CN114876782B - 液压泵故障检测方法、装置及作业机械 - Google Patents
液压泵故障检测方法、装置及作业机械 Download PDFInfo
- Publication number
- CN114876782B CN114876782B CN202210524744.8A CN202210524744A CN114876782B CN 114876782 B CN114876782 B CN 114876782B CN 202210524744 A CN202210524744 A CN 202210524744A CN 114876782 B CN114876782 B CN 114876782B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- hydraulic pump
- electric energy
- state parameter
- real
- data
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000001514 detection method Methods 0.000 title claims abstract description 54
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 22
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 51
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims description 28
- 238000013507 mapping Methods 0.000 claims description 20
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 11
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 9
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 claims description 8
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 claims description 7
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 15
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 7
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 6
- 230000008569 process Effects 0.000 description 5
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 4
- 229920002430 Fibre-reinforced plastic Polymers 0.000 description 2
- 239000002131 composite material Substances 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 239000011151 fibre-reinforced plastic Substances 0.000 description 2
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 2
- 238000012935 Averaging Methods 0.000 description 1
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 1
- 230000005611 electricity Effects 0.000 description 1
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 230000008439 repair process Effects 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F04—POSITIVE - DISPLACEMENT MACHINES FOR LIQUIDS; PUMPS FOR LIQUIDS OR ELASTIC FLUIDS
- F04B—POSITIVE-DISPLACEMENT MACHINES FOR LIQUIDS; PUMPS
- F04B51/00—Testing machines, pumps, or pumping installations
-
- E—FIXED CONSTRUCTIONS
- E02—HYDRAULIC ENGINEERING; FOUNDATIONS; SOIL SHIFTING
- E02F—DREDGING; SOIL-SHIFTING
- E02F9/00—Component parts of dredgers or soil-shifting machines, not restricted to one of the kinds covered by groups E02F3/00 - E02F7/00
- E02F9/20—Drives; Control devices
- E02F9/22—Hydraulic or pneumatic drives
-
- E—FIXED CONSTRUCTIONS
- E02—HYDRAULIC ENGINEERING; FOUNDATIONS; SOIL SHIFTING
- E02F—DREDGING; SOIL-SHIFTING
- E02F9/00—Component parts of dredgers or soil-shifting machines, not restricted to one of the kinds covered by groups E02F3/00 - E02F7/00
- E02F9/26—Indicating devices
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Mining & Mineral Resources (AREA)
- Civil Engineering (AREA)
- Structural Engineering (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Control Of Positive-Displacement Pumps (AREA)
Abstract
本发明涉及工程机械领域，提供一种液压泵故障检测方法、装置及作业机械，该方法包括：获取待测液压泵在预设时长内所消耗的实时电能数据；基于实时电能数据与电能标准值的比较结果确定待测液压泵的损坏程度。本发明通过获取待测液压泵在预设时长内所消耗的实时电能数据，并将实时电能数据与电能标准值进行比较，根据比较结果能够实时准确地确定待测液压泵的损坏程度。
Description
技术领域
本发明涉及工程机械技术领域，尤其涉及一种液压泵故障检测方法、装置及作业机械。
背景技术
随着充电、换电设施的普及以及电池、电机、电控、充电/换电技术的日趋成熟，工程机械电动化大势所趋，越来越多的液压泵将采用电驱动。由于工程机械通常工作在恶劣的环境中，液压泵故障频发，极大降低了施工效率。
目前，工程机械作业过程中液压泵的故障通常通过人为经验判断，或出现故障后再进行处理，检测效率低，且无法对液压泵的损坏程度进行精准预测，难以满足作业机械的施工要求。
发明内容
针对现有技术存在的问题，本发明提供一种液压泵故障检测方法、装置及作业机械。
本发明提供一种液压泵故障检测方法，包括：
获取待测液压泵在预设时长内所消耗的实时电能数据；
基于所述实时电能数据与电能标准值的比较结果确定所述待测液压泵的损坏程度。
根据本发明提供的液压泵故障检测方法，所述基于所述实时电能数据与电能标准值的比较结果确定所述待测液压泵的损坏程度，包括：
计算所述实时电能数据与所述电能标准值的差值；
将所述差值与预设的至少一个数据区间进行匹配，基于匹配结果确定所述待测液压泵的损坏程度。
根据本发明提供的液压泵故障检测方法，所述基于所述实时电能数据与电能标准值的比较结果确定所述待测液压泵的损坏程度，包括：
计算所述实时电能数据与所述电能标准值的差值；
基于所述差值获取电能偏差比，并基于所述电能偏差比确定所述待测液压泵的损坏程度。
根据本发明提供的液压泵故障检测方法，还包括：
获取所述待测液压泵在所述预设时长内的实时状态参数数据；其中，所述实时状态参数数据包括多个状态参数对应的实时数据；
基于所述实时电能数据与电能标准值的比较结果确定所述损坏程度满足预设程度时，还包括：
基于预设的电能数据与状态参数函数关系的映射关系，确定所述实时电能数据对应的目标状态参数函数关系；其中，所述状态参数函数关系为所述多个状态参数之间的函数关系；
确定所述实时状态参数数据与所述目标状态参数函数关系的符合度；
基于所述符合度确定所述待测液压泵的损坏程度。
根据本发明提供的液压泵故障检测方法，所述多个状态参数包括：所述待测液压泵的转速、进出口压力和排量。
根据本发明提供的液压泵故障检测方法，所述确定所述实时状态参数数据与所述目标状态参数函数关系的符合度，包括：
基于所述目标状态参数函数关系确定多个数据分布空间；多个所述数据分布空间与所述符合度一一对应；
基于所述实时状态参数数据对应的所述数据分布空间，确定所述实时状态参数数据与所述目标状态参数函数关系的符合度。
根据本发明提供的液压泵故障检测方法，所述预设的电能数据与状态参数函数关系的映射关系是通过如下步骤得到的：
分别获取不同的电能数据对应的多组状态参数数据；
基于各所述电能数据对应的多组状态参数数据，分别生成各所述电能数据对应的状态参数函数关系，以形成所述映射关系。
本发明还提供一种液压泵故障检测装置，包括：
数据获取模块，用于获取待测液压泵在预设时长内所消耗的实时电能数据；
故障诊断模块，用于基于所述实时电能数据与电能标准值的比较结果确定所述待测液压泵的损坏程度。
本发明还提供一种作业机械，包括：计量装置和控制器，所述控制器用于执行如上述任一种所述的液压泵故障检测方法。
本发明还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述的液压泵故障检测方法。
本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述的液压泵故障检测方法。
本发明提供的液压泵故障检测方法、装置及作业机械，通过获取待测液压泵在预设时长内所消耗的实时电能数据，并将实时电能数据与电能标准值进行比较，根据比较结果能够实时准确地确定待测液压泵的损坏程度。
附图说明
为了更清楚地说明本发明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是本发明提供的液压泵故障检测方法的流程示意图之一；
图2是本发明提供的检测设备的结构示意图；
图3是本发明提供的液压泵故障检测方法的流程示意图之二；
图4是本发明提供的液压泵故障检测装置的结构示意图；
图5是本发明提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明中的附图，对本发明中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作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。
下面结合图1至图3描述本发明的液压泵故障检测方法，本发明液压泵故障检测方法由计算机等电子设备或者其中的软件和/或硬件执行。如图1所示，本发明液压泵故障检测方法包括：
S110、获取待测液压泵在预设时长内所消耗的实时电能数据。
具体地，本发明实施例用于电动化作业机械的液压泵的故障检测，电动化作业机械诸如泵车、车载泵、搅拌车等。液压泵在预设时长内所消耗的实时电能数据可以通过电能计量装置进行采集，电能计量装置的具体类型可以根据实际需求进行设定，例如，可以包括电压传感器、电流传感器等。预设时长可以根据实际精度需求以及计算开销进行设定，预设时长越小，故障检测的精度越高，实时性越好，但计算开销越大。
S120、基于所述实时电能数据与电能标准值的比较结果确定所述待测液压泵的损坏程度。
具体地，电能标准值是作业机械正常运行的过程中，液压泵在该预设时长内所消耗的电能，具体可以根据作业机械的性能和工况进行设定，例如，可以针对不同的工况各设定一个电能标准值，在对液压泵进行损坏程度检测的过程中，根据作业机械的当前工况，确定电能标准值，并将获取的实时电能数据与该电能标准值进行比较，根据比较结果能够实时地确定液压泵的损坏程度，相关人员可以根据损坏程度检测结果及时对液压泵进行维修或更换，无需出现故障后再进行处理，满足了作业机械的施工要求，且不需要依赖检测人员的经验，实现了对液压泵损坏程度的精准预测，能够有效避免液压泵损坏程度误判对施工的影响。
由此可见，本发明实施例通过获取待测液压泵在预设时长内所消耗的实时电能数据，并将实时电能数据与电能标准值进行比较，根据比较结果能够实时准确地确定待测液压泵的损坏程度。
基于上述实施例，所述基于所述实时电能数据与电能标准值的比较结果确定所述待测液压泵的损坏程度，包括：
计算所述实时电能数据与所述电能标准值的差值；
将所述差值与预设的至少一个数据区间进行匹配，基于匹配结果确定所述待测液压泵的损坏程度。
具体地，实时电能数据Qt和电能标准值Q0的差值可以表示为|Qt-Q0|。数据区间与液压泵的损坏程度一一对应，根据差值与数据区间的匹配结果，可以确定差值所处的数据区间，从而根据匹配到的数据区间能够快速准确地确定液压泵的损坏程度。
其中，至少一个数据区间的数量和具体取值可以根据实际需求进行设定。例如，可以设定四个数据区间，|Qt-Q0|≤ξ时，判断为待测液压泵未损坏；ξ<|Qt-Q0|≤ξ1时，判断为待测液压泵轻度损坏；ξ1<|Qt-Q0|≤ξ2时，判断为待测液压泵中度损坏；|Qt-Q0|>ξ2时，判断为待测液压泵重度损坏；其中，ξ、ξ1和ξ2分别为临界值，且满足0<ξ<ξ1<ξ2。
本发明实施例将实时电能数据和电能标准值的差值与至少一个数据区间进行匹配，并根据匹配结果确定待测液压泵的损坏程度，计算过程简单，有效降低了计算开销，提高了待测液压泵的检测效率，实现了对待测液压泵故障的实时监测，且能够精准预测待测液压泵的损坏程度，为相关人员对待测液压泵的维护提供了数据基础。
基于上述任一实施例，所述基于所述实时电能数据与电能标准值的比较结果确定所述待测液压泵的损坏程度，包括：
计算所述实时电能数据与所述电能标准值的差值；
基于所述差值获取电能偏差比，并基于所述电能偏差比确定所述待测液压泵的损坏程度。
具体地，实时电能数据Qt和电能标准值Q0的差值可以表示为|Qt-Q0|。电能偏差比是实时电能数据与电能标准值的差值相对于电能标准值的比值，即，电能偏差比R＝|Qt-Q0|/Q0×100％。
根据电能偏差比确定待测液压泵的损坏程度的具体方法可以根据实际需求进行设定，例如，可以直接将电能偏差比作为待测液压泵的损坏程度，也可以对电能偏差比进行修正，例如，将电能偏差比加上或减去相应的误差项，将修正后的电能偏差比作为待测液压泵的损坏程度。
由此可见，本发明实施例基于实时电能数据与电能标准值的差值获取电能偏差比，并基于电能偏差比确定待测液压泵的损坏程度，能够将待测液压泵的损坏程度进行量化，进一步提高了待测液压泵损坏程度的预测精度，为相关人员对待测液压泵的维护提供了数据基础，同时，通过对待测液压泵损坏程度的预测，还能进一步预估待测液压泵的寿命，满足了作业机械的施工要求。
基于上述任一实施例，还包括：
获取所述待测液压泵在所述预设时长内的实时状态参数数据；其中，所述实时状态参数数据包括多个状态参数对应的实时数据；
基于所述实时电能数据与电能标准值的比较结果确定所述损坏程度满足预设程度时，还包括：
基于预设的电能数据与状态参数函数关系的映射关系，确定所述实时电能数据对应的目标状态参数函数关系；其中，所述状态参数函数关系为所述多个状态参数之间的函数关系；
确定所述实时状态参数数据与所述目标状态参数函数关系的符合度；
基于所述符合度确定所述待测液压泵的损坏程度。
具体地，实时状态参数数据包括待测液压泵的多个状态参数的实时数据，状态参数的具体类别可以根据实际需求进行设定，例如，可以包括液压泵的转速N、液压泵的进出口压力P和液压泵的排量V。
预设程度可以根据实际需求进行设定，例如，在基于预设的数据区间确定待测液压泵的损坏程度时，可以将预测结果“未损坏”确定为预设程度，将电能偏差比作为待测液压泵的损坏程度时，可以将电能数据正常波动范围所对应的电能偏差比确定为预设程度。
在待测液压泵所消耗的电能一定的情况下，液压泵的转速N、进出口压力P和排量V三个变量满足特定的函数关系，例如，Q/t*η＝P*V*N*ηv/60000，Q为消耗的电能，t为预设时长，η为液压泵的总效率，ηv为液压泵的容积效率，η和ηv为常数，即，电能数据与状态参数函数关系一一对应，根据电能数据与状态参数函数关系的映射关系，对实时电能数据进行匹配，即可得到实时电能数据对应的状态参数函数关系，即目标状态参数函数关系。
实时状态参数数据与目标状态参数函数关系的符合度，即，实时状态参数数据满足目标状态参数函数关系的程度。符合度的确定方法可以根据实际需求进行设定，例如，可以将各状态参数的实时数据代入目标状态参数函数关系，得到预测电能数据，并计算实时电能数据与预测电能数据之间的误差率，根据该误差率来确定实时状态参数数据与目标状态参数函数关系的符合度；还可以根据目标状态参数函数关系构建相应的关系图，根据实时状态参数数据与目标状态参数函数关系对应的关系图的位置关系或空间关系来确定实时状态参数数据与目标状态参数函数关系的符合度，其中，在包括两个状态参数的情况下，关系图为二维的曲线，在包括三个状态参数的情况下，关系图为三维的曲面。
根据实时状态参数数据与目标状态参数函数关系对应的关系图的位置关系来确定实时状态参数数据与目标状态参数函数关系的符合度的具体方法可以根据实际需求进行设定，例如，可以分别计算预设时长内采集的各组实时状态参数数据与目标状态参数函数关系对应的关系图的距离，并根据计算的多个距离的分布确定实时状态参数数据与目标状态参数函数关系的符合度；还可以将预设时长内采集的各状态参数对应的多个实时状态参数数据分别取平均，即得到各状态参数的均值，并计算各状态参数的均值对应的坐标点与目标状态参数函数关系对应的关系图的距离，根据该距离确定实时状态参数数据与目标状态参数函数关系的符合度。例如，在包括液压泵的转速N、进出口压力P和排量V三个状态参数的情况下，各状态参数的均值可以记为(N,P,V)，计算(N,P,V)与目标状态参数函数关系对应的关系图的三维曲面的距离，根据该距离确定实时状态参数数据与目标状态参数函数关系的符合度。还可以将预设时长内采集的多组实时状态参数数据绘制为状态参数关系图，计算状态参数关系图与目标状态参数函数关系对应的关系图的相似度，根据该相似度确定实时状态参数数据与目标状态参数函数关系的符合度。
根据实时状态参数数据与目标状态参数函数关系对应的关系图的空间关系来确定实时状态参数数据与目标状态参数函数关系的符合度的具体方法也可以根据实际需求进行设定，例如，可以根据目标状态参数函数关系构建相应的关系图，并根据该关系图建立多个空间范围，根据实时状态参数数据所处的空间范围来确定实时状态参数数据与目标状态参数函数关系的符合度。
由于外界环境的影响，如，温度、工况等，所采集的实时电能数据会存在一定的波动，因此，在对待测液压泵进行故障检测的过程中，实时电能数据相对于电能标准值在正常范围内波动时，确定为待测液压泵未损坏。然而，实时电能数据相对于电能标准值在正常范围内波动时，也存在损坏的风险，本发明实施例在根据实时电能数据确定的损坏程度为未损坏时，进一步根据预设的电能数据与状态参数函数关系的映射关系，确定实时电能数据对应的目标状态参数函数关系，并确定实时状态参数数据与目标状态参数函数关系的符合度，基于符合度确定待测液压泵的损坏程度，能够有效避免对待测液压泵故障的漏检测，提高了液压泵损坏程度的预测精度。
基于上述任一实施例，所述多个状态参数包括：所述待测液压泵的转速、进出口压力和排量。
具体地，转速、进出口压力和排量是影响待测液压泵性能的关键参数，且转速、进出口压力和排量与电量存在固定的对应关系，因此，根据待测液压泵的转速、进出口压力和排量能够准确有效地对实时电能数据是否存在异常进行检测，进而实现对待测液压泵故障的检测，进一步提高了液压泵损坏程度的预测精度。
基于上述任一实施例，所述确定所述实时状态参数数据与所述目标状态参数函数关系的符合度，包括：
基于所述目标状态参数函数关系确定多个数据分布空间；多个所述数据分布空间与所述符合度一一对应；
基于所述实时状态参数数据对应的所述数据分布空间，确定所述实时状态参数数据与所述目标状态参数函数关系的符合度。
具体地，基于目标状态参数函数关系确定多个数据分布空间的具体方式可以根据实际需求进行设定，例如，可以根据目标状态参数函数关系构建相应的关系图，该关系图为三维曲面，根据到三维曲面的不同距离，构建多个数据分布空间，即，将三维曲面沿z轴进行上下平移，得到多个阈值曲面，相邻阈值曲面之间的空间以及三维曲面相邻的阈值曲面与三维曲面之间的空间即构成多个数据分布空间，每个数据分布空间对应一个符合度，数据分布空间距离三维曲面越远，其符合度越低。
基于实时状态参数数据对应的数据分布空间，确定实时状态参数数据与目标状态参数函数关系的符合度的具体方式也可以根据实际需求进行设定，例如，可以分别确定预设时长内采集的各组实时状态参数数据所对应的数据分布空间，将分布的实时状态参数数据最多的数据分布空间作为目标数据分布空间，并将目标数据分布空间对应的符合度作为实时状态参数数据与目标状态参数函数关系的符合度；还可以将预设时长内采集的各状态参数对应的多个实时状态参数数据分别取平均，即得到各状态参数的均值，并将各状态参数的均值所对应的数据分布空间作为目标数据分布空间，将目标数据分布空间对应的符合度作为实时状态参数数据与目标状态参数函数关系的符合度。
由此可见，本发明实施例基于目标状态参数函数关系确定多个数据分布空间，并基于实时状态参数数据对应的数据分布空间确定实时状态参数数据与目标状态参数函数关系的符合度，根据该符合度，能够对待测液压泵的损坏程度进行进一步细化，保证了液压泵的损坏程度预测结果的可靠性。
基于上述任一实施例，所述预设的电能数据与状态参数函数关系的映射关系是通过如下步骤得到的：
分别获取不同的电能数据对应的多组状态参数数据；
基于各所述电能数据对应的多组状态参数数据，分别生成各所述电能数据对应的状态参数函数关系，以形成所述映射关系。
具体地，不同电能数据可以根据识别为未损坏的临界值ξ和电能标准值进行设定，例如，可以在满足|Qt-Q0|≤ξ的电能数据区间内采样n个电能数据(Q1,Q2,…Qn)，Qi＝Q0-ξ+2ξ*i/n，i∈[1,n]，n的具体取值可以根据精度需求和存储条件进行设定。
对于各电能数据Qi，均采集多组状态参数数据，根据Qi对应的多组状态参数数据，即可生成Qi对应的状态参数函数关系，从而形成电能数据与状态参数函数关系的映射关系，为待测液压泵损坏程度的预测提供了数据基础。
以下通过一种可选的实施方式对本发明液压泵故障检测方法进行详细描述。本发明液压泵故障检测方法可以通过检测设备来执行，如图2所示，检测设备包括计量单元210、标准数据库220、数据处理单元230、显示单元240和存储单元250；
计量单元210用于采集待测液压泵在预设时长内所消耗的实时电能数据，还用于采集待测液压泵在预设时长内的实时状态参数数据；
标准数据库220用于存储不同工况下的电能标准值，还用于存储电能数据与状态参数函数关系的映射关系；
数据处理单元230用于根据计量单元210采集的实时电能数据和实时状态参数数据，以及标准数据库220中存储的电能标准值和映射关系，对待测液压泵的损坏程度进行预测；
显示单元240用于对损坏程度的预测结果进行展示；
存储单元250用于对计量单元210所采集的数据进行存储，还用于对待测液压泵的损坏程度的预测结果进行存储。
本发明液压泵故障检测方法的具体流程如图3所示，包括：
S310、采集待测液压泵在预设时长内所消耗的实时电能数据以及实时状态参数数据；
S320、基于实时电能数据确定待测液压泵的损坏程度，并确定待测液压泵的损坏程度为未损坏时，执行步骤S330，否则，执行步骤S340；
S330、基于预设的电能数据与状态参数函数关系的映射关系，确定实时电能数据对应的目标状态参数函数关系，并基于实时状态参数数据与目标状态参数函数关系的符合度，确定待测液压泵的损坏程度；
S340、输出并显示待测液压泵的损坏程度预测结果，并执行步骤S310，直到满足预设终止条件。
下面对本发明提供的液压泵故障检测装置进行描述，下文描述的液压泵故障检测装置与上文描述的液压泵故障检测方法可相互对应参照。如图4所示，本发明液压泵故障检测装置包括：
数据获取模块410，用于获取待测液压泵在预设时长内所消耗的实时电能数据；
故障诊断模块420，用于基于所述实时电能数据与电能标准值的比较结果确定所述待测液压泵的损坏程度。
基于上述实施例，所述故障诊断模块420具体用于：
计算所述实时电能数据与所述电能标准值的差值；
将所述差值与预设的至少一个数据区间进行匹配，基于匹配结果确定所述待测液压泵的损坏程度。
基于上述任一实施例，所述故障诊断模块420具体用于：
计算所述实时电能数据与所述电能标准值的差值；
基于所述差值获取电能偏差比，并基于所述电能偏差比确定所述待测液压泵的损坏程度。
基于上述任一实施例，所述数据获取模块410还用于获取所述待测液压泵在所述预设时长内的实时状态参数数据；其中，所述实时状态参数数据包括多个状态参数对应的实时数据；
所述故障诊断模块420还用于基于所述实时电能数据与电能标准值的比较结果确定所述损坏程度满足预设程度时，执行如下操作：
基于预设的电能数据与状态参数函数关系的映射关系，确定所述实时电能数据对应的目标状态参数函数关系；其中，所述状态参数函数关系为所述多个状态参数之间的函数关系；
确定所述实时状态参数数据与所述目标状态参数函数关系的符合度；
基于所述符合度确定所述待测液压泵的损坏程度。
基于上述任一实施例，所述多个状态参数包括：所述待测液压泵的转速、进出口压力和排量。
基于上述任一实施例，所述故障诊断模块420具体用于：
基于所述目标状态参数函数关系确定多个数据分布空间；多个所述数据分布空间与所述符合度一一对应；
基于所述实时状态参数数据对应的所述数据分布空间，确定所述实时状态参数数据与所述目标状态参数函数关系的符合度。
基于上述任一实施例，还包括映射关系构建模块，所述映射关系构建模块用于：
分别获取不同的电能数据对应的多组状态参数数据；
基于各所述电能数据对应的多组状态参数数据，分别生成各所述电能数据对应的状态参数函数关系，以形成所述映射关系。
基于上述任一实施例，本发明还提供一种作业机械，包括：计量装置和控制器，所述控制器用于执行如上任一实施例所述的液压泵故障检测方法。
具体地，作业机械诸如泵车、车载泵、搅拌车等。
图5示例了一种电子设备的实体结构示意图，如图5所示，该电子设备可以包括：处理器(processor)510、通信接口(Communications Interface)520、存储器(memory)530和通信总线540，其中，处理器510，通信接口520，存储器530通过通信总线540完成相互间的通信。处理器510可以调用存储器530中的逻辑指令，以执行液压泵故障检测方法，该方法包括：获取待测液压泵在预设时长内所消耗的实时电能数据；
基于所述实时电能数据与电能标准值的比较结果确定所述待测液压泵的损坏程度。
此外，上述的存储器530中的逻辑指令可以通过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，本发明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)执行本发明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。
另一方面，本发明还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，计算机能够执行上述各方法所提供的液压泵故障检测方法，该方法包括：获取待测液压泵在预设时长内所消耗的实时电能数据；
基于所述实时电能数据与电能标准值的比较结果确定所述待测液压泵的损坏程度。
又一方面，本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以执行上述各提供的液压泵故障检测方法，该方法包括：获取待测液压泵在预设时长内所消耗的实时电能数据；
基于所述实时电能数据与电能标准值的比较结果确定所述待测液压泵的损坏程度。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中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模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，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)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (9)
1.一种液压泵故障检测方法，其特征在于，包括：
获取待测液压泵在预设时长内所消耗的实时电能数据；
基于所述实时电能数据与电能标准值的比较结果确定所述待测液压泵的损坏程度；所述实时电能数据与所述电能标准值的差值小于或等于预设值时，还包括：基于预设的电能数据与状态参数函数关系的映射关系，确定所述实时电能数据对应的目标状态参数函数关系；确定所述待测液压泵在所述预设时长内的实时状态参数数据与所述目标状态参数函数关系的符合度；基于所述符合度确定所述待测液压泵的损坏程度；所述状态参数包括：所述待测液压泵的转速、进出口压力和排量；所述状态参数函数关系为多个所述状态参数之间的函数关系。
2.根据权利要求1所述的液压泵故障检测方法，其特征在于，所述基于所述实时电能数据与电能标准值的比较结果确定所述待测液压泵的损坏程度，包括：
将所述差值与预设的至少一个数据区间进行匹配，基于匹配结果确定所述待测液压泵的损坏程度。
3.根据权利要求1所述的液压泵故障检测方法，其特征在于，所述基于所述实时电能数据与电能标准值的比较结果确定所述待测液压泵的损坏程度，包括：
基于所述差值获取电能偏差比，并基于所述电能偏差比确定所述待测液压泵的损坏程度。
4.根据权利要求1所述的液压泵故障检测方法，其特征在于，所述确定所述实时状态参数数据与所述目标状态参数函数关系的符合度，包括：
基于所述目标状态参数函数关系确定多个数据分布空间；多个所述数据分布空间与所述符合度一一对应；
基于所述实时状态参数数据对应的所述数据分布空间，确定所述实时状态参数数据与所述目标状态参数函数关系的符合度。
5.根据权利要求1所述的液压泵故障检测方法，其特征在于，所述预设的电能数据与状态参数函数关系的映射关系是通过如下步骤得到的：
分别获取不同的电能数据对应的多组状态参数数据；
基于各所述电能数据对应的多组状态参数数据，分别生成各所述电能数据对应的状态参数函数关系，以形成所述映射关系。
6.一种液压泵故障检测装置，其特征在于，包括：
数据获取模块，用于获取待测液压泵在预设时长内所消耗的实时电能数据；
故障诊断模块，用于基于所述实时电能数据与电能标准值的比较结果确定所述待测液压泵的损坏程度；所述实时电能数据与所述电能标准值的差值小于或等于预设值时，还包括：基于预设的电能数据与状态参数函数关系的映射关系，确定所述实时电能数据对应的目标状态参数函数关系；确定所述待测液压泵在所述预设时长内的实时状态参数数据与所述目标状态参数函数关系的符合度；基于所述符合度确定所述待测液压泵的损坏程度；所述状态参数包括：所述待测液压泵的转速、进出口压力和排量；所述状态参数函数关系为多个所述状态参数之间的函数关系。
7.一种作业机械，其特征在于，包括：计量装置和控制器，所述控制器用于执行如权利要求1至5任一项所述的液压泵故障检测方法。
8.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并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程序时实现如权利要求1至5任一项所述的液压泵故障检测方法。
9.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5任一项所述的液压泵故障检测方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202210524744.8A CN114876782B (zh) | 2022-05-13 | 2022-05-13 | 液压泵故障检测方法、装置及作业机械 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202210524744.8A CN114876782B (zh) | 2022-05-13 | 2022-05-13 | 液压泵故障检测方法、装置及作业机械 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN114876782A CN114876782A (zh) | 2022-08-09 |
| CN114876782B true CN114876782B (zh) | 2024-03-12 |
Family
ID=82674922
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202210524744.8A Active CN114876782B (zh) | 2022-05-13 | 2022-05-13 | 液压泵故障检测方法、装置及作业机械 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN114876782B (zh) |
Citations (14)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003090288A (ja) * | 1998-04-03 | 2003-03-28 | Ebara Corp | 流体機械の診断システム |
| TW200801334A (en) * | 2006-02-28 | 2008-01-01 | Entegris Inc | System and method for operation of a pump |
| CN101587170A (zh) * | 2008-05-23 | 2009-11-25 | 英华达股份有限公司 | 锂电池危险状态预警方法及其可携式电子装置 |
| TW201027014A (en) * | 2009-01-08 | 2010-07-16 | Chunghwa Telecom Co Ltd | Method for managing air conditioning power consumption |
| CN102338545A (zh) * | 2011-08-31 | 2012-02-01 | 海信容声(广东)冰箱有限公司 | 一种冰箱显示耗电量的方法及显示系统 |
| RU2473916C1 (ru) * | 2011-07-08 | 2013-01-27 | Общество с ограниченной ответственностью "АРГО-ЦЕНТР" | Способ контроля и управления процессом потребления электрической энергии и устройство для его осуществления |
| TW201326557A (zh) * | 2011-12-26 | 2013-07-01 | Ind Tech Res Inst | 泵浦系統的診斷裝置及其性能診斷方法 |
| TW201613718A (en) * | 2014-10-01 | 2016-04-16 | Chao-Ying Lee | Power diagnostic system for an electric saw device |
| CN107271764A (zh) * | 2017-06-19 | 2017-10-20 | 宁波三星医疗电气股份有限公司 | 一种用电器耗电异常检测方法及装置 |
| CN110410306A (zh) * | 2019-08-13 | 2019-11-05 | 北京助创科技有限公司 | 抽油机工况诊断装置及诊断方法 |
| CN110925184A (zh) * | 2019-12-17 | 2020-03-27 | 杭州青泓科技有限公司 | 监测水泵老化的方法 |
| CN111631661A (zh) * | 2020-06-01 | 2020-09-08 | 上海明略人工智能(集团)有限公司 | 洗碗机的故障定位方法、存储介质、电子装置 |
| CN111915190A (zh) * | 2020-08-03 | 2020-11-10 | 浙江三一装备有限公司 | 液压油健康指数计算方法、装置和计算机设备 |
| CN114429073A (zh) * | 2020-09-21 | 2022-05-03 | 中国石油化工股份有限公司 | 抽油机井耗电量影响因素敏感性的分析方法 |
Family Cites Families (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP1564411B2 (de) * | 2004-02-11 | 2015-08-05 | Grundfos A/S | Verfahren zur Ermittlung von Fehlern beim Betrieb eines Pumpenaggregates |
| JP5437336B2 (ja) * | 2011-09-22 | 2014-03-12 | 日立オートモティブシステムズ株式会社 | 電動オイルポンプの制御装置 |
| US8777584B2 (en) * | 2011-12-22 | 2014-07-15 | Nasser Fred Mehr | Energy saving green wastewater pump station design |
| US9453505B2 (en) * | 2012-06-07 | 2016-09-27 | Asco Power Technologies, L.P. | Methods and systems for monitoring a power supply for a fire pump motor |
-
2022
- 2022-05-13 CN CN202210524744.8A patent/CN114876782B/zh active Active
Patent Citations (14)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003090288A (ja) * | 1998-04-03 | 2003-03-28 | Ebara Corp | 流体機械の診断システム |
| TW200801334A (en) * | 2006-02-28 | 2008-01-01 | Entegris Inc | System and method for operation of a pump |
| CN101587170A (zh) * | 2008-05-23 | 2009-11-25 | 英华达股份有限公司 | 锂电池危险状态预警方法及其可携式电子装置 |
| TW201027014A (en) * | 2009-01-08 | 2010-07-16 | Chunghwa Telecom Co Ltd | Method for managing air conditioning power consumption |
| RU2473916C1 (ru) * | 2011-07-08 | 2013-01-27 | Общество с ограниченной ответственностью "АРГО-ЦЕНТР" | Способ контроля и управления процессом потребления электрической энергии и устройство для его осуществления |
| CN102338545A (zh) * | 2011-08-31 | 2012-02-01 | 海信容声(广东)冰箱有限公司 | 一种冰箱显示耗电量的方法及显示系统 |
| TW201326557A (zh) * | 2011-12-26 | 2013-07-01 | Ind Tech Res Inst | 泵浦系統的診斷裝置及其性能診斷方法 |
| TW201613718A (en) * | 2014-10-01 | 2016-04-16 | Chao-Ying Lee | Power diagnostic system for an electric saw device |
| CN107271764A (zh) * | 2017-06-19 | 2017-10-20 | 宁波三星医疗电气股份有限公司 | 一种用电器耗电异常检测方法及装置 |
| CN110410306A (zh) * | 2019-08-13 | 2019-11-05 | 北京助创科技有限公司 | 抽油机工况诊断装置及诊断方法 |
| CN110925184A (zh) * | 2019-12-17 | 2020-03-27 | 杭州青泓科技有限公司 | 监测水泵老化的方法 |
| CN111631661A (zh) * | 2020-06-01 | 2020-09-08 | 上海明略人工智能(集团)有限公司 | 洗碗机的故障定位方法、存储介质、电子装置 |
| CN111915190A (zh) * | 2020-08-03 | 2020-11-10 | 浙江三一装备有限公司 | 液压油健康指数计算方法、装置和计算机设备 |
| CN114429073A (zh) * | 2020-09-21 | 2022-05-03 | 中国石油化工股份有限公司 | 抽油机井耗电量影响因素敏感性的分析方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN114876782A (zh) | 2022-08-09 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US20230003198A1 (en) | Method and apparatus for detecting fault, method and apparatus for training model, and device and storage medium | |
| CN108445410A (zh) | 一种监测蓄电池组运行状态的方法及装置 | |
| AU2020399503B2 (en) | Method and apparatus for detecting yaw-to-wind abnormality, and device and storage medium thereof | |
| CN109765490B (zh) | 一种基于高维数据诊断的动力电池故障检测方法及系统 | |
| CN109948860A (zh) | 一种机械系统剩余寿命预测方法及系统 | |
| CN116125361B (zh) | 电压互感器误差评估方法、系统、电子设备及存储介质 | |
| CN105863970A (zh) | 一种风机故障识别方法及装置 | |
| KR102576327B1 (ko) | 전기 구동 시스템에서의 센서 결함 모니터링 및 식별 방법 | |
| CN110187275A (zh) | 一种永磁电机健康状态检测方法及系统 | |
| CN117252112B (zh) | 用于训练驱动数据模型的方法及估算电池剩余寿命的方法 | |
| CN111413564B (zh) | 一种超级电容器失效预警方法、系统以及设备 | |
| CN115455358A (zh) | 基于非线性回归模型的电气参数趋势预警及故障诊断方法 | |
| CN114879054A (zh) | 一种电池安全监测方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN115097319A (zh) | 一种动力电池组故障在线诊断方法及系统 | |
| CN114879070A (zh) | 一种电池状态评估方法及相关设备 | |
| CN114876782B (zh) | 液压泵故障检测方法、装置及作业机械 | |
| CN116660759A (zh) | 基于bms电池管理系统的电池寿命预测方法及装置 | |
| CN114412726A (zh) | 风电机组变桨轴承检测方法、装置及风力机组 | |
| CN113376534A (zh) | 动力电池早期故障相平面诊断方法及超前预警系统 | |
| US11339763B2 (en) | Method for windmill farm monitoring | |
| CN113064075A (zh) | 一种基于边缘计算及深度学习的电机寿命预估方法 | |
| CN117469152B (zh) | 流体泵异常检测方法、装置、电子设备和存储介质 | |
| CN117007971B (zh) | 电池故障诊断方法、装置及系统 | |
| CN118499200A (zh) | 一种风力发电机的设备预警方法及系统、介质 | |
| CN116432135A (zh) | 一种电池电芯异常判定方法、系统、处理设备及存储介质 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |