带及位于下游的第二皮带；如图3所示，皮带运输系统的故障检测装置300包括：
获取模块301，用于获取第一皮带的第一电流变量及第二皮带的第二电流变量；
确定模块302，用于基于第一电流变量及第二电流变量确定故障检测监控量；
报警模块303，用于如果故障检测监控量大于预设阈值，则生成并发出报警信号。
在一些实施例中，确定模块用于：
基于第一电流变量及第二电流变量，利用第一预设公式确定目标矩阵，第一预设公式包括：
h(k)＝[-y(k-1) -y(k-2)…-y(k-n) u(k-1) u(k-2)…u(k-n)]T
θ(k)＝θ(k-1)+P(k-1)h(k)[hT(k)P(k-1)h(k)+μ]-1[y(k)-hT(k)θ(k-1)]
P(k)＝μ-1[I-K(k)hT(k)]P(k-1)
Θ(k)＝[θ(k-L+1)…θ(k-1) θ(k)]
其中，u(k)为第一电流变量，y(k)为第二电流变量，k为采样时刻，n为模型阶次，L为诊断时间窗口长度，μ为抗饱和参数，Θ(k)∈R2n×L为目标矩阵；
基于目标矩阵，利用第二预设公式确定第一向量w(k)及利用第三预设公式确定第二向量α(k)，第二预设公式包括：
Figure BDA0003124699100000141
第三预设公式包括：
Figure BDA0003124699100000142
Figure BDA0003124699100000143
Figure BDA0003124699100000144
其中，Θi(k)为矩阵Θ(k)第i行，X表示时间序列矩阵，xi表示时间序列，xi∈[0,1]，αi(k)为第二向量α(k)的第i个元素；
根据第一向量w(k)及所述第二向量α(k)确定故障检测监控量||l(k)||∞，其中||l(k)||∞＝||α(k)⊙w(k)||∞。
在一些实施例中，报警模块用于：
如果故障检测监控量大于预设的故障检测监控量阈值，则将第一目标值缓存在缓存单元；
当缓存单元根据第一目标值输出缓存数据时，判断缓存数据是否大于预设的缓存故障计数阈值；
如果缓存数据大于预设的缓存故障计数阈值，则生成并发出报警信号。
在一些实施例中，皮带运输系统的故障检测装置还用于：
获取皮带运输系统的初始参数，初始参数包括：采样周期及模型阶次，确定模型阶次的预设公式包括：n>(t/T+1)，其中，n表示模型阶次，且n取整数，t表示第一皮带向第二皮带转移负载所用的时间，T表示采样周期。
在一些实施例中，获取模块用于：
根据采样周期获取第一皮带的第一电流变量，以及第二皮带的第二电流变量。
在一些实施例中，确定模块用于：
基于第一电流变量及第二电流变量，按照采样周期确定故障检测监控量。
本申请实施例提供的皮带运输系统的故障检测装置，与上述实施例提供的皮带运输系统的故障检测方法具有相同的技术特征，所以也能解决相同的技术问题，达到相同的技术效果。
本申请实施例提供的一种电子设备，如图4所示，电子设备400包括存储器401、处理器402，所述存储器中存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述实施例提供的方法的步骤。
参见图4，电子设备还包括：总线403和通信接口404，处理器402、通信接口404和存储器401通过总线403连接；处理器402用于执行存储器401中存储的可执行模块，例如计算机程序。
其中，存储器401可能包含高速随机存取存储器(Random Access Memory，简称RAM)，也可能还包括非易失性存储器(non-volatilememory)，例如至少一个磁盘存储器。通过至少一个通信接口404(可以是有线或者无线)实现该系统网元与至少一个其他网元之间的通信连接，可以使用互联网，广域网，本地网，城域网等。
总线403可以是ISA总线、PCI总线或EISA总线等。所述总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图4中仅用一个双向箭头表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
其中，存储器401用于存储程序，所述处理器402在接收到执行指令后，执行所述程序，前述本申请任一实施例揭示的过程定义的装置所执行的方法可以应用于处理器402中，或者由处理器402实现。
处理器402可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器402中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器402可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，简称CPU)、网络处理器(NetworkProcessor，简称NP)等；还可以是数字信号处理器(DigitalSignal Processing，简称DSP)、专用集成电路(Application Specific IntegratedCircuit，简称ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，简称FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本申请实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本申请实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器401，处理器402读取存储器401中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。
对应于上述皮带运输系统的故障检测方法，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可运行指令，所述计算机可运行指令在被处理器调用和运行时，所述计算机可运行指令促使所述处理器运行上述皮带运输系统的故障检测方法的步骤。
本申请实施例所提供的皮带运输系统的故障检测装置可以为设备上的特定硬件或者安装于设备上的软件或固件等。本申请实施例所提供的装置，其实现原理及产生的技术效果和前述方法实施例相同，为简要描述，装置实施例部分未提及之处，可参考前述方法实施例中相应内容。所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，前述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，均可以参考上述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露装置和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，又例如，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
再例如，附图中的流程图和框图显示了根据本申请的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请提供的实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。
所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述皮带运输系统的故障检测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(Read-OnlyMemory，简称ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，简称RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释，此外，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本申请的具体实施方式，用以说明本申请的技术方案，而非对其限制，本申请的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请实施例技术方案的范围。都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种皮带运输系统的故障检测方法，其特征在于，所述皮带运输系统包括位于上游的第一皮带及位于下游的第二皮带；所述方法包括：
获取所述第一皮带的第一电流变量及所述第二皮带的第二电流变量；
基于所述第一电流变量及所述第二电流变量确定故障检测监控量；
如果所述故障检测监控量大于预设阈值，则生成并发出报警信号。
2.根据权利要求1所述的皮带运输系统的故障检测方法，其特征在于，基于所述第一电流变量及所述第二电流变量确定故障检测监控量的步骤，包括：
基于所述第一电流变量及所述第二电流变量，利用第一预设公式确定目标矩阵，所述第一预设公式包括：
h(k)＝[-y(k-1) -y(k-2) … -y(k-n) u(k-1) u(k-2) … u(k-n)]T
θ(k)＝θ(k-1)+P(k-1)h(k)[hT(k)P(k-1)h(k)+μ]-1[y(k)-hT(k)θ(k-1)]
P(k)＝μ-1[I-K(k)hT(k)]P(k-1)
Θ(k)＝[θ(k-L+1) … θ(k-1) θ(k)]
其中，u(k)为第一电流变量，y(k)为第二电流变量，k为采样时刻，n为模型阶次，L为诊断时间窗口长度，μ为抗饱和参数，Θ(k)∈R2n×L为目标矩阵；
基于所述目标矩阵，利用第二预设公式确定第一向量w(k)及利用第三预设公式确定第二向量α(k)，所述第二预设公式包括：
Figure FDA0003124699090000011
所述第三预设公式包括：
Figure FDA0003124699090000021
Figure FDA0003124699090000022
Figure FDA0003124699090000023
其中，Θi(k)为矩阵Θ(k)第i行，X表示时间序列矩阵，xi表示时间序列，xi∈[0,1]，αi(k)为第二向量α(k)的第i个元素；
根据所述第一向量w(k)及所述第二向量α(k)确定故障检测监控量||l(k)||∞，其中||l(k)||∞＝||α(k)⊙w(k)||∞。
3.根据权利要求1所述的皮带运输系统的故障检测方法，其特征在于，如果所述故障检测监控量大于预设阈值，则生成并发出报警信号的步骤，包括：
如果所述故障检测监控量大于预设的故障检测监控量阈值，则将第一目标值缓存在缓存单元；
当缓存单元根据所述第一目标值输出缓存数据时，判断所述缓存数据是否大于预设的缓存故障计数阈值；
如果所述缓存数据大于预设的缓存故障计数阈值，则生成并发出报警信号。
4.根据权利要求1所述的皮带运输系统的故障检测方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取所述皮带运输系统的初始参数，所述初始参数包括：采样周期及模型阶次，确定所述模型阶次的预设公式包括：n>(t/T+1)，其中，n表示模型阶次，且n取整数，t表示第一皮带向第二皮带转移负载所用的时间，T表示采样周期。
5.根据权利要求4所述的皮带运输系统的故障检测方法，其特征在于，获取所述第一皮带的第一电流变量及所述第二皮带的第二电流变量的步骤，包括：
根据所述采样周期获取所述第一皮带的第一电流变量，以及所述第二皮带的第二电流变量。
6.根据权利要求5所述的皮带运输系统的故障检测方法，其特征在于，基于所述第一电流变量及所述第二电流变量确定故障检测监控量的步骤，包括：
基于所述第一电流变量及所述第二电流变量，按照所述采样周期确定故障检测监控量。
7.一种皮带运输系统的故障检测装置，其特征在于，所述皮带运输系统包括位于上游的第一皮带及位于下游的第二皮带；所述装置包括：
获取模块，用于获取所述第一皮带的第一电流变量及所述第二皮带的第二电流变量；
确定模块，用于基于所述第一电流变量及所述第二电流变量确定故障检测监控量；
报警模块，用于如果所述故障检测监控量大于预设阈值，则生成并发出报警信号。
8.根据权利要求7所述的皮带运输系统的故障检测装置，其特征在于，确定模块用于：
基于所述第一电流变量及所述第二电流变量，利用第一预设公式确定目标矩阵，所述第一预设公式包括：
h(k)＝[-y(k-1) -y(k-2) … -y(k-n) u(k-1) u(k-2) … u(k-n)]T
θ(k)＝θ(k-1)+P(k-1)h(k)[hT(k)P(k-1)h(k)+μ]-1[y(k)-hT(k)θ(k-1)]
P(k)＝μ-1[I-K(k)hT(k)]P(k-1)
Θ(k)＝[θ(k-L+1) … θ(k-1) θ(k)]
其中，u(k)为第一电流变量，y(k)为第二电流变量，k为采样时刻，n为模型阶次，L为诊断时间窗口长度，μ为抗饱和参数，Θ(k)∈R2n×L为目标矩阵；
基于所述目标矩阵，利用第二预设公式确定第一向量w(k)及利用第三预设公式确定第二向量α(k)，所述第二预设公式包括：
Figure FDA0003124699090000041
所述第三预设公式包括：
Figure FDA0003124699090000042
Figure FDA0003124699090000043
Figure FDA0003124699090000044
其中，Θi(k)为矩阵Θ(k)第i行，X表示时间序列矩阵，xi表示时间序列，xi∈[0,1]，αi(k)为第二向量α(k)的第i个元素；
根据所述第一向量w(k)及所述第二向量α(k)确定故障检测监控量||l(k)||∞，其中||l(k)||∞＝||α(k)⊙w(k)||∞。
9.一种电子设备，包括存储器、处理器，所述存储器中存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述权利要求1至6任一项所述的方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机可运行指令，所述计算机可运行指令在被处理器调用和运行时，所述计算机可运行指令促使所述处理器运行所述权利要求1至6任一项所述的方法。
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