CN116194750A - 基于压力数据和流量数据的履带磨损检测 - Google Patents

基于压力数据和流量数据的履带磨损检测 Download PDF

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CN116194750A CN202180055264.5A CN202180055264A CN116194750A CN 116194750 A CN116194750 A CN 116194750A CN 202180055264 A CN202180055264 A CN 202180055264A CN 116194750 A CN116194750 A CN 116194750A
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Abstract

在一些实施方案中，控制器可以在事件期间获得关于与机器的部件相关联的流体的压力量的压力数据。控制器可以在事件期间获得关于与机器的部件相关联的流体的流量的流量数据。控制器可基于压力数据和流量数据确定机器的履带的磨损量。控制器可基于机器的履带的磨损量执行动作。

Description

基于压力数据和流量数据的履带磨损检测
技术领域
本公开大体上涉及监测机器的履带磨损，例如，涉及基于压力数据和流量数据确定机器的履带磨损。
背景技术
机器的部件(例如，履带)在一段时间内磨损。用于检测此类部件的磨损的常规技术包括获得此类部件的部件尺寸的手动测量值。手动测量值可以与部件的指定尺寸进行比较。为了获得手动测量值，机器需要暂停在工作现场执行任务。因为获得手动测量值是耗时的过程(例如，用于获得手动测量值的行进时间和/或用于获得手动测量值的时间量)，所以获得手动测量值对工作现场的生产率产生负面影响。就此而言，任务(将由机器执行)可能暂停很长时间段(例如，时间段，在该时间段期间获得手动测量值)。
另外，此类手动测量值可能是不准确的。部件尺寸的不准确测量值又可能导致关于部件的剩余寿命的不正确预测。由于此类不正确预测，部件可能过早发生故障，或者可能过早维修或更换(例如，因为部件可能未充分磨损到需要更换或维修)。部件的此类过早故障或部件的过早更换或维修也对工作现场的生产率产生负面影响。因此，需要改进用于检测部件的磨损的常规技术以防止或减少工作现场的停机时间(例如，与获得部件尺寸的手动测量值相关联、与部件的过早故障相关联、与部件的过早维修相关联、与部件的过早更换相关联等的停机时间)。
美国专利号10,099,735(“‘735专利”)公开了一种用于监测作业车辆的履带组件的履带张力的系统，所述系统可包括具有流体驱动致动器的履带张紧组件。‘735专利公开了致动器可以被配置成基于致动器内的流体的流体压力调整履带组件的履带张力。‘735专利公开了系统可包括通信地耦合到无线压力传感器的控制器。‘735专利公开了控制器可以被配置成基于从无线压力传感器接收的无线压力信号来监测致动器内的流体压力，其中所监测的流体压力指示履带组件的履带张力。
虽然‘735专利公开了所监测的流体压力指示履带组件的履带张力，但‘735专利没有公开确定履带组件的磨损量。
本公开的控制器解决了上述问题中的一个或多个和/或本领域中的其它问题。
发明内容
在一些实施方案中，一种由机器的控制器执行的方法包括：在事件期间获得关于与所述机器的部件相关联的流体的压力量的压力数据；在所述事件期间获得关于与所述机器的部件相关联的流体的流量的流量数据；基于所述压力数据和所述流量数据确定所述机器的履带的磨损量；以及基于所述机器的履带的磨损量来执行动作。
在一些实施方案中，一种机器包括一个或多个存储器；和一个或多个处理器，所述一个或多个处理器被配置成：获得以下各项中的至少一者：关于与所述机器的部件相关联的流体的压力量的压力数据，或关于与所述机器的部件相关联的流体的流量的流量数据，其中所述部件使所述机器的一个或多个履带移动；基于所述压力数据或所述流量数据中的至少一者确定所述机器的一个或多个履带的磨损量；以及基于所述机器的一个或多个履带的磨损量来执行动作。
在一些实施方案中，一种系统包括一个或多个传感器；和控制器，所述控制器被配置成：从所述一个或多个传感器获得以下各项中的至少一者：关于与所述机器的部件相关联的流体的压力量的压力数据，或关于与所述机器的部件相关联的流体的流量的流量数据，其中所述部件使所述机器的一个或多个履带移动；基于所述压力数据或所述流量数据中的至少一者确定所述机器的一个或多个履带的磨损量；以及基于所述机器的一个或多个履带的磨损量来执行动作。
附图说明
图1是本文描述的示例性机器的图。
图2是可以结合图1的机器实施的本文中所描述的示例性系统的图。
图3是与基于压力数据和流量数据确定机器的履带磨损有关的示例性过程的流程图。
具体实施方式
本公开涉及一种控制器，所述控制器基于与机器的静液压传动系统相关联的流体的压力数据和/或流量数据确定机器的履带的磨损量。术语“机器”可以指执行与行业(例如采矿、建筑、农业、运输或另一行业)相关联的操作的任何机器。而且，一个或多个器具可连接到机器。
图1是本文所述的示例性机器100的图。如图1中所示，机器100体现为土方机器，例如挖掘机。替代地，机器100可以是另一种类型的履带型机器，例如推土机。
如图1中所示，机器100包括地面接合构件105、链轮112、静液压传动系统115、操作员室120和机身125。地面接合构件105可被构造成推进机器100。在一些实例中，地面接合构件105可包括履带(如图1中所示)。履带可包括履带链节。履带链节可包括履带链节衬套和履带链节销。例如，履带可包括第一履带链节106和第二履带链节107。第一履带链节106包括第一履带链节衬套108和第一履带链节销109。第二履带链节107包括第二履带链节销110。例如，履带链节销之间的距离可以随着履带的磨损量增加而增加。
替代地，地面接合构件105可包括轮、滚轮等。地面接合构件105可安装在机身(未示出)上，并且由一个或多个发动机和传动系(未示出)驱动。链轮112可包括一个或多个节段114(在本文中单独地称为“节段114”，并且统称为“节段114”)。链轮112被构造成与地面接合构件105接合并且驱动地面接合构件105。例如，节段114可被构造成接合(例如，地面接合构件105的履带的)履带链节衬套并旋转以使履带推进机器100。在一些情况下，(例如，当节段114已接合对应履带链节衬套时)节段114与对应履带链节衬套之间的间隙量(例如，空间量)可以随着履带的磨损量增加而增加。
静液压传动系统115可包括泵(例如，液压泵)、马达(例如，液压马达)等。静液压传动系统115可以被构造成驱动地面接合构件105(例如，履带)以推进机器100。例如，静液压传动系统115(经由流体(例如，液压流体))可以被构造成驱动链轮112以使链轮112驱动地面接合构件105。例如，泵可以将流体(例如，由泵加压的液压流体)提供到马达以使链轮112旋转，由此使地面接合构件105(例如，履带)旋转以推进机器100。
操作员室120包括集成显示器122和操作员控件124(例如，集成操纵杆)。操作员控件124可包括一个或多个输入部件以生成方向变换信号以使机器100发生方向变换。例如，基于方向变换信号，静液压传动系统115可以使机器100发生方向变换。方向变换可包括机器100的向前移动和机器100的向后移动的组合。
对于自动机器，操作员控件124可以设计成不由操作员使用，而是可以设计成独立于操作员操作。在此情况下，例如，操作员控件124可包括一个或多个输入部件，该一个或多个输入部件在没有任何操作员输入的情况下提供输入信号(例如，方向变换信号)以供另一部件(例如，静液压传动系统115)使用。操作员室120由机身125和旋转框架(未示出)支撑。机身125安装在旋转框架上。
如图1中所示，机器100包括动臂130、斗杆135和工具140。动臂130可枢转地安装在机身125的近端处，并且由一个或多个流体致动气缸(例如，液压气缸或气动气缸)、电动马达和/或其它机电部件相对于机身125铰接。斗杆135可枢转地安装在动臂130的远端处，并且由一个或多个流体致动气缸、电动马达和/或其它机电部件相对于动臂130铰接。工具140安装在斗杆135的远端处，并且可以由一个或多个流体致动气缸、电动马达和/或其它机电部件相对于斗杆135铰接。工具140可以是铲斗(如图1中所示)或可安装在斗杆135上的任何其它工具。
如图1中所示，机器100包括控制器145(例如，电子控制模块(ECM))、一个或多个惯性测量单元(IMU)150(在本文中单独地称为“IMU 150”，并且统称为“IMU 150”)、压力传感器装置160、流量传感器装置170和运动传感器装置180。控制器145可以控制和/或监测机器100的操作。例如，控制器145可以基于来自操作员控件124、来自IMU 150、来自压力传感器装置160、来自流量传感器装置170、来自运动传感器装置180等的信号来控制和/或监测机器100的操作。
如图1中所示，IMU 150安装在机器100的部件或部分上的不同位置处，例如，安装在机身125、动臂130、斗杆135和工具140上。IMU 150包括一个或多个装置，该一个或多个装置能够接收、生成、存储、处理和/或提供指示安装IMU 150的机器100的部件的位置和取向的信号。例如，IMU 150可包括一个或多个加速度计和/或一个或多个陀螺仪。一个或多个加速度计和/或一个或多个陀螺仪生成并提供信号，该信号可用于确定IMU 150相对于参考系的位置和取向，并且相应地确定部件的位置和取向。
压力传感器装置160可包括一个或多个传感器装置，该一个或多个传感器装置能够感测静液压传动系统115的流体(例如，液压流体)的压力并生成指示流体的压力的信号(例如，压力数据)。例如，压力可对应于供应给(包括在静液压传动系统115中的)马达和/或由该马达提供的液压流体的压力。压力传感器装置160可包括压力传感器、压力换能器等。
流量传感器装置170可包括一个或多个传感器装置，该一个或多个传感器装置能够感测静液压传动系统115的流体的流量(例如，流动速率)并生成指示流体的流量(例如，流动速率)的信号(例如，流量数据)。例如，流量可对应于供应到马达(包括在静液压传动系统115中)和/或由该马达提供的液压流体的流动速率。流量传感器装置170可包括流量传感器、流动速率监测器、泵流动速率等。
运动传感器装置180可包括一个或多个传感器装置，该一个或多个传感器装置能够感测机器100的运动并且生成指示机器100的运动的信号(例如，运动数据)。运动传感器装置10可包括全球定位系统(GPS)部件、加速度计、陀螺仪、致动器等。
如下文更详细地解释的，控制器145可以基于从运动传感器装置180获得的运动数据来检测机器100的移动(例如，机器100的方向变换)。在一些实例中，基于检测到移动，控制器145可以在机器100的方向变换期间(从压力传感器装置160)获得压力数据并且/或者(从流量传感器装置170)获得流量数据，并且可以使用压力数据和/或流量数据确定机器100的履带的磨损量。
在一些实施方案中，机器的履带的磨损量可以与(静液压传动系统115的)流体的压力量和/或流体的流动速率相关联。例如，用于实现机器100的方向变换的流体的压力量可随着履带的磨损量增加而增加。类似地，流体的流动速率可以随着履带的磨损量的增加而减小(例如，因为流体的流动速率可以与流体的压力成反比)。
另外或替代地，机器的履带的磨损量可以与控制器145检测到对机器100的方向变换的请求(例如，基于来自操作员控件124的方向变换信号)与控制器145在对方向变换的请求之后检测到流体的压力量增加(或尖峰)之间的时间量相关联。此类时间量(下文称为“压力尖峰时间”)可随着履带的磨损量增加而增加(例如，由于履带链节销之间的距离增加和/或节段114与对应履带链节衬套之间的空间量增加)。类似地，机器的履带的磨损量可以与控制器145检测到对机器100的方向变换的请求与控制器145在对方向变换的请求之后检测到流体的流动速率降低(或下降)之间的时间量相关联。此类时间量(下文称为“流量下降时间”)可随着履带的磨损量增加而增加。
在机器100的方向变换期间，当节段114接合(履带的)履带链节衬套以使履带(例如，从一个方向到相反方向)旋转时，液压流体的压力可以(在一段时间期间)增加。就此而言，液压流体的流动速率可(在所述时间段期间)减小。液压流体的压力可以增加，并且液压流体的流动速率可以由于使履带(例如，从一个方向到相反方向)旋转所需的力的量而减小。
当履带经受磨损时，履带链节销之间的距离可以增加(例如，第一履带链节109与第二履带链节110之间的距离可以增加)。除了履带链节销之间的距离增加之外或者作为履带链节销之间的距离增加的替代，(例如，当节段114已接合履带链节衬套时)节段114与履带链节衬套之间的间隙量(或空间量)可以增加。由于这种增加，压力尖峰时间和流量下降时间可以增加。控制器145可以基于压力尖峰时间的增加和/或流量下降时间的增加来确定机器100的履带中的一个或多个的磨损量。
如上所述，提供图1作为实例。其他实例可能与结合图1描述的不同。
图2是可以与图1的机器(例如，机器100)相关联地实施的本文描述的示例性系统200的图。如图2中所示，系统200包括静液压传动系统115、控制器145、压力传感器装置160、流量传感器装置170、运动传感器装置180、数据存储装置240和一个或多个装置250。
如图2中所示，静液压传动系统115可包括泵205和流体连接到泵205的马达210。例如，泵205可包括液压泵。泵205可以被构造成对流体(例如，液压流体)加压，并将加压流体提供至马达210。例如，马达210可包括液压马达。马达210可被构造成从泵205接收加压流体，并使用加压流体使链轮112旋转，由此使地面接合构件105(例如，履带)旋转以推进机器100。
控制器145可包括一个或多个处理器220(在本文中单独地称为“处理器220”，并且统称为“处理器220”)，以及一个或多个存储器230(在本文中单独地称为“存储器230”，并且统称为“存储器230”)。处理器220以硬件、固件和/或硬件和软件的组合来实施。处理器220包括中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、加速处理单元(APU)、微处理器、微控制器、数字信号处理器(DSP)、现场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)，或另一类型的处理部件。处理器220能够被编程以执行功能。
存储器230包括随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)和/或另一种类型的动态或静态存储装置(例如，闪存、磁存储器和/或光存储器)，其存储供处理器220使用以执行功能的信息和/或指令。例如，当执行功能时，控制器145(例如，使用处理器220和存储器230)可以从压力传感器装置160获得压力数据(例如，关于静液压传动系统115的流体的压力的数据)和/或从流量传感器装置170获得流量数据(例如，关于流体的流动速率的数据)。控制器145可以基于压力数据和/或流量数据确定地面接合构件105(例如，履带)的磨损量。
压力传感器装置160可以被配置成将压力数据传输到控制器145以使得控制器145能够基于压力数据确定地面接合构件105(例如，履带)的磨损量。压力数据可包括识别静液压传动系统115的流体(例如，在机器100的方向变换期间)的压力量的信息。
压力传感器装置160可以被配置成周期性地(例如，每个工作班次、每天、每周、每月、在触发发生时等等)将压力数据传输到控制器145。在一些实例中，压力传感器装置160可以预配置有用于传输压力数据的时间段。替代地，用于传输压力数据的时间段可以由与机器100相关联的操作员确定。替代地，用于传输压力数据的时间段可以由控制器145(例如，基于关于机器100的历史压力传输数据)确定。
历史压力传输数据可包括关于用于传输压力数据的时间段、机器100的移动频率(例如，方向变换的频率)、维修和/或更换地面接合构件105(例如，履带)的频率等的历史数据。在一些实例中，压力传感器装置160可以被配置成基于来自控制器145的请求将压力数据传输到控制器145。例如，控制器145可以基于检测到对机器100的方向变换的请求、基于检测到对应于方向变换的(机器100的)移动等来传输对压力数据的请求。
流量传感器装置170可以被配置成将流量数据传输到控制器145，以使得控制器145能够基于流量数据确定地面接合构件105(例如，履带)的磨损量。流量数据可包括识别(静液压传动系统115的)流体(例如，在机器100的方向变换期间)的流动速率的信息。
流量传感器装置170可以被配置成周期性地(例如，每个工作班次、每天、每周、每月、在触发发生时等等)将流量数据传输到控制器145。在一些实例中，流量传感器装置170可以预配置有用于传输流量数据的时间段。替代地，用于传输流量数据的时间段可以由与机器100相关联的操作员确定。替代地，用于传输流量数据的时间段可以由控制器145(例如，基于关于机器100的历史流量传输数据)确定。
历史流量传输数据可包括关于用于传输流量数据的时间段、机器100的移动频率(例如，方向变换的频率)、维修和/或更换地面接合构件105(例如，履带)的频率等的历史数据。在一些实例中，压力传感器装置160可以被配置成基于来自控制器145的请求将流量数据传输到控制器145。例如，控制器145可以基于检测到对机器100的方向变换的请求、基于检测到对应于方向变换的(机器100的)移动等来传输对流量数据的请求。
运动传感器装置180可以被配置成将运动数据传输到控制器145，以使得控制器145能够基于运动数据确定机器100的移动。运动数据可包括识别机器100的移动的信息。例如，运动数据可以指示机器100在运动中(例如，机器100正在执行方向变换)。
运动传感器装置180可以被配置成周期性地(例如，每秒、每分钟、在触发发生时等等)将运动数据传输到控制器145。在一些实例中，运动传感器装置180可以预配置有用于传输运动数据的时间段。替代地，用于传输运动数据的时间段可以由与机器100相关联的操作员确定。
替代地，用于传输运动数据的时间段可以由控制器145(例如，基于关于机器100的历史运动传输数据)确定。历史运动传输数据可包括关于用于传输运动数据的时间段、机器100的移动频率(例如，方向变换的频率)等的历史数据。
数据存储装置240可包括存储数据结构(例如，数据库、链表、表等)的装置。数据结构可以存储识别与磨损数据相关联的机器100的不同压力数据和/或流量数据的信息。压力数据可包括关于与静液压传动系统115相关联的流体的压力的信息。例如，压力数据可包括(例如，与机器100的方向变换相关联的)识别(静液压传动系统115的)流体的压力量的信息、识别(静液压传动系统115的)流体的压力量范围的信息、识别压力尖峰时间的信息等。
流量数据可包括关于与静液压传动系统115相关联的流体的流动速率的信息。例如，流量数据可包括(例如，与机器100的方向变换相关联的)识别(静液压传动系统115的)流体的流动速率的信息、识别(静液压传动系统115的)流体的流动速率范围的信息、识别流量下降时间的信息等。
磨损数据可包括关于地面接合构件105(例如，履带)的磨损量的信息。例如，关于磨损量的信息可包括识别履带的磨损量的比率、绝对值、其它数学函数或运算等。另外，关于磨损量的信息可包括与地面接合构件105相关联的测量值，例如，识别履带链节销之间的距离的信息、识别节段114与对应履带链节衬套之间的间隙量的信息、识别与履带相关联的其它测量值的信息等。
例如，在数据结构中，第一压力数据和/或第一流量数据可以与第一磨损数据相关联地存储，第二压力数据和/或第二流量数据可以与第二磨损数据相关联地存储，以此类推。换句话说，第一压力数据可以识别与由第一磨损数据识别的履带的第一磨损量对应的(静液压传动系统115的)流体的第一压力量、流体的第一压力量范围、第一压力尖峰时间等。
类似地，第一流量数据可以识别与由第一磨损数据识别的履带的第一磨损量对应的(静液压传动系统115的)流体的第一流动速率、流体的第一流动速率范围、第一流动下降时间等。例如，控制器145可以获得压力数据和/或流量数据，并且可以使用所获得的压力数据和/或所获得的流量数据在数据结构中识别与所获得的压力数据和/或所获得的流量数据相关联的磨损数据。
存储在数据结构中的信息可以由控制器145和/或由与机器100的操作员相关联的装置提供。例如，控制器145可以使机器100发生方向变换。例如，控制器145可以提示操作员使机器100发生方向变换。替代地，控制器145可以在没有操作员干预的情况下(例如，经由无人操作模式)使机器100发生方向变换。控制器145可以在机器100的方向变换期间(从压力传感器装置160)获得压力数据并(从流量传感器装置170)获得流量数据。
控制器145可以提示操作员获得机器100的履带的磨损数据。例如，控制器145可以提示操作员获得指示履带的磨损量的履带的手动测量值。操作员可以获得手动测量值，并且可以(例如，使用与操作员相关联的装置)将此类手动测量值提供到数据存储装置240以存储在数据结构中，或者(例如，使用装置)将此类手动测量值提供到控制器145。例如，操作员可以使用测量装置(例如，与操作员相关联的装置)获得履带的手动测量值。替代地，操作员可以(例如，使用测量装置)捕获履带的图像并将图像提供给控制器145。控制器145(或相对于机器100在外部的另一装置)可以(例如，使用一个或多个图像处理技术)分析图像以确定履带的磨损。一个或多个图像处理技术可包括计算机视觉技术、光学字符识别(OCR)技术等。所述装置可包括用户装置(例如，移动装置、膝上型计算机等)、集成显示器122等。控制器145可以将磨损数据、压力数据和/或流量数据提供到数据存储装置240以存储在数据结构中。
在一些情况下，磨损数据、压力数据和/或流量数据可用于生成压力尖峰时间、流量下降时间等的图形表示(例如，图形)。此类图形表示可提供给与操作员相关联的装置、监测多个机器的部件的磨损量的一个或多个装置等。
另外或替代地，数据结构中存储的信息可以由控制器145基于模拟机器100的操作的模拟模型来提供。例如，控制器145可以使用模拟模型来模拟机器100的移动(例如，机器100的方向变换)并且在模拟移动期间获得压力数据和/或流量数据。控制器145可以使用模拟模型获得与机器100的移动相关联的机器100的磨损数据。控制器145可以将(使用模拟模型获得的)磨损数据、压力数据和/或流量数据提供至数据存储装置240以存储在数据结构中。
装置250(在本文中单独地称为“装置250”，并且统称为“装置250”)可包括一个或多个装置，所述一个或多个装置可以监测多个机器(例如，包括机器100)的部件的磨损量。装置250可包括服务器装置(例如，主机服务器、web服务器、应用程序服务器等)、计算机(例如，膝上型计算机、台式计算机等)、用户装置(例如，移动装置、膝上型计算机等)、云装置等。
控制器145可以从压力传感器装置160、流量传感器装置170、运动传感器装置180和/或数据存储装置240获得数据，以确定地面接合构件105(例如，履带)的磨损量，这在下文更详细地描述。在一些实例中，控制器145可检测事件。例如，控制器145可以从运动传感器装置180获得运动数据，并且可以基于运动数据检测作为事件的机器100的移动。机器100的移动可包括机器100的方向变换(例如，由静液压传动系统115引起的方向变换)。另外或替代地，控制器145可以检测作为事件的(由操作员控件124生成的)方向变换信号。
控制器145可以(例如，基于检测到事件)从压力传感器装置160获得压力数据。控制器145可以类似于上述方式从压力传感器装置160获得压力数据。例如，在事件期间，控制器145可以(从压力传感器装置160)获得关于与机器100的部件相关联的流体的压力量的压力数据。所述部件可包括静液压传动系统115、静液压传动系统115的部件等。例如，流体可包括静液压传动系统115的液压流体，并且压力量可以对应于液压流体(例如，供应到马达210和/或由该马达提供以使方向变换)的压力量。在一些情况下，基于所获得的压力数据，控制器145可以确定与方向变换相关联的压力尖峰时间。
另外或替代地，控制器145可以(例如，基于检测到事件)从流量传感器装置170获得流量数据。控制器145可以类似于上述方式从流量传感器装置170获得流量数据。例如，在事件期间，控制器145可以(从流量传感器装置170)获得关于与机器100的部件相关联的流体的流量的流量数据。例如，流体的流量可以对应于供应到马达210和/或由该马达提供以使方向变换的液压流体的流动速率。在一些情况下，基于所获得的流量数据，控制器145可以确定与方向变换相关联的流量下降时间。
控制器145可以基于压力数据和/或流量数据确定地面接合构件105的磨损量。例如，控制器145可以基于压力数据和/或流量数据确定机器100的履带的磨损量。例如，控制器145可以使用所获得的压力数据和/或所获得的流量数据从数据存储装置240的数据结构获得与所获得的压力数据和/或所获得的流量数据相关联的磨损数据。
例如，控制器145可以搜索数据结构以识别对应于所获得的压力数据的压力数据。例如，控制器145可搜索数据结构以识别压力数据，所述压力数据包括：识别对应于由所获得的压力数据识别的压力量的流体的压力量的信息，识别对应于由所获得的压力数据识别的压力量范围的流体的压力量范围的信息，识别对应于使用所获得的压力数据确定的压力尖峰时间的压力尖峰时间的信息，等等。
另外或替代地，控制器145可以搜索数据结构以识别对应于所获得的流量数据的流量数据。例如，控制器145可以搜索数据结构以识别流量数据，所述流量数据包括：识别对应于由所获得的压力数据识别的流动速率的流体的流动速率的信息，识别对应于由所获得的流量数据识别的流动速率范围的流体的流动速率范围的信息，识别对应于使用所获得的流量数据确定的流量下降时间的流量下降时间的信息，等等。
控制器145可识别与所识别的压力数据和/或所识别的流量数据相关联的磨损数据。所识别的磨损数据可识别地面接合构件105的磨损量(例如，机器100的履带的磨损量)。举例来说，假设控制器145将压力数据识别为值为PD_2，并且将流量数据识别为值为FD_2。然后，控制器145将从数据存储装置240确定磨损数据的值为WD_2。因此，控制器145可以基于所获得的压力数据和/或所获得的流量数据确定地面接合构件105的磨损量。
作为使用数据存储装置240的数据结构的补充或替代，控制器145可以使用机器学习模型确定地面接合构件105(例如，履带)的磨损量。例如，控制器145可以将所获得的压力数据和/或所获得的流量数据输入到机器学习模型中，并且机器学习模型可以输出识别地面接合构件105的磨损量的信息。
控制器145可以使用与机器100相关联、与类似于机器100的一个或多个其它机器相关联等等的历史数据训练机器学习模型。一个或多个机器可包括与机器100类似的部件(例如，类似的地面接合构件105、类似的链轮112、类似的静液压传动系统115等)、类似的尺寸、类似的用途等。历史数据可包括历史压力数据(包括历史压力尖峰数据)、历史流量数据(包括历史流量下降数据)、历史磨损数据等。
当训练机器学习模型时，控制器145可以将历史数据分成训练集(例如，用以训练模型的数据集)、验证集(例如，用于评估模型的拟合和/或微调模型的数据集)、测试集(例如，用于评估模型的最终拟合的数据集)等等。控制器145可以预处理和/或执行尺寸减小以将历史数据减少到最小特征集。控制器145可以针对该最小特征集训练模型，从而减少训练机器学习模型的处理，并且可以将分类技术应用于最小特征集。
控制器145可以使用分类技术，例如逻辑回归分类技术、随机森林分类技术、梯度增强机器学习(GBM)技术等，以确定分类结果(例如，地面接合构件105的磨损量)。除了使用分类技术之外或者作为使用分类技术的替代方案，控制器145可以使用朴素贝叶斯分类器技术。在这种情况下，控制器145可以执行二进制递归分区以将最小特征集的历史数据拆分成分区和/或分支，并使用分区和/或分支来执行预测(例如，地面接合构件105的磨损量)。基于使用递归分区，控制器145可以相对于数据项目的手动、线性排序和分析减少计算资源的利用，由此使得能够使用数千、数百万或数十亿数据项目来训练模型，与使用更少数据项目相比，这可以产生更准确的模型。
控制器145可以使用监督训练程序来训练模型，所述监督训练程序包括从主题专家(例如，与机器100和/或一个或多个机器相关联的一个或多个操作员)接收对模型的输入，这可以减少相对于未监督的训练程序训练模型的时间量、处理资源量等。控制器145可以使用一种或多种其它模型训练技术，例如神经网络技术、潜在语义索引技术等。
例如，控制器145可以(例如，使用两层前馈神经网络架构、三层前馈神经网络架构等)执行人工神经网络处理技术以执行关于地面接合构件105(例如，履带)的不同磨损量的模式的模式识别。在这种情况下，使用人工神经网络处理技术可以通过对噪声、不精确或不完整数据更加稳健，以及通过使得控制器145能够检测人类分析员或系统使用不太复杂的技术无法检测到的模式和/或趋势，来提高控制器145生成的模型的准确度。
在训练之后，机器学习模型可用于确定(或预测)地面接合构件105(例如，履带)的磨损量。换句话说，控制器145可以将所获得的压力数据和/或所获得的流量数据输入到机器学习模型中，并且机器学习模型可以输出与地面接合构件105的磨损量有关的数据。所述模型的输出可包括地面接合构件105的磨损量的得分。
地面接合构件105的磨损量的得分可以表示由机器学习模型确定的磨损量的置信度度量。在这方面，当磨损量的置信度度量满足阈值置信度度量时，控制器145可以使用机器学习模型预测的磨损量。在一些情况下，如果控制器145无法在数据结构中识别与所获得的压力数据和/或所获得的流量数据相关联的磨损数据，则控制器145可以使用机器学习模型预测的磨损量。
诸如服务器装置的不同装置可以生成并训练机器学习模型。不同装置可以提供机器学习模型以供控制器145使用。不同装置可以(例如，基于计划、按需、基于触发、基于周期等)更新机器学习模型并将其提供至控制器145。控制器145可以更新机器学习模型。
控制器145可以基于地面接合构件105(例如，机器100的履带)的磨损量来执行动作。例如，动作可包括控制器145基于磨损量控制机器100的移动。例如，当磨损量满足阈值磨损量时，控制器145可以阻止机器100移动。
所述动作可包括控制器145将履带磨损信息传输到一个或多个装置，所述一个或多个装置监测多个机器(例如，包括机器100)的部件的磨损量。履带磨损信息可以指示地面接合构件105(例如，机器100的履带)的磨损量，指示地面接合构件105(例如，机器100的履带)的剩余寿命量，与维修和/或更换地面接合构件105(例如，机器100的履带)相关联的提议。在一些情况下，履带磨损信息可以使一个或多个装置生成维修和/或更换地面接合构件105的服务请求。例如，当磨损量满足阈值磨损量时，可以生成服务请求。
所述动作可包括控制器145将履带磨损信息传输到与机器100的操作员相关联的装置。在一些情况下，履带磨损信息可以使操作员(例如，使用装置)以类似于上述方式的方式提交维修和/或更换地面接合构件105的服务请求。所述动作可包括控制器145将履带磨损信息传输到与技术人员相关联的装置。例如，履带磨损信息可以使技术人员被分派到机器100。在一些情况下，当磨损量满足阈值磨损量时，可以分派技术人员。
所述动作可包括(例如，当磨损量满足阈值磨损量时)控制器145使自主装置将替换履带递送到机器100或与机器100相关联的位置。所述位置可包括：机器100执行多个任务的工作现场；在机器100不执行任务时机器100所固定的位置；在机器100正在维修和/或更换时机器100所固定的位置。
所述动作可包括控制器145使得为机器100订购替换地面接合构件(例如，替换履带)。例如，当地面接合构件105的磨损量满足阈值磨损量时，可以订购替换地面接合构件105。
所述动作可包括(例如，当磨损量满足阈值磨损量时)控制器145自动向机器100提供指令，所述指令使机器100自动地将自身驱动到维修设施。在一些情况下，控制器145可以基于磨损量预测地面接合构件105何时发生故障。在这种情况下，控制器145可以基于预测地面接合构件105何时发生故障来确定更换地面接合构件105的特定时间。如果控制器145预测到在很长时间段内不会发生故障，则控制器145可以不执行动作。如果控制器145预测到故障即将发生，则控制器145可以执行上文所描述的动作中的一个或多个。
虽然前面已关于获得与马达210相关联的压力数据和流量数据进行了描述，但本公开可适用于获得与静液压传动系统115的其它部件相关联的压力数据和流量数据。
虽然前面已关于获得与机器100的方向变换相关联的压力数据和/或流量数据进行了描述，但是本公开可以适用于获得与机器100的其它类型的移动相关联的压力数据和/或流量数据。
图2中所示的装置和网络的数量和布置作为实例提供。在实践中，与图2中所示的装置相比，可能存在额外装置、更少的装置、不同的装置或不同布置的装置。此外，图2中示出的两个或更多个部件可在单个装置内实施，或图2中所示的单个装置可实施为多个分布式装置。另外或者替代地，系统200的一组装置(例如，一个或多个装置)可执行描述为由系统200的另一组装置执行的一个或多个功能。
图3是与基于压力数据和流量数据的履带磨损检测相关联的示例性过程300的流程图。在一些实施方案中，图3的一个或多个过程框可以由控制器(例如，控制器145)执行。在一些实施方案中，图3的一个或多个过程框可以由与控制器分开或包括该控制器的另一装置或一组装置，例如压力传感器装置(例如，压力传感器装置160)和/或流量传感器装置(例如，传感器装置160)执行。另外或替代地，图3的一个或多个过程框可以由控制器145的一个或多个部件(例如，处理器220和/或存储器230)执行。
如图3中所示，过程300可包括在事件期间获得关于与机器的部件相关联的流体的压力量的压力数据(框310)。例如，如上所述，控制器可以在事件期间获得关于与机器的部件相关联的流体的压力量的压力数据。在一些实施方案中，过程300包括检测事件，其中检测事件包括检测与机器的静液压传动相关联的方向变换。
如图3中还所示，过程300可包括在事件期间获得关于与机器的部件相关联的流体的流量的流量数据(框320)。例如，如上所述，控制器可以在事件期间获得关于与机器的部件相关联的流体的流量的流量数据。
如图3中还所示，过程300可包括基于压力数据和流量数据确定机器的履带的磨损量(框330)。例如，如上所述，控制器可以基于压力数据和流量数据确定机器的履带的磨损量。
在一些情况下，确定机器的履带的磨损量包括基于压力数据检测在事件之后的流体的压力增加的延迟，以及基于流体的压力增加的延迟确定机器的履带的磨损量。
如图3中还所示，过程300可包括基于机器的履带的磨损量来执行动作(框340)。例如，如上所述，控制器可以基于机器的履带的磨损量来执行动作。
在一些实例中，执行所述动作包括以下各项中的至少一者：基于所述机器的履带的磨损量控制所述机器的移动；将履带磨损信息传输到一个或多个装置，所述一个或多个装置监测所述多个机器的部件的磨损量，其中所述履带磨损信息指示所述机器的履带的磨损量；或将所述履带磨损信息传输到所述机器的操作员。
在一些实例中，将履带磨损信息传输到一个或多个装置包括将履带磨损信息传输到一个或多个装置，以使一个或多个装置基于履带的磨损量生成维修或更换履带中的至少一者的服务请求。
所述部件可包括使履带移动的马达，其中所述压力数据包括识别与所述马达相关联的流体的压力量的数据，并且其中所述流量数据包括识别与所述马达相关联的流体的流动速率的数据。
尽管图3示出了过程300的示例性框，但在一些实施方案中，与图3中描绘的那些框相比，过程300可包括额外框、更少的框、不同的框或不同布置的框。另外或替代地，可并行执行过程300的两个或更多个框。
工业适用性
本公开涉及一种用于基于与机器的静液压传动系统相关联的流体的压力数据和/或流量数据确定机器的履带磨损的过程。所公开的用于确定履带磨损的过程可以防止与机器的履带的手动测量值相关联的问题(以确定履带的磨损量)。对履带的手动测量可能浪费用于在获得手动测量值时防止机器移动的机器资源，可能浪费计算资源，所述计算资源被用于补救与手动测量值不准确(例如，履带的过早故障、履带的过早维修、履带的过早更换等)相关的问题等。
所公开的用于基于压力数据和/或流量数据确定机器的履带磨损的过程可以解决上文关于用于确定履带量的手动测量值所提及的问题。若干优点可以与所公开的用于基于压力数据和/或流量数据确定机器的履带磨损的过程相关联。例如，通过基于压力数据和/或流量数据确定机器的履带磨损，所述过程可以防止履带的可能不准确的手动测量值。
通过防止此类手动测量值，所述过程可以防止(或限制)机器操作中的任何中断。通过防止此类手动测量值，所述过程可以保留原本用于在获得手动测量值时防止机器移动的计算或机器资源，以补救与手动测量值不准确相关联的问题(例如，履带的过早故障、履带的过早维修、履带的过早更换等)等等。
前述公开提供了说明和描述，但并不意图为详尽的或将实施方案限制为所公开的精确形式。修改和变化可根据上述公开进行，或者可从实施方案的实践中获取。此外，除非前述公开明确提供不能组合一个或多个实施方案的原因，否则本文描述的任何实施方案都可以组合。即使特征的特定组合在权利要求书中叙述和/或在说明书中公开，这些组合也并非旨在限制各种实施方案的公开。尽管下面列出的每个从属权利要求都可直接从属于仅一项权利要求，但各种实施方案的公开内容包括与权利要求集中的每个其它权利要求组合的每个从属权利要求。
如本文所使用，冠词“一(a)”和“一(an)”和“组”旨在包括一个或多个项目，并且可与“一个或多个”互换使用。此外，如本文所用，冠词“所述(the)”旨在包括结合冠词“所述(the)”引用的一个或多个项目，并且可以与“所述一个或多个”互换使用。此外，短语“基于”意图表示“至少部分地基于”，除非另有明确说明。另外，如本文所使用，术语“或”当以系列形式使用时旨在是包含性的，并且可与“和/或”互换使用，除非另有明确说明(例如，如果与“任一”或“仅一个”结合使用)。此外，为了便于描述，本文可以使用空间相对的术语，例如“下方”、“下”、“上方”、“上”等，以描述一个元件或特征与另外的一个或多个元件或特征的关系，如图中所示。除了附图中所示的定向之外，空间相对术语旨在涵盖设备、装置和/或元件在使用或操作中的不同定向。设备可以以其它方式(旋转90度或以其它取向)定向，并且本文使用的空间相对描述语可以被相应地解释。

Claims (10)

1.一种由机器(100)的控制器(145)执行的方法，所述方法包括：
在事件期间获得关于与所述机器(100)的部件(115、210)相关联的流体的压力量的压力数据；
在所述事件期间获得关于与所述机器(100)的部件(115、210)相关联的流体的流量的流量数据；
基于所述压力数据和所述流量数据确定所述机器(100)的履带(105)的磨损量；以及
基于所述机器(100)的履带(105)的磨损量执行动作。
2.根据权利要求1所述的方法，其中执行所述动作包括以下各项中的至少一者：
基于所述机器(100)的履带(105)的磨损量控制所述机器(100)的移动；
将履带(105)磨损信息传输到一个或多个装置(250)，所述一个或多个装置监测多个机器(100)的部件(115、210)的磨损量，
其中所述履带(105)磨损信息指示所述机器(100)的履带(105)的磨损量；或者
将所述履带(105)磨损信息传输到所述机器(100)的操作员。
3.根据权利要求2所述的方法，其中将所述履带(105)磨损信息传输到所述一个或多个装置(250)包括：
将所述履带(105)磨损信息传输到所述一个或多个装置(250)，以使所述一个或多个装置(250)基于所述履带(105)的磨损量生成维修或更换所述履带(105)中的至少一者的服务请求。
4.根据权利要求1所述的方法，还包括检测所述事件，
其中检测所述事件包括：
检测与所述机器(100)的静液压传动(115)相关联的方向变换。
5.根据权利要求1所述的方法，其中所述部件(115、210)包括使所述履带(105)移动的马达(210)，
其中所述压力数据包括识别与所述马达(210)相关联的流体的压力量的数据，并且
其中所述流量数据包括识别与所述马达(210)相关联的流体的流动速率的数据。
6.一种机器(100)，包括：
一个或多个存储器(230)；以及
一个或多个处理器(220)，所述一个或多个处理器被配置成：
获得以下各项中的至少一者：
关于与所述机器(100)的部件(115、210)相关联的流体的压力量的压力数据，或
关于与所述机器(100)的部件(115、210)相关联的流体的流量的流量数据，
其中所述部件(115、210)使所述机器(100)的一个或多个履带(105)移动；
基于所述压力数据或所述流量数据中的至少一者确定所述机器(100)的一个或多个履带(105)的磨损量；以及
基于所述机器(100)的一个或多个履带(105)的磨损量执行动作。
7.根据权利要求6所述的机器(100)，其中所述一个或多个处理器(220)还被配置成：
获得历史数据，所述历史数据包括与所述部件(115、210)相关联的历史压力数据、与所述部件(115、210)相关联的历史流量数据以及与所述一个或多个履带(105)相关联的历史磨损信息；
其中所述历史磨损信息与所述历史压力数据和所述历史流量数据相关联；并且
其中，在确定所述机器(100)的一个或多个履带(105)的磨损量时，所述一个或多个处理器(220)还被配置成：
基于所述压力数据或所述流量数据中的至少一个并且基于所述历史数据确定所述机器(100)的一个或多个履带(105)的磨损量。
8.根据权利要求6所述的机器(100)，其中所述一个或多个处理器(220)还被配置成：
检测与所述机器(100)的操作相关联的事件；并且
其中，在获得所述压力数据或所述流量数据中的至少一者时，所述一个或多个处理器(220)还被配置成在所述事件期间获得所述压力数据或所述流量数据中的至少一者。
9.根据权利要求6所述的机器(100)，其中，在确定所述机器(100)的一个或多个履带(105)的磨损量时，所述一个或多个处理器(220)还被配置成执行以下各项中的至少一者：
基于所述压力数据，检测在与所述机器(100)的移动相关联的事件期间所述流体的压力增加的延迟，或者
基于所述流量数据，检测在所述事件期间所述流体的流量减小的延迟；以及
基于以下各项中的至少一者确定所述机器(100)的一个或多个履带(105)的磨损量：
所述流体的压力增加的延迟，或
所述流的流量减小的延迟。
10.根据权利要求6所述的机器(100)，其中，在执行所述动作时，所述一个或多个处理器(220)还被配置成执行以下各项中的至少一者：
在所述机器(100)的一个或多个履带(105)的磨损量满足阈值磨损量时，控制所述机器(100)的移动；
将履带(105)磨损信息传输到一个或多个装置(250)，所述一个或多个装置监测多个机器(100)的部件(115、210)的磨损量，
其中所述履带(105)磨损信息指示所述机器(100)的一个或多个履带(105)的磨损量；或者
将所述履带(105)磨损信息传输到所述机器(100)的操作员。
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Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102022119344A1 (de) * 2022-08-02 2024-02-08 Komatsu Germany Gmbh Verfahren zur Verschleißüberwachung an Kettenlaufwerken

Family Cites Families (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US2452671A (en) * 1944-04-01 1948-11-02 Harry V Tutton Track-laying tractor
US3901563A (en) 1974-05-17 1975-08-26 Caterpillar Tractor Co Hydromechanical recoil and track adjuster system
JP2005035532A (ja) 2003-06-30 2005-02-10 Komatsu Ltd 履帯張力調整装置
US7770984B2 (en) * 2007-03-15 2010-08-10 Agco Corporation Track belt tension system and method
US8905640B2 (en) * 2010-07-02 2014-12-09 Caterpillar, Inc. Thrust ring for undercarriage in a track-type machine
US20160311481A1 (en) 2016-07-01 2016-10-27 Caterpillar Inc. Track adjusting system
US10099735B2 (en) 2016-11-01 2018-10-16 Cnh Industrial America Llc System and method for monitoring track tension for a track assembly of a work vehicle
CA3085012A1 (en) * 2017-12-08 2018-12-07 Camso Inc. Systems and methods for monitoring off-road vehicles
WO2020049525A2 (en) 2018-09-07 2020-03-12 Bombardier Recreational Products Inc. Method for estimating wear of a polymer drive belt of a continuously variable transmission

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