CN114384154A - 基于时域统计特征的凿岩钎头故障在线诊断方法和系统 - Google Patents

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Abstract

本申请公开了一种基于时域统计特征的凿岩钎头故障在线诊断方法和系统，该方法包括：通过安装在凿岩机液压马达上的振动传感器接收凿岩钎头的回转运动所产生的振动加速度信号；振动加速度信号先进行小波阈值去噪的预处理；接着对获得的多个数据集依次进行分组；分组后的数据通过时域统计特征的计算，得到振动加速度信号在时域上的统计特征；获取基准数据集的振动加速度信号在时域上的统计特征的平均值，并根据该平均值和待测样本的时域统计特征计算出监测指标；把基准数据集所对应的监测指标作为预备数据构建X控制图，根据待测样本数据对应的监测指标与所构建X控制图上控制限的偏离情况，表征待测样本数据对应的凿岩钎头运行状态。

Description

基于时域统计特征的凿岩钎头故障在线诊断方法和系统
技术领域
本申请涉及到凿岩钎头故障诊断领域，具体而言，涉及一种基于时域统计特征的凿岩钎头故障在线诊断方法和系统。
背景技术
钻爆法施工是一种在隧道掌子面上钻出炮孔，然后利用炸药爆破来破碎岩体，进行隧道掘进的施工方法。目前钻爆法施工的主体设备为凿岩台车，又称凿岩机，凿岩机的自动化程度，对隧道掘进的推进效率具有重要的影响。凿岩钎头是凿岩机在进行隧道凿岩工作中的关键零部件，一旦凿岩钎头在凿岩机工作时发生断齿、开裂和过度磨损等故障,就可能对隧道掘进过程的质量、安全和经济效益造成重大影响；然而钎头与岩石互相嵌入、绞织的作用过程，决定了工作面是一个封闭空间，直接、实时观测钎头状态，没有空间上的可能。
凿岩钎头的故障诊断可分为直接法和间接法，其中直接法需要凿岩机停止工作甚至需要把钎头取下，进而影响隧道掘进的施工效率；而间接法可以通过分析凿岩钎头工作过程中采集到的其他信号间接地对钎头进行故障诊断分析，具有在线监测、实时性等优点，但间接法的诊断精度和选择监测的信号类型有很大关系，目前最常用的是凿岩钎头工作过程中采集到的振动加速度信号。
应用振动加速度信号最关键的一步是特征提取，目前在特征提取方面存在一些问题:（1）由于凿岩钎头工作条件复杂，采集到的凿岩机振动加速度信号会含有冗余数据，从中准确提取有用的特征具有挑战性，通常需要借助大量的经验；（2）特征提取的过程抽象、计算复杂，增加了问题分析的复杂性和计算时间，在实际应用中对凿岩钎头的故障诊断效率较低。因此如何从振动加速度信号中准确地提取尽量少的特征来体现凿岩钎头的健康状况，成为了凿岩钎头在线故障诊断需要解决的问题。
发明内容
本申请实施例提供了一种基于时域统计特征的凿岩钎头故障在线诊断方法和系统，以至少解决现有技术中使用振动加速度信号来在线诊断凿岩钎头健康状况所存在的问题。
根据本申请的一个方面，提供了一种基于时域统计特征的凿岩钎头在线故障诊断方法，包括：通过安装在凿岩机液压马达上的振动传感器接收凿岩钎头的回转运动所产生的振动加速度信号；将采集到的振动加速度信号进行小波阈值去噪；将采集到的多个数据集中每个数据集进行分组，其中，分组后每组数据的数量不少于所述凿岩钎头旋转一圈所述振动传感器所采集的数据量；对分组后的数据进行时域统计特征的计算，得到振动加速度信号在时域上的统计特征；获取基准数据集的振动加速度信号在时域上的统计特征的平均值，并根据该平均值和待测样本的时域统计特征值获取监测指标；把基准数据集所对应的监测指标作为预备数据并构建X控制图，根据待测样本数据对应的监测指标与所构建X控制图的上控制限的偏离情况确定所述待测样本数据对应的凿岩钎头的运行状态，其中，所述运行状态用于指示所述凿岩钎头是否发生故障。
根据本申请的另一个方面还提供了一种基于时域统计特征的凿岩钎头故障在线诊断系统，包括：接收模块，用于通过安装在凿岩机液压马达上的振动传感器接收凿岩钎头的回转运动所产生的振动加速度信号；滤波模块，用于将采集到的振动加速度信号进行小波阈值去噪；分组模块，用于将采集到的多个数据集中每个数据集进行分组，其中，分组后每组数据中个数不少于所述凿岩钎头旋转一圈所述振动传感器所采集的数据量；统计模块，用于对分组后的数据进行时域统计特征的计算，得到振动加速度信号在时域上的统计特征；获取模块，用于获取基准数据集的振动加速度信号在时域上的统计特征的平均值，并根据该平均值和待测样本的时域统计特征值获取监测指标；处理模块，用于把基准数据集所对应的监测指标作为预备数据并构建X控制图，根据待测样本数据对应的监测指标与所构建X控制图上控制限的偏离情况确定所述待测样本数据对应的凿岩钎头的运行状态，其中，所述运行状态用于指示所述凿岩钎头是否发生故障。
在本申请实施例中，采用了通过安装在凿岩机液压马达上的振动传感器接收凿岩钎头的回转运动所产生的振动加速度信号； 将采集到的振动加速度信号进行小波阈值去噪；将采集到的多个数据集中每个数据集进行分组，其中，分组后每组数据中个数不少于所述凿岩钎头旋转一圈所述振动传感器所采集的数据量；对分组后的数据进行时域统计特征的计算，得到振动加速度信号在时域上的统计特征；获取基准数据集的振动加速度信号在时域上的统计特征的平均值，并根据该平均值和待测样本的时域统计特征值计算监测指标；根据待测样本数据对应的监测指标与所构建X控制图的上控制限的偏离情况确定所述待测样本数据对应的凿岩钎头的运行状态，其中，所述运行状态用于指示所述凿岩钎头是否发生故障。通过本申请解决了现有技术中使用振动加速度信号来诊断凿岩钎头健康状况所存在的问题，从而降低了问题分析的复杂性和计算时间，提高凿岩钎头故障诊断效率。
附图说明
构成本申请的一部分的附图用来提供对本申请的进一步理解，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
图1是根据本申请实施例的液压凿岩机回转机构及振动传感器安装位置示意图。
图2是根据本申请实施例的第i个数据集中xij和yij构成的矩形示意图。
图3是根据本申请实施例的基于时域统计特征的凿岩钎头故障在线诊断方法的流程图。
图4是根据本申请实施例的基准数据集的监测指标的示意图。
具体实施方式
需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
在本实施例中提供了一种基于时域统计特征的凿岩钎头故障在线诊断方法，该方法包括如下步骤：
步骤S102，通过安装在凿岩机液压马达上的振动传感器接收凿岩钎头的回转运动所产生的振动加速度信号；
将采集到的振动加速度信号进行小波阈值去噪；
步骤S104，将采集到的多个数据集中每个数据集进行分组，其中，分组后的每组数据中个数不少于所述凿岩钎头旋转一圈所述振动传感器所采集的数据量；
步骤S106，对分组后的数据进行时域统计特征的计算，得到振动加速度信号在时域上的统计特征；
统计时域的方式有很多种，例如，取第i个数据集中第j个小组的所有振动加速度信号正值和负值，分别计算所有正值和负值的平均值，并分别记为xij (m/s2)、yij (m/s2)；把第i个数据集中的所有xij和yij表示在坐标系中；分别求xij和yij的平均值在坐标系中用上下两条虚线表示并构成一个矩形，该矩形面积Ai为：
Figure DEST_PATH_IMAGE001
式中，k为数据集中所分数据小组数，该面积值Ai即为振动加速度信号在时域上的统计特征。
步骤S108，获取基准数据集的振动加速度信号在时域上的统计特征的平均值，并根据该平均值和待测样本的时域统计特征值计算监测指标；
在本实施例中，提供了如下一种可选的求监测指标的方式：求出所述凿岩钎头正常运行状态下基准数据集的时域统计特征平均值Ā，并令所有的特征值Ai除以Ā得到ai：
Figure DEST_PATH_IMAGE002
Figure DEST_PATH_IMAGE003
式中，m为所述凿岩钎头正常运行状态下的基准数据集个数，a即为所述监测指标，ai表示第i个数据集对应的所述凿岩钎头运行状态监测指标。
步骤S110，根据待测样本数据对应的监测指标与所建立X控制图的上控制限的偏离情况确定所述待测样本数据对应的凿岩钎头的运行状态，其中，所述运行状态用于指示所述凿岩钎头是否发生故障。
例如，可以根据待测样本数据对应的监测指标与基准数据集对应的监测指标的偏离情况建立X控制图，其中，所述X控制图用于确定所述待测样本数据对应的凿岩钎头的运行状态。
其中，以m组钎头正常运行状态下的基准数据集所对应的监测指标为预备数据，X控制图的中心线CL、标准偏差S、上控制限UCL可分别用下式确定：
中心线CL的值为
Figure DEST_PATH_IMAGE004
式中 xi为第i组预备数据的监测指标；m为预备数据的组数。
预备数据的标准偏差S为
Figure DEST_PATH_IMAGE005
上控制限的值UCL为
Figure DEST_PATH_IMAGE006
规定传感器采集第T组数据时凿岩钎头的监测指标超出X控制图的上控制限UCL时，诊断出凿岩钎头发生故障。
通过上述步骤解决了现有技术中使用振动加速度信号来诊断凿岩钎头健康状况所存在的问题，从而降低了问题分析的复杂性和计算时间，提高凿岩钎头故障诊断效率。
下面结合一个可选的实施例进行说明。在本实施例中考虑到现有技术存在如下缺陷：（1）现有凿岩钎头故障诊断技术主要为直接法，需要凿岩机停止工作后对凿岩钎头进行故障诊断，不具有在线实时故障诊断的功能；（2）间接法的诊断精度和选择监测的信号以及监测的位置有很大关系，为了提高故障诊断精度需要选择合适的监测信号以及监测位置；（3）由于凿岩钎头工作条件复杂，采集到的凿岩机振动加速度信号会含有冗余数据，从中准确提取有用的特征具有挑战性，通常需要借助大量的经验；（4）特征提取的过程抽象、计算复杂，增加了问题分析的复杂性和计算时间，在实际应用中对凿岩钎头的故障诊断效率较低。
本实施例提出一种基于时域统计特征的凿岩钎头故障在线诊断方法，解决：（1）实现凿岩钎头的在线故障诊断；（2）选择合适的监测信号以及监测位置；（3）构建信号特征；（4）降低问题分析的复杂性和计算时间，提高凿岩钎头故障诊断效率。
本实施例提出一种基于时域统计特征的凿岩钎头故障在线诊断方法，首先需要进行振动加速度信号的采集。由于凿岩钎头工作时位于岩石内部，直接采集其振动加速度信号是不实际的，因此需要通过间接采集与凿岩钎头相连接的液压凿岩机的振动加速度信号。振动传感器在液压凿岩机上的安装位置会对凿岩钎头故障情况的监测结果产生很大影响，因此需要选择合适的振动传感器安装位置。如图1所示为液压凿岩机的回转机构示意图，在图1中，1为液压马达，2为传动轴，3为减速器，4为钎尾（花键套），5为钎杆，6为凿岩钎头，7为振动传感器。其中凿岩钎头的回转运动是液压马达的回转运动通过减速器传递过来的，凿岩钎头的振动情况与液压马达的振动情况间接相关，所以本发明提出将振动传感器安装在液压马达上，通过采集液压马达的振动加速度信号来间接监测凿岩钎头的运行状况。
凿岩过程中凿岩钎头是逐渐进入岩石内部的，凿岩钎头在完成钻孔过程产生的振动加速度信号是不平稳的，为了避免因采集的振动信号不平稳造成故障诊断效果不好，需要对传感器采集凿岩机振动加速度信号的时间段进行规定。规定传感器在凿岩钎头钻孔进给过程的中间2s进行采样，从凿岩钎头刚接触到岩石开始计时，传感器采集t~t+2s时间段内的振动加速度信号，其中t的计算方法如下：
Figure DEST_PATH_IMAGE007
其中l(m)为预定钻孔深度，v(m/min)为进给速度。
由于凿岩机工作环境较为嘈杂，且凿岩过程是非平稳变化的，采集到凿岩机振动加速度信号会包含大量的冗余噪声信号，所以首先需要对采集到的信号进行去噪操作，本发明选用去噪效果较好的小波阈值去噪法对振动加速度信号去噪，后续方法均基于已经去噪的振动加速度信号。
本实施例中的技术方案流程如图3所示，在图3示出的步骤中，采集凿岩机的振动加速度信号，然后使用小波阈值进行去噪处理，构建时域统计特征，构建监测指标，建立X控制图。首先将凿岩机的振动加速度信号进行数据分组，然后用统计分析方法求出振动加速度信号的时域统计特征，在此基础上构造出凿岩钎杆状态监测指标，将待测数据样本的监测指标同X控制图结合判断凿岩钎头运行状态。
1.构建时域统计特征
（1）数据分组
由于凿岩钎头在正常运转状态下其振动加速度信号的幅值是相对平稳的，一旦钎头出现故障后其每旋转一圈故障点都会和其他部件冲击，造成振动加速度信号的幅值有明显增大，因此选取每圈振动加速度信号的幅值构建的时域统计特征可以反映凿岩钎头的健康状态。
把凿岩钎头每次钻孔时传感器采集的振动加速度信号进行分组，分组原则为每组数据的个数不少于钎头每旋转一圈传感器所采集的数据量，按下述方案进行分组。
钎头每旋转一圈传感器所采集数据个数g为
Figure DEST_PATH_IMAGE008
式中 n为钎头转速（r/min），fs为采样频率（Hz）。
为保证每个小组中的数据个数不少于g，对g进行向上取整，可初步求得每个数据集中数据应分组数h为
Figure DEST_PATH_IMAGE009
式中 p为每个数据集中包含的数据个数；并定义<x>为上取整函数，对x∈R，<x>的取值为大于或等于x的最小整数。
为保证每个数据集中数据应分组数为整数，规定每个数据集所分小组数k为
Figure DEST_PATH_IMAGE010
式中 定义[x]为下取整函数，对x∈R,[x]取值为小于或等于x的最大整数。
用数据集中数据个数p除于数据集中所分数据小组数k，对结果进行向下取整即可求得每个小组中的数据个数t
Figure DEST_PATH_IMAGE011
综合上述分组规则，每个数据集分别被分为k个小组，每个小组中含有t个数据，未被分组的数据不予分析。
（2）时域统计特征
取第i个数据集中第j个小组的所有振动加速度信号正值和负值，分别计算所有正值和负值的平均值，并分别记为xij (m/s2)、yij (m/s2)；把第i个数据集中的所有xij和yij表示在坐标系中，如图2所示。
分别求xij和yij的平均值并用图2中上下两条虚线表示，可构成一个矩形（图2中虚线所示），该矩形面积Ai为
Figure DEST_PATH_IMAGE012
式中 k为数据集中所分数据小组数。
该面积值Ai即为本发明中构建的凿岩机振动加速度信号时域统计特征，经过数据分组，该特征值最大程度考虑了凿岩钎头的每一圈振动加速度信号，并通过两次求平均降低了异常数据点对特征值的干扰。
2.构建监测指标
为使上述特征值具有一般性，对该特征值进行处理，构造出凿岩钎头健康状态监测指标a。将凿岩钎头正常运行状态下采集的振动加速度信号作为基准数据集，求出基准数据集的时域统计特征平均值Ā，并令所有的特征值Ai除以Ā得到ai
Figure DEST_PATH_IMAGE013
Figure DEST_PATH_IMAGE014
式中 m为凿岩钎头正常运行状态下的基准数据集个数，a即为本发明所构建的凿岩钎头运行监测指标，ai表示第i个数据集对应的凿岩钎头运行状态监测指标。
特征值进行上述处理后凿岩钎头正常运行状态下的预备数据集监测指标平均值为1，其他情况下的监测指标可以表示凿岩钎头健康状态与正常状态偏离程度，可作为凿岩钎头故障诊断的有效监测指标。
3.确定X控制图
X控制图可以用来监测系统过程因素，进行系统内部质量控制，本发明结合X控制图和上述监测指标进行凿岩钎头的故障诊断。X控制图的参数有总体均值CL、标准偏差S以及控制限UCL、LCL，由于钎头发生故障时监测指标的值总体呈上升趋势，故本文控制限只需考虑上控制限UCL。
以m组钎头正常运行状态下的基准数据集所对应的监测指标为预备数据，X控制图的中心线CL、标准偏差S、上控制限UCL可分别用下式确定。
中心线CL的值为
Figure DEST_PATH_IMAGE015
式中 xi为第i组预备数据的监测指标；m为预备数据的组数。
预备数据的标准偏差S为
Figure DEST_PATH_IMAGE016
上控制限的值UCL为
Figure DEST_PATH_IMAGE017
规定传感器采集第T组数据时凿岩钎头的监测指标超出X控制图的上控制限UCL时，方可诊断出凿岩钎头发生故障。
综上，本实施例所提出的方法可以实现凿岩钎头的在线故障诊断，通过构建了一个基于振动信号时域的统计特征，有效解决了特征提取困难的缺点，并且该特征只和振动加速度信号时域上的幅值有关，计算简便，有效降低了问题分析的复杂性和计算时间，能够提高凿岩钎头的故障诊断效率。
通过本实施例可以实现如下效果：（1）实现了凿岩钎头的在线故障诊断；（2）提出了通过监测凿岩机的振动加速度信号来间接对凿岩钎头的故障进行诊断，并确定了振动信号的监测位置为凿岩机的液压马达。（3）提出构建一种新的时域统计特征，用一个特征就体现了凿岩钎头的运行状况，该特征计算简单，降低问题分析的复杂性，提高了凿岩钎头的故障诊断效率。（4）提出凿岩钎头状态监测指标和X控制图结合的方法，使得凿岩钎头故障诊断过程表达清晰准确、直观形象。
下面结合一个例子对本实施例进行说明。
本实施例中使用阿特拉斯.科普柯（Atlas Copco）生产的YYG8液压凿岩机，使用的凿岩钎头是直径51mm的柱齿钎头，YYG8液压凿岩机被安装在DW1-70凿岩台车上进行凿岩钻孔工作，本实施例中YYG8液压凿岩机的工作参数为：冲击功率8Kw、冲击频率50Hz、转速300r/min、最大回转扭矩为400N、进给速度为1m/min，预定钻孔深度为０.５ｍ。
首先进行振动加速度信号的采集，采集的信号包括凿岩钎头正常状态、断齿、裂纹、过度磨损4种状况下运转时对应的凿岩机液压马达振动加速度信号。使用型号为PCB353B33的振动传感器采集YYG8液压凿岩机液压马达的振动加速度信号，其中振动传感器安装位置为如图1所示液压马达的正下方，信号采样频率为10kHz，采样时间为2s，每次采样数据文件中含有20000个数据点，振动传感器在每次凿岩钎头钻孔进给过程的中间2s进行采样。从凿岩钎头刚接触到岩石开始计时，传感器采集t~t+2s时间段内的振动加速度信号，其中t的计算方法如下：
Figure DEST_PATH_IMAGE018
整个实施例分四组进行，四组分别用正常状态钎头、断齿钎头、裂纹钎头、过度磨损钎头进行凿岩工作，并采集4种不同状态钎头工作时凿岩机液压马达的振动加速度信号，其中正常状态钎头工作时采集50组振动加速度信号作为基准数据集，断齿钎头、裂纹钎头、过度磨损钎头工作时都分别采集5组振动加速度信号作为验证数据集。
首先对采集到的所有振动加速度信号进行小波去噪。使用db4小波基函数、5层小波分解、heursure 阈值以及渐进半软阈值函数对采集到的所有振动加速度信号进行小波去噪。
1. 构建时域统计特征
（1）数据分组
上述基准数据集和验证数据集共65个数据集，每个数据集时长2s，含有20000个数据点。按照本发明中数据分组的计算方法计算:
振动传感器采样频率为10kHz，凿岩钎头转速为300r/min，则凿岩钎头每旋转一圈传感器所采集数据个数g为
Figure DEST_PATH_IMAGE019
每个数据集中有20000个数据，为保证每个小组中的数据个数不少于g，对g进行向上取整，可初步求得每个数据集中数据应分组数h为
Figure DEST_PATH_IMAGE020
用数据集中数据个数p除于数据集中所分数据小组数k，对结果进行向下取整即可求得每个小组中的数据个数t
Figure DEST_PATH_IMAGE021
综合上述分组计算结果，凿岩钎头每旋转一圈振动传感器采集的点数为2000个，单个数据集应被分为10个小组，每个小组中包含2000个数据。因此65个数据集共被分为650个小组，每组包含2000个数据，未被分组的数据不予分析。
（2）时域统计特征
取第i个数据集中第j个小组的所有振动加速度信号正值和负值，分别计算所有正值和负值的平均值，并分别记为xij (m/s2)、yij(m/s2)；把第i个数据集中的所有xij和yij表示在坐标系中，如图2所示。分别求xij和yij的平均值并用图2中上下两条虚线表示，可构成一个矩形（图2中虚线所示），该矩形面积Ai为
Figure DEST_PATH_IMAGE022
式中 k为数据集中所分数据小组数，本实施例中k=10。
2.构建监测指标
为使上述特征值具有一般性，对该特征值进行处理，构造出凿岩钎头运行状态监测指标a。将凿岩钎头正常运行状态下采集的振动加速度信号作为基准数据集，求出基准数据集的时域统计特征平均值Ā，并令所有的特征值Ai除以Ā得到ai
Figure DEST_PATH_IMAGE023
Figure DEST_PATH_IMAGE024
式中 m为凿岩钎头正常运行状态下的基准数据集个数,本实施例中m=50，a即为本发明所构建的凿岩钎头运行监测指标，ai表示第i个数据集对应的凿岩钎头运行状态监测指标。
3. 确定X控制图
以m组钎头正常运行状态下的基准数据集所对应的监测指标为预备数据，X控制图的中心线CL、标准偏差S、上控制限UCL可分别用下式确定。
中心线CL的值为
Figure DEST_PATH_IMAGE025
式中 xi为第i组预备数据的监测指标；m为预备数据的组数。
预备数据的标准偏差S为
Figure DEST_PATH_IMAGE026
上控制限的值UCL为
Figure DEST_PATH_IMAGE027
首先对50组正常运行状态下的基准数据进行分析，求出其时域统计特征，分析可得基准数据的时域统计特征A的均值Ā=4.0086，并由此得到轴承运行状态监测指标a，确定出X控制图的均值线CL=1，方差S=0.0123，上控制线UCL=CL+3S=1.0369，由此可确定出X控制图基本参数。
4. 验证结果
将凿岩钎头正常状态下采集的50组基准数据监测指标绘制在X控制图中，如图4所示，从图中可观察到50个基准数据集的监测指标均在均值线附近分布，且没有超出上控制限的监测指标，说明所建立的凿岩钎头故障诊断模型对于凿岩钎头正常运行状态下的基准数据没有出现故障误判。
求出断齿钎头、裂纹钎头、过度磨损钎头运行时采集的振动加速度信号对应的监测指标，如表1所示。
表1断齿钎头、裂纹钎头、过度磨损钎头的监测指标
Figure DEST_PATH_IMAGE029
表1中三种故障数据的监测指标相比基准数据集的监测指标有了明显提高，所有故障数据的监测指标均超出了X控制图的上控制线1.0369，可判定三种监测指标对应的凿岩钎头均出现了故障，由此可见本发明所提出的凿岩钎头故障在线诊断方法能够有效反映钎头故障的存在，证明本发明所提出方法的有效性与可行性。
通过上述实施例提供的一种基于时域统计特征的凿岩钎头故障在线诊断方法，采用间接法并选用监测振动加速度信号；确定振动传感器合适的安装位置（液压凿岩机）；确定采集振动加速度信号的时间段（凿岩钎头钻孔进给过程的中间2s进行采样）；构建时域统计特征（数据分组方法；两次求平均；时域统计特征）；构建监测指标；建立X控制图（只利用上控制限）。
在本实施例中，提供一种电子装置，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，处理器被设置为运行计算机程序以执行以上实施例中的方法。
上述程序可以在处理器中运行，或者也可以存储在存储器中（或称为计算机可读介质），计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存 (PRAM)、静态随机存取存储器 (SRAM)、动态随机存取存储器 (DRAM)、其他类型的随机存取存储器 (RAM)、只读存储器 (ROM)、电可擦除可编程只读存储器 (EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘 (DVD) 或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体 (transitory media)，如调制的数据信号和载波。
这些计算机程序也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤，对应与不同的步骤可以通过不同的模块来实现。
该本实施例中就提供了这样的一种装置或系统。该系统被称为基于时域统计特征的凿岩钎头故障在线诊断系统，包括：接收模块，用于通过安装在凿岩机液压马达上的振动传感器接收凿岩钎头的回转运动所产生的振动加速度信号；滤波模块，用于将采集到的振动加速度信号进行小波阈值去噪；分组模块，用于将采集到的多个数据集中每个数据集进行分组，其中，分组后的每组数据中个数不少于所述凿岩钎头旋转一圈所述振动传感器所采集的数据量；统计模块，用于对分组后的数据进行时域统计特征的计算，得到振动加速度信号在时域上的统计特征；获取模块，用于获取基准数据集的振动加速度信号在时域上的统计特征的平均值，并根据该基准数据集的时域统计特征平均值和待测样本的时域统计特征值获取监测指标；处理模块，用于把基准数据集所对应的监测指标作为预备数据并构建X控制图，根据待测样本数据对应的监测指标与所构建X控制图的上控制限的偏离情况确定所述待测样本数据对应的凿岩钎头的运行状态，其中，所述运行状态用于指示所述凿岩钎头是否发生故障。
该系统或者装置用于实现上述的实施例中的方法的功能，该系统或者装置中的每个模块与方法中的每个步骤相对应，已经在方法中进行过说明的，在此不再赘述。
例如，所述统计模块用于：首先对采集到的所有振动加速度信号进行小波去噪。使用db4小波基函数、5层小波分解、heursure 阈值以及渐进半软阈值函数对采集到的所有振动加速度信号进行小波去噪。
例如，所述统计模块用于：取第i个数据集中第j个小组的所有振动加速度信号正值和负值，分别计算所有正值和负值的平均值，并分别记为xij (m/s2)、yij(m/s2)；把第i个数据集中的所有xij和yij表示在坐标系中；分别求xij和yij的平均值在坐标系中用上下两条虚线表示并构成一个矩形，该矩形面积Ai为：
Figure DEST_PATH_IMAGE030
式中，k为数据集中所分数据小组数，该面积值Ai即为振动加速度信号在时域上的统计特征。
又例如，所述获取模块用于：
求出所述凿岩钎头正常运行状态下基准数据集的时域统计特征平均值Ā，并令所有的特征值Ai除以Ā得到ai：
Figure DEST_PATH_IMAGE031
Figure DEST_PATH_IMAGE032
式中，m为所述凿岩钎头正常运行状态下的基准数据集个数，a即为所述监测指标，ai表示第i个数据集对应的所述凿岩钎头运行状态监测指标。
又例如，所述处理模块用于：把基准数据集所对应的监测指标作为预备数据构建X控制图，其中，所述X控制图用于确定所述待测样本数据对应的凿岩钎头的运行状态。可选地，所述处理模块用于：以m组钎头正常运行状态下的基准数据集所对应的监测指标为预备数据，X控制图的中心线CL、标准偏差S、上控制限UCL可分别用下式确定：中心线CL的值为
Figure DEST_PATH_IMAGE033
式中 xi为第i组预备数据的监测指标；m为预备数据的组数。预备数据的标准偏差S为
Figure DEST_PATH_IMAGE034
上控制限的值UCL为
Figure DEST_PATH_IMAGE035
规定传感器采集第T组数据时凿岩钎头的监测指标超出X控制图的上控制限UCL时，诊断出凿岩钎头发生故障。
上述实施例涉及一种基于时域统计特征的凿岩钎头故障在线诊断方法，属于凿岩钎头故障诊断技术领域。首先需要采集液压凿岩机的振动加速度信号并进行小波阈值去噪，其次对凿岩机振动加速度信号进行分组，构建振动加速度信号的时域统计特征和凿岩钎头状态的监测指标，然后利用凿岩钎头正常状态下的监测指标建立X控制图模型，通过比较待测样本的监测指标是否超过X控制图的上控制限来对凿岩钎头的运行状态进行诊断。通过可实施例对凿岩钎头故障在线诊断方法进行试验验证，结果表明本发明所提方法的有效性。
以上仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。

Claims (10)

1.一种基于时域统计特征的凿岩钎头故障在线诊断方法，其特征在于，包括：
通过安装在凿岩机液压马达上的振动传感器接收凿岩钎头的回转运动所产生的振动加速度信号；
将采集到的振动加速度信号进行小波阈值去噪；
将采集到的多个数据集中每个数据集进行分组，其中，每组数据的个数不少于所述凿岩钎头旋转一圈所述振动传感器所采集的数据量；
对分组后的数据进行时域统计特征的计算，得到振动加速度信号在时域上的统计特征；
获取基准数据集的振动加速度信号在时域上的统计特征的平均值，并根据该平均值和待测样本的时域统计特征计算出监测指标；
把基准数据集所对应的监测指标作为预备数据构建出X控制图，根据待测样本数据对应的监测指标与所构建X控制图上控制限的偏离情况，表征待测样本数据对应的凿岩钎头运行状态，所属运行状态用于指示所述凿岩钎头是否发生故障。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对分组后的数据进行时域统计特征的计算，得到振动加速度信号在时域上的统计特征包括：
取第i个数据集中第j个小组的所有振动加速度信号正值和负值，分别计算所有正值和负值的平均值，并分别记为xij(m/s2)、yij(m/s2)；把第i个数据集中的所有xij和yij表示在坐标系中；分别求xij和yij的平均值在坐标系中用上下两条虚线表示并构成一个矩形，该矩形面积Ai为：
Figure 348968DEST_PATH_IMAGE001
式中，k为数据集中所分数据小组数，该面积值Ai即为振动加速度信号在时域上的统计特征。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，获取基准数据集的振动加速度信号在时域上的统计特征的平均值，并根据该平均值和待测样本的时域统计特征计算出监测指标包括：
求出所述凿岩钎头正常运行状态下基准数据集的时域统计特征平均值Ā ，并令所有的特征值Ai除以Ā得到ai：
Figure 965894DEST_PATH_IMAGE002
Figure 646274DEST_PATH_IMAGE003
式中，m为所述凿岩钎头正常运行状态下的基准数据集个数，a即为所述监测指标，ai表示第i个数据集对应的所述凿岩钎头运行状态监测指标。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据待测样本数据对应的监测指标与所构建X控制图上控制限的偏离情况确定所述待测样本数据对应的凿岩钎头的运行状态包括：
所述X控制图用于确定所述待测样本数据对应的凿岩钎头的运行状态，规定传感器采集第T组数据时凿岩钎头的监测指标超出X控制图的上控制限UCL时，方可诊断出凿岩钎头发生故障。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，把基准数据集所对应的监测指标作为预备数据并建立X控制图包括：
以m组钎头正常运行状态下的基准数据集所对应的监测指标为预备数据，X控制图的中心线CL、标准偏差S、上控制限UCL可分别用下式确定：
中心线CL的值为
Figure 792085DEST_PATH_IMAGE004
式中 xi为第i组预备数据的监测指标；m为预备数据的组数，
预备数据的标准偏差S为
Figure 89074DEST_PATH_IMAGE005
上控制限的值UCL为
Figure 244112DEST_PATH_IMAGE006
规定传感器采集第T组数据时凿岩钎头的监测指标超出X控制图的上控制限UCL时，诊断出凿岩钎头发生故障。
6.一种基于时域统计特征的凿岩钎头故障在线诊断系统，其特征在于，包括：
接收模块，用于通过安装在凿岩机液压马达上的振动传感器接收凿岩钎头的回转运动所产生的振动加速度信号；
滤波模块，用于将采集到的振动加速度信号进行小波阈值去噪；
分组模块，用于将采集到的多个数据集中每个数据集进行分组，其中，分组后的每组数据中个数不少于所述凿岩钎头旋转一圈所述振动传感器所采集的数据量；
统计模块，用于对分组后的数据进行时域统计特征的计算，得到振动加速度信号在时域上的统计特征；
获取模块，用于获取基准数据集的振动加速度信号在时域上的统计特征的平均值，并根据该基准数据集的时域统计特征平均值和待测样本的时域统计特征值获取监测指标；
处理模块，用于把基准数据集所对应的监测指标作为预备数据并构建X控制图，根据待测样本数据对应的监测指标与所构建X 控制图上控制限的偏离情况确定所述待测样本数据对应的凿岩钎头的运行状态，其中，所述运行状态用于指示所述凿岩钎头是否发生故障。
7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述统计模块用于：
取第i个数据集中第j个小组的所有振动加速度信号正值和负值，分别计算所有正值和负值的平均值，并分别记为xij (m/s2)、yij (m/s2)；把第i个数据集中的所有xij和yij表示在坐标系中；分别求xij和yij的平均值在坐标系中用上下两条虚线表示并构成一个矩形，该矩形面积Ai为：
Figure 185523DEST_PATH_IMAGE007
式中，k为数据集中所分数据小组数，该面积值Ai即为振动加速度信号在时域上的统计特征。
8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述获取模块用于：
求出所述凿岩钎头正常运行状态下基准数据集的时域统计特征平均值Ā，并令所有的特征值Ai除以Ā得到ai：
Figure 158027DEST_PATH_IMAGE008
Figure 552099DEST_PATH_IMAGE009
式中，m为所述凿岩钎头正常运行状态下的基准数据集个数，a即为所述监测指标，ai表示第i个数据集对应的所述凿岩钎头运行状态监测指标。
9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述处理模块用于：
把基准数据集所对应的监测指标作为预备数据构建X控制图，其中，所述X控制图用于确定所述待测样本数据对应的凿岩钎头的运行状态。
10.根据权利要求9所述的系统，其特征在于，所述处理模块用于：
以m组钎头正常运行状态下的基准数据集所对应的监测指标为预备数据，X控制图的中心线CL、标准偏差S、上控制限UCL可分别用下式确定：
中心线CL的值为
Figure 510828DEST_PATH_IMAGE010
式中 xi为第i组预备数据的监测指标，m为预备数据的组数，
预备数据的标准偏差S为
Figure 696959DEST_PATH_IMAGE011
上控制限的值UCL为
Figure 715730DEST_PATH_IMAGE012
规定传感器采集第T组数据时凿岩钎头的监测指标超出X控制图的上控制限UCL时，诊断出凿岩钎头发生故障。
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Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
AU7192687A (en) * 1986-04-28 1987-10-29 Vipac Pty. Ltd. Vibrational analysis
US5448911A (en) * 1993-02-18 1995-09-12 Baker Hughes Incorporated Method and apparatus for detecting impending sticking of a drillstring
CN102809663A (zh) * 2012-08-20 2012-12-05 重庆邮电大学 采用无接触光纤组检测哥氏振动的角速率传感系统
CN103411774A (zh) * 2013-07-17 2013-11-27 华北电力大学 波动工况下的风电机组在线预警方法
CN104165932A (zh) * 2014-08-22 2014-11-26 国家电网公司 750kV支柱瓷绝缘子振动声学检测试验辅助装置的通用支撑底座及试验方法
CN105184079A (zh) * 2015-09-08 2015-12-23 常熟理工学院 一种液压凿岩机的凿岩状态辨识方法
WO2018207973A1 (ko) * 2017-05-12 2018-11-15 한국전력공사 발전 설비의 자동 진단 시스템 및 자동 진단 방법
CN208350400U (zh) * 2018-06-08 2019-01-08 山东天瑞重工有限公司 一种气腿式凿岩机凿孔试验台
CN113869208A (zh) * 2021-09-28 2021-12-31 江南大学 基于sa-acwgan-gp的滚动轴承故障诊断方法
CN114018453A (zh) * 2021-12-07 2022-02-08 桂林航天工业学院 一种液压凿岩机回转扭矩测试装置及方法

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
AU7192687A (en) * 1986-04-28 1987-10-29 Vipac Pty. Ltd. Vibrational analysis
US5448911A (en) * 1993-02-18 1995-09-12 Baker Hughes Incorporated Method and apparatus for detecting impending sticking of a drillstring
CN102809663A (zh) * 2012-08-20 2012-12-05 重庆邮电大学 采用无接触光纤组检测哥氏振动的角速率传感系统
CN103411774A (zh) * 2013-07-17 2013-11-27 华北电力大学 波动工况下的风电机组在线预警方法
CN104165932A (zh) * 2014-08-22 2014-11-26 国家电网公司 750kV支柱瓷绝缘子振动声学检测试验辅助装置的通用支撑底座及试验方法
CN105184079A (zh) * 2015-09-08 2015-12-23 常熟理工学院 一种液压凿岩机的凿岩状态辨识方法
WO2018207973A1 (ko) * 2017-05-12 2018-11-15 한국전력공사 발전 설비의 자동 진단 시스템 및 자동 진단 방법
CN208350400U (zh) * 2018-06-08 2019-01-08 山东天瑞重工有限公司 一种气腿式凿岩机凿孔试验台
CN113869208A (zh) * 2021-09-28 2021-12-31 江南大学 基于sa-acwgan-gp的滚动轴承故障诊断方法
CN114018453A (zh) * 2021-12-07 2022-02-08 桂林航天工业学院 一种液压凿岩机回转扭矩测试装置及方法

Non-Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
A. SRIVIDYA 等: "Automated diagnosis of rolling element bearing defects using time-domain features and neural networks", 《INTERNATIONAL JOURNAL OF MINING, RECLAMATION AND ENVIRONMENT》, vol. 23, no. 3, 30 September 2009 (2009-09-30), pages 206 *
WANG等: "Research on drilling mud pump fault diagnosis based on fusion of acoustic emission and vibration technology", 《INSIGHT: NON-DESTRUCTIVE TESTING AND CONDITION MONITORING》, vol. 59, no. 8, 31 December 2017 (2017-12-31), pages 415 - 423 *
丁康等: "齿轮箱典型故障振动特征与诊断策略", 《振动与冲击》, no. 03, 30 September 2001 (2001-09-30), pages 9 - 14 *
钱佳诚: "基于控制图和ARIMA模型的磨床磨削颤振预测方法", 《中国优秀博硕士学位论文全文数据库(硕士) 工程科技I辑》, no. 07, 15 July 2018 (2018-07-15), pages 2 *
陈建国等: "风机振动的信息融合技术与SPC算法研究", 《装备维修技术》, no. 03, 30 September 2006 (2006-09-30), pages 31 - 33 *

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