CN117599942B - 一种矿石破碎机设备运行状态监测方法 - Google Patents
一种矿石破碎机设备运行状态监测方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN117599942B CN117599942B CN202410095652.1A CN202410095652A CN117599942B CN 117599942 B CN117599942 B CN 117599942B CN 202410095652 A CN202410095652 A CN 202410095652A CN 117599942 B CN117599942 B CN 117599942B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- data
- corrected
- noise
- neighborhood
- vibration 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
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 78
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 title claims abstract description 16
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims abstract description 83
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims abstract description 38
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims abstract description 28
- 238000010606 normalization Methods 0.000 claims description 10
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 claims description 9
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 4
- 238000012545 processing Methods 0.000 abstract description 2
- 230000008030 elimination Effects 0.000 abstract 1
- 238000003379 elimination reaction Methods 0.000 abstract 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000005188 flotation Methods 0.000 description 1
- 229910052500 inorganic mineral Inorganic materials 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 239000011707 mineral Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 238000011282 treatment Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01H—MEASUREMENT OF MECHANICAL VIBRATIONS OR ULTRASONIC, SONIC OR INFRASONIC WAVES
- G01H1/00—Measuring characteristics of vibrations in solids by using direct conduction to the detector
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B02—CRUSHING, PULVERISING, OR DISINTEGRATING; PREPARATORY TREATMENT OF GRAIN FOR MILLING
- B02C—CRUSHING, PULVERISING, OR DISINTEGRATING IN GENERAL; MILLING GRAIN
- B02C25/00—Control arrangements specially adapted for crushing or disintegrating
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Food Science & Technology (AREA)
- Indication And Recording Devices For Special Purposes And Tariff Metering Devices (AREA)
Abstract
本发明涉及数据处理技术领域,具体涉及一种矿石破碎机设备运行状态监测方法,包括:获取每个振动数据的邻域数据,得到若干待修正噪声数据;获取每个待修正噪声数据的噪声程度;获取每个待修正噪声数据的参考块以及参考块的各个邻域块;得到每个待修正噪声数据的修正程度;获取每个待修正噪声数据的参考块的每个邻域块的滤波权重,得到每个待修正数据的滤波结果;获取每个待修正噪声数据的最终滤波结果,得到修正后的振动数据;获取修正后的每个振动数据的异常可能性,得到异常振动数据。本发明通过自适应滤波避免去噪后数据失真影响监测效果。
Description
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域,具体涉及一种矿石破碎机设备运行状态监测方法。
背景技术
矿石破碎机设备是矿山生产过程中的重要设备之一,用于将原始矿石进行粉碎和破碎,以便后续的选矿、浮选等工艺处理。为了确保破碎机设备的正常运行和延长其使用寿命,需要进行有效的运行状态监测,其中破碎机运行过程中将持续产生较大的振动,所以常常通过监测破碎机的振动情况来评估其运行状态,而一般监测的振动数据可能由于采集环境的影响导致存在噪声,所以对于采集的振动数据,首先需要进行噪声数据的修正。
在采集的振动数据中,噪声数据主要表现为振动数据的突变,而振动数据跟随破碎机的运行状态变化,即具有一定的趋势关系,所以可以利用非局部均值滤波进行噪声数据的修正,但是由于噪声数据的噪声程度不同,导致噪声数据被修正的程度不同,因此如果直接使用非均值滤波算法对采集的振动数据进行修正,可能会导致噪声程度较小的噪声数据被过度修正。
发明内容
为了解决上述问题,本发明提供一种矿石破碎机设备运行状态监测方法。
本发明的一种矿石破碎机设备运行状态监测方法采用如下技术方案:
本发明一个实施例提供了一种矿石破碎机设备运行状态监测方法,该方法包括以下步骤:
采集振动数据及每个振动数据的给油度;
根据振动数据,获取每个振动数据的邻域数据;根据振动数据以及振动数据的邻域数据的振幅,获取每个振动数据的噪声可能性并得到若干待修正噪声数据;根据待修正噪声数据和待修正噪声数据的邻域数据的噪声可能性、振幅以及给油度,获取每个待修正噪声数据的噪声程度;使用非局部均值滤波算法获取每个待修正噪声数据的参考块以及参考块的各个邻域块;根据待修正噪声数据的参考块与参考块的邻域块中振动数据的给油度,获取每个待修正噪声数据的参考块与参考块的每个邻域块的相似性;结合每个待修正噪声数据的噪声程度,获取每个待修正噪声数据的修正程度;
根据待修正噪声数据的参考块与参考块的邻域块的相似性、参考块与参考块的邻域块中振动数据的给油度和振幅,获取每个待修正噪声数据的参考块的每个邻域块的滤波权重;根据每个待修正噪声数据的参考块的每个邻域块的滤波权重,获取每个待修正噪声数据的滤波结果;根据每个待修正噪声数据的滤波结果、修正程度以及振幅,获取每个待修正噪声数据的最终滤波结果;
根据每个待修正噪声数据的最终滤波结果得到修正后的振动数据;根据修正后的振动数据的振幅以及给油度,获取修正后的每个振动数据的异常可能性并得到异常振动数据。
优选的,所述根据振动数据,获取每个振动数据的邻域数据,包括的具体步骤如下:
预设数据个数,获取第/>个振动数据,获取第/>个振动数据,依次类推,直至获取第/>个振动数据时停止,得到第/>个振动数据的右侧邻域数据,获取第/>个振动数据,获取第/>个振动数据,依次类推,直至获取第/>个振动数据时停止,得到第/>个振动数据的左侧邻域数据,将第/>个振动数据的右侧邻域数据与左侧邻域数据作为第/>个振动数据的邻域数据。
优选的,所述根据振动数据以及振动数据的邻域数据的振幅,获取每个振动数据的噪声可能性并得到若干待修正噪声数据,包括的具体步骤如下:
式中,代表第/>个振动数据的噪声可能性;/>代表第/>个振动数据的振幅;/>代表第/>个振动数据的第/>个邻域数据的振幅;/>代表第/>个振动数据的邻域数据的数量;代表归一化函数;/>代表绝对值符号;
预设噪声可能性阈值,若第/>个振动数据的噪声可能性大于或等于/>时,将第/>个振动数据记为待修正噪声数据,得到若干待修正噪声数据。
优选的,所述根据待修正噪声数据和待修正噪声数据的邻域数据的噪声可能性、振幅以及给油度,获取每个待修正噪声数据的噪声程度,包括的具体步骤如下:
式中,代表第/>个待修正噪声数据的噪声程度;/>代表第/>个待修正噪声数据的噪声可能性;/>代表第/>个待修正噪声数据的第/>个邻域数据的噪声可能性;/>代表第/>个待修正噪声数据的振幅;/>代表第/>个待修正噪声数据的第/>个邻域数据的振幅;/>代表第/>个待修正噪声数据的给油度;/>代表第/>个待修正噪声数据的第/>个邻域数据的给油度;/>代表第/>个待修正噪声数据的邻域数据的个数;/>代表所有振动数据中的振幅的最大值;/>代表所有振动数据中的给油度的最大值;/>代表绝对值符号。
优选的,所述根据待修正噪声数据的参考块与参考块的邻域块中振动数据的给油度,获取每个待修正噪声数据的参考块与参考块的每个邻域块的相似性,包括的具体步骤如下:
根据每个待修正噪声数据的噪声程度的获取方法,获取第个待修正噪声数据的参考块的第/>个邻域块中每个振动数据的噪声程度;
式中,代表第/>个待修正噪声数据的参考块与参考块的第/>个邻域块的相似性;/>代表第/>个待修正噪声数据的参考块中第/>个振动数据的给油度;/>代表第/>个待修正噪声数据的参考块的第/>个邻域块中第/>个振动数据的给油度;/>代表第/>个待修正噪声数据的参考块的第/>个邻域块以及第/>个待修正噪声数据的参考块中振动数据的个数;/>代表第/>个待修正噪声数据的参考块的第/>个邻域块中第/>个振动数据的噪声程度;/>代表绝对值符号。
优选的,所述获取每个待修正噪声数据的修正程度,包括的具体步骤如下:
式中,代表第/>个待修正噪声数据的修正程度;/>代表第/>个待修正噪声数据的噪声程度;/>代表第/>个待修正噪声数据的参考块与参考块的第/>个邻域块的相似性;代表第/>个待修正噪声数据的参考块的邻域块的数量;/>代表归一化函数。
优选的,所述获取每个待修正噪声数据的参考块的每个邻域块的滤波权重,包括的具体步骤如下:
式中,代表第/>个待修正噪声数据的参考块的第/>个邻域块的滤波权重;/>代表第/>个待修正噪声数据的参考块与参考块的第/>个邻域块的相似性;/>代表第/>个待修正噪声数据的参考块中第/>个振动数据的给油度;/>代表第/>个待修正噪声数据的参考块的第/>个邻域块中第/>个振动数据的给油度;/>代表第/>个待修正噪声数据的参考块中第/>个振动数据的振幅;/>代表第/>个待修正噪声数据的参考块的第/>个邻域块中第/>个振动数据的振幅;/>代表第/>个待修正噪声数据的参考块的第/>个邻域块与第/>个待修正噪声数据的参考块中振动数据的个数;/>代表第/>个待修正噪声数据的参考块的第/>个邻域块中第/>个振动数据的噪声程度;/>代表绝对值符号。
优选的,所述获取每个待修正噪声数据的滤波结果,包括的具体步骤如下:
式中,代表第/>个待修正噪声数据的滤波结果;/>代表第/>个待修正噪声数据的参考块的第/>个邻域块的滤波权重;/>代表第/>个待修正噪声数据的参考块的第/>个邻域块的滤波权重;/>代表第/>个待修正噪声数据的参考块的邻域块的数量;/>代表第/>个待修正噪声数据的参考块的第/>个邻域块的中心振动数据的振幅。
优选的,所述根据每个待修正噪声数据的滤波结果、修正程度以及振幅,获取每个待修正噪声数据的最终滤波结果,包括的具体步骤如下:
式中,代表第/>个待修正噪声数据的最终滤波结果;/>代表第/>个待修正噪声数据的滤波结果;/>代表第/>个待修正噪声数据的修正程度;/>代表第/>个待修正噪声数据的振幅。
优选的,所述根据修正后的振动数据的振幅以及给油度,获取修正后的每个振动数据的异常可能性并得到异常振动数据,包括的具体步骤如下:
式中,代表修正后的第/>个振动数据的异常可能性;/>代表修正后的第/>个振动数据的振幅;/>代表修正后的第/>个振动数据的给油度;/>代表修正后的所有振动数据中的振幅最大值;/>代表修正后的所有振动数据中的给油度最大值;
预设异常阈值,若修正后的第/>个振动数据的异常可能性大于或等于异常阈值,将修正后的第/>个振动数据记为异常振动数据,得到若干异常振动数据。
本发明的技术方案的有益效果是:本发明根据振动数据与其邻域数据的振幅之间的差异,得到每个振动数据的噪声可能性,进而得到了待修正噪声数据,便于后续对待修正噪声数据的振幅进行修正,根据每个待修正噪声数据与其邻域数据的振幅差异相较于给油度差异的大小得到每个待修正噪声数据的噪声程度,根据参考块与参考块的邻域块中振动数据的给油度的一致性,得到每个待修正噪声数据的参考块与参考块的每个邻域块的相似性,根据每个待修正噪声数据的参考块与参考块的每个邻域块的相似性以及待修正噪声数据的噪声程度,获取每个待修正噪声数据的修正程度,根据待修正噪声数据的修正数据对待修正噪声数据进行修正时,能够避免对待修正噪声数据造成过修正,接着根据待修正噪声数据的参考块与参考块的邻域块的相似性、参考块与参考块的邻域块给油度和振幅一致性,得到每个待修正噪声数据的参考块的每个邻域块的滤波权重,使得后续在获取每个待修正数据的滤波结果时更加关注与待修正噪声数据的参考块相似的邻域块,使得每个待修正数据的滤波结果更加准确,最后根据待修正噪声数据的滤波结果、修正程度以及振幅,得到每个待修正噪声数据的最终滤波结果,得到修正后的振动数据,对于修正程度较大的待修正噪声数据更关注滤波结果,反之更关注数据的振幅,得到的每个待修正数据的最终滤波结果更加准确,避免了对噪声程度较小的待修正噪声数据造成过修正,进一步提高了滤波效果,最后根据修正后的振动数据获取异常振动数据进行矿石破碎机的运行状态的判断更加准确。
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为本发明的一种矿石破碎机设备运行状态监测方法的步骤流程图。
具体实施方式
为了更进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效,以下结合附图及较佳实施例,对依据本发明提出的一种矿石破碎机设备运行状态监测方法,其具体实施方式、结构、特征及其功效,详细说明如下。在下述说明中,不同的“一个实施例”或“另一个实施例”指的不一定是同一实施例。此外,一或多个实施例中的特定特征、结构或特点可由任何合适形式组合。
除非另有定义,本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。
下面结合附图具体的说明本发明所提供的一种矿石破碎机设备运行状态监测方法的具体方案。
请参阅图1,其示出了本发明一个实施例提供的一种矿石破碎机设备运行状态监测方法的步骤流程图,该方法包括以下步骤:
S001.采集振动数据及每个振动数据的给油度。
需要说明的是,已知破碎机的运行过程主要通过振动臂作用在矿石上,进行矿石破碎,此时所产生的振动来源主要为振动臂与矿石接触,因此在本发明实施例中,在破碎机的振动臂上安装振动传感器,在使用破碎机进行矿石破碎时,采集振动数据,振动数据包括振动数据的振幅,以及采集振动数据时破碎机的给油度,即振动数据的给油度,采集频率为1S/次。
至此,获取了振动数据。
S002.获取每个振动数据的邻域数据;根据每个振动数据与振动数据的邻域数据的振幅,获取每个振动数据的噪声可能性,进而得到若干待修正噪声数据;获取每个待修正噪声数据的参考块与参考块的若干邻域块,获取每个待修正噪声数据的噪声程度以及每个待修正噪声数据的参考块与参考块的每个邻域块的相似性,进而得到每个待修正噪声数据的修正程度。
需要说明的是,在步骤S001中采集的振动数据中并非所有振动数据都是噪声,因此本发明首先需要在振动数据中筛选出待修正噪声数据,已知矿石破碎机在运行过程中是持续产生振动的,并且一般情况下振动都是连续的,因此振动数据的振幅一般较为连续,因此当任一振动数据的振幅突然出现突变时,该振动数据更可能为待修正噪声数据,即当任一振动数据与其周围振动数据之间的振幅差异较大时,该振动数据的振幅出现突变,该振动数据更可能为待修正噪声数据,因此首先根据振动数据的振幅,获取每个振动数据的噪声可能性,进而得到若干待修正噪声数据。
在本发明实施例中,获取每个振动数据的邻域数据:预设数据个数,获取第个振动数据,第/>个振动数据,依次类推,直至获取第/>个振动数据时停止,得到第/>个振动数据的右侧邻域数据,获取第/>个振动数据,第/>个振动数据,依次类推,直至获取第/>个振动数据时停止,得到第/>个振动数据的左侧邻域数据,将第/>个振动数据的右侧邻域数据与左侧邻域数据作为第/>个振动数据的邻域数据,在本发明实施例中,预设数据个数/>,在其他实施例中,实施人员可根据具体实施情况设置/>的值;需要说明的是,若振动数据靠近破碎机开始工作或结束工作的时间,其左侧邻域数据或右侧邻域数据无法完整获取,该种情况下无需进行补充,以实际获取的振动数据作为相应的邻域数据。
获取每个振动数据的噪声可能性:
式中,代表第/>个振动数据的噪声可能性;/>代表第/>个振动数据的振幅;/>代表第/>个振动数据的第/>个邻域数据的振幅;/>代表第/>个振动数据的邻域数据的数量;的值越大时,说明第/>个振动数据的噪声可能性越大;/>代表归一化函数,采用线性归一化方法,归一化对象为所有振动数据的/>的值;/>代表绝对值符号。
预设噪声可能性阈值,当第/>个振动数据的噪声可能性大于或等于/>时,将第/>个振动数据记为待修正噪声数据,得到若干待修正噪声数据,在本发明实施例中,预设噪声可能性阈值/>,在其他实施例中,实施人员可根据具体实施情况设置/>的值。
需要说明的是,已知在矿石破碎机在运行时不同功率下的振幅不同,而破碎机的功率直接取决于破碎机的给油度,一般情况下,在破碎机运行时在相同给油度的情况下具有相似的振幅,因此当任一待修正数据与其任一邻域数据之间的振幅差异大于给油度差异时,认为该待修正噪声数据的噪声程度较高,并且当该待修正数据的该邻域数据的噪声可能性越低时,对上述差异的表现程度越高,再结合该待修正数据的噪声可能性,获取每个待修正噪声数据的噪声程度。
在本发明实施例中,获取每个待修正噪声数据的噪声程度:
式中,代表第/>个待修正噪声数据的噪声程度;/>代表第/>个待修正噪声数据的噪声可能性,其值越大,说明第/>个待修正噪声数据的噪声程度越大;/>代表第/>个待修正噪声数据的第/>个邻域数据的噪声可能性;/>代表第/>个待修正噪声数据的振幅;/>代表第/>个待修正噪声数据的第/>个邻域数据的振幅;/>代表第/>个待修正噪声数据的给油度;/>代表第/>个待修正噪声数据的第/>个邻域数据的给油度;/>代表第/>个待修正噪声数据的邻域数据的个数;/>代表所有振动数据中的振幅的最大值;/>代表所有振动数据中的给油度的最大值;/>的值越大时,说明第/>个待修正噪声数据与第/>个待修正噪声数据的第/>个邻域数据的振幅差异大于给油度差异,说明第/>个待修正噪声数据的噪声程度越大;/>代表绝对值符号。
需要说明的是,使用传统的非局部均值滤波算法对待修正噪声数据进行修正时,是首先获取修正噪声数据的参考块,接着根据待修正噪声数据的参考块得到参考块的各个邻域块,根据各个邻域块中振动数据的振幅对待修正噪声数据的振幅进行修正,已知不同噪声程度的待修正噪声数据的所需要的修正程度不同,而当待修正噪声数据的噪声程度越大时,待修正噪声数据的修正程度越大,越应该对待修正噪声数据进行修正,并且在修正过程中,当待修正噪声数据的参考块与参考块对应的邻域块之间的相似性越高时,待修正噪声数据的修正程度越大。
修正噪声数据的参考块与参考块的邻域块之间的相似性主要表现为参考块与参考块的邻域块的对应振动数据的给油度的一致性,当给油度度越一致时,说明破碎机的运行状态的一致性越高,并且当邻域块中振动数据的噪声程度越高时,则参考块与参考块的邻域块的相似性越不可信,即参考块与参考块的邻域块的对应振动数据的给油度的一致性越不可信,因此本发明首先根据待修正噪声数据的参考块与参考块的邻域块的对应振动数据的给油度的一致性以及邻域块中振动数据的噪声程度,获取每个待修正噪声数据的参考块与参考块的每个邻域块的相似性,再根据每个待修正噪声数据的参考块与参考块的每个邻域块的相似性以及待修正噪声数据的噪声程度,获取每个待修正噪声数据的修正程度。
在本发明实施例中,使用非局部均值滤波算法获取每个待修正噪声数据的参考块以及参考块的各个邻域块,需要说明的是,非局部均值滤波算法为公知技术,在本发明实施例中,不再对其进行过多赘述。
获取第个待修正噪声数据的参考块与参考块的第/>个邻域块的相似性:
式中,代表第/>个待修正噪声数据的参考块与参考块的第/>个邻域块的相似性;/>代表第/>个待修正噪声数据的参考块中第/>个振动数据的给油度;/>代表第/>个待修正噪声数据的参考块的第/>个邻域块中第/>个振动数据的给油度;/>代表第/>个待修正噪声数据的参考块的第/>个邻域块与第/>个待修正噪声数据的参考块中振动数据的个数,需要说明的是,第/>个待修正噪声数据的参考块的第/>个邻域块中振动数据的个数与第个待修正噪声数据的参考块中振动数据的个数一致;/>代表第/>个待修正噪声数据的参考块的第/>个邻域块中第/>个振动数据的噪声程度,需要说明的是,第/>个待修正噪声数据的参考块的第/>个邻域块中第/>个振动数据的噪声程度的获取方法与每个待修正噪声数据的噪声程度的获取方法一致;/>代表绝对值符号;/>代表第/>个待修正噪声数据的参考块与参考块的第/>个邻域块的对应振动数据的给油度的一致性,其值越大时,说明第/>个待修正噪声数据的参考块与参考块的第/>个邻域块越相似。
获取第个待修正噪声数据的修正程度:
式中,代表第/>个待修正噪声数据的修正程度;/>代表第/>个待修正噪声数据的噪声程度;/>代表第/>个待修正噪声数据的参考块与参考块的第/>个邻域块的相似性;代表第/>个待修正噪声数据的参考块的邻域块的数量;/>代表归一化函数,采用线性归一化方法,归一化对象为所有待修正噪声数据的/>的值。
至此,获取每个振动数据的邻域数据;根据每个振动数据与振动数据的邻域数据的振幅,获取每个振动数据的噪声可能性,进而得到若干待修正噪声数据;获取每个待修正噪声数据的参考块与参考块的若干邻域块,获取每个待修正噪声数据的噪声程度以及每个待修正噪声数据的参考块与参考块的每个邻域块的相似性,进而得到每个待修正噪声数据的修正程度。
S003.获取每个待修正数据的参考块的每个邻域块的滤波权重,根据每个待修正数据的参考块的每个邻域块的滤波权重,获取每个待修正数据的滤波结果;根据每个待修正数据滤波结果以及每个待修正像素点的修正程度,获取每个待修正噪声数据的最终滤波结果。
需要说明的是,对于每个待修正噪声数据直接使用非局部均值滤波进行修正过程中,可能会对部分待修正噪声数据的振幅造成过修正使得数据失真,导致每个待修正噪声数据的滤波结果不准确,因此每个待修正噪声数据修正后的值同时受待修正噪声数据的振幅与滤波结果的影响,即每个待修正噪声数据修正后的振幅需要在待修正噪声数据的振幅与滤波结果之间进行平衡,而上述步骤S002中获取了每个待修正数据的修正程度,其修正程度越大,则越应该对待修正数据进行修正,此时需要重点关注滤波结果,反之当修正程度越小时,越不应该对待修正数据进行修正,此时需要重点关注待修正噪声数据的振幅,因此本发明根据每个待修正噪声数据的修正程度、每个待修正噪声数据的滤波结果以及每个待修正噪声数据的振幅,获取每个待修正噪声数据的最终滤波结果。
首先根据每个待修正数据的参考块的各个邻域块的中心振动数据的振幅,获取每个待修正数据的滤波结果,但是为了获取较为准确的滤波结果,需要获取每个邻域块的滤波权重,当待修正数据的参考块与参考块的邻域块之间的相似性越大时,此时待修正数据的参考块的邻域块的滤波权重越大,此时更应该关注邻域块的中心振动数据的振幅;已知邻域块与参考块之间对应的破碎机的运行状态不同时,会导致邻域块对滤波结果造成影响,运行状态取决于邻域块与参考块对应的振动数据的给油度的一致性以及振幅的一致性,即当邻域块与参考块对应的振动数据的给油度以及振幅越一致,说明邻域块与参考块之间对应的破碎机的运行状态越一致,此时邻域块对滤波结果的影响越大,邻域块的滤波权重越大,此时更应该关注邻域块的中心振动数据的振幅。
在本发明实施例中,获取第个待修正噪声数据的参考块的第/>个邻域块的滤波权重:
式中,代表第/>个待修正噪声数据的参考块的第/>个邻域块的滤波权重;/>代表第/>个待修正噪声数据的参考块与参考块的第/>个邻域块的相似性;/>代表采集第/>个待修正噪声数据的参考块中第/>个振动数据时破碎机的给油度;/>代表采集第/>个待修正噪声数据的参考块的第/>个邻域块中第/>个振动数据时破碎机的给油度;/>代表第/>个待修正噪声数据的参考块中第/>个振动数据的振幅;/>代表第/>个待修正噪声数据的参考块的第/>个邻域块中第/>个振动数据的振幅;/>代表第/>个待修正噪声数据的参考块的第/>个邻域块与第/>个待修正噪声数据的参考块中振动数据的个数;/>代表第/>个待修正噪声数据的参考块的第/>个邻域块中第/>个振动数据的噪声程度,其值越小时,的值越准确;/>的值越大时,第/>个待修正噪声数据的参考块的第/>个邻域块的滤波权重越大;/>代表绝对值符号。
在本发明实施例中,获取第个待修正噪声数据的滤波结果:
式中,代表第/>个待修正噪声数据的滤波结果;/>代表第/>个待修正噪声数据的参考块的第/>个邻域块的滤波权重;/>代表第/>个待修正噪声数据的参考块的第/>个邻域块的滤波权重;/>代表第/>个待修正噪声数据的参考块的邻域块的数量;/>代表第/>个待修正噪声数据的参考块的第/>个邻域块的中心振动数据的振幅;/>的值越大时,越应该关注第/>个待修正噪声数据的参考块的第/>个邻域块的中心振动数据的振幅。
在本发明实施例中,获取第个待修正噪声数据的最终滤波结果:
式中,代表第/>个待修正噪声数据的最终滤波结果;/>代表第/>个待修正噪声数据的滤波结果;/>代表第/>个待修正噪声数据的修正程度;/>代表第/>个待修正噪声数据的振幅;当/>的值越大时,说明更应该对第/>个待修正噪声数据进行滤波降噪,此时更加关注个待修正噪声数据的滤波结果,当/>的值越小时,说明不应该对第/>个待修正噪声数据进行滤波降噪,可能会导致过修正造成数据失真,此时更加关注/>个待修正噪声数据的振幅。
至此,获取每个待修正数据的参考块的每个邻域块的滤波权重,根据每个待修正数据的参考块的每个邻域块的滤波权重,获取每个待修正数据的滤波结果;根据每个待修正数据滤波结果以及每个待修正像素点的修正程度,获取每个待修正噪声数据的最终滤波结果,得到修正后的振动数据。
S004.根据每个待修正噪声数据的最终滤波结果,得到修正后的振动数据,根据修正后的振动数据的振幅和给油度,获取异常振动数据。
需要说明的是,根据每个待修正噪声数据的最终滤波结果,得到修正后的振动数据,对破碎机设备运行状态进行监测,已知破碎机设备的异常振动主要表现为不符合运行状态的振动,当振动数据的振幅相对于给油度越大,振动数据越有可能为异常振动数据。
在本发明实施例中,获取修正后的每个振动数据的异常可能性:
式中,代表修正后的第/>个振动数据的异常可能性;/>代表修正后的第/>个振动数据的振幅;/>代表修正后的第/>个振动数据的给油度;/>代表修正后的所有振动数据中的振幅最大值;/>代表修正后的所有振动数据中的给油度最大值。
预设异常阈值,当修正后的第/>个振动数据的异常可能性大于或等于异常阈值,说明修正后的第/>个振动数据为异常振动数据,得到若干异常振动数据,当异常振动数据存在则破碎机的运行状态异常,在本发明实施例中,预设异常阈值/>,在其他实施例中,实施人员可根据具体实施情况设置/>的值。
至此,根据每个待修正噪声数据的最终滤波结果,得到修正后的振动数据,根据修正后的振动数据的振幅和给油度,获取异常振动数据,并对破碎机的运行状态进行判断。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (2)
1.一种矿石破碎机设备运行状态监测方法,其特征在于,该方法包括以下步骤:
采集振动数据及每个振动数据的给油度;
根据振动数据,获取每个振动数据的邻域数据;根据振动数据以及振动数据的邻域数据的振幅,获取每个振动数据的噪声可能性并得到若干待修正噪声数据;根据待修正噪声数据和待修正噪声数据的邻域数据的噪声可能性、振幅以及给油度,获取每个待修正噪声数据的噪声程度;使用非局部均值滤波算法获取每个待修正噪声数据的参考块以及参考块的各个邻域块;根据待修正噪声数据的参考块与参考块的邻域块中振动数据的给油度,获取每个待修正噪声数据的参考块与参考块的每个邻域块的相似性;结合每个待修正噪声数据的噪声程度,获取每个待修正噪声数据的修正程度;
根据待修正噪声数据的参考块与参考块的邻域块的相似性、参考块与参考块的邻域块中振动数据的给油度和振幅,获取每个待修正噪声数据的参考块的每个邻域块的滤波权重;根据每个待修正噪声数据的参考块的每个邻域块的滤波权重,获取每个待修正噪声数据的滤波结果;根据每个待修正噪声数据的滤波结果、修正程度以及振幅,获取每个待修正噪声数据的最终滤波结果;
根据每个待修正噪声数据的最终滤波结果得到修正后的振动数据;根据修正后的振动数据的振幅以及给油度,获取修正后的每个振动数据的异常可能性并得到异常振动数据;
所述根据振动数据以及振动数据的邻域数据的振幅,获取每个振动数据的噪声可能性并得到若干待修正噪声数据,包括的具体步骤如下:
式中,代表第/>个振动数据的噪声可能性;/>代表第/>个振动数据的振幅;/>代表第/>个振动数据的第/>个邻域数据的振幅;/>代表第/>个振动数据的邻域数据的数量;/>代表归一化函数;/>代表绝对值符号;
预设噪声可能性阈值,若第/>个振动数据的噪声可能性大于或等于/>时,将第/>个振动数据记为待修正噪声数据,得到若干待修正噪声数据;
所述根据待修正噪声数据和待修正噪声数据的邻域数据的噪声可能性、振幅以及给油度,获取每个待修正噪声数据的噪声程度,包括的具体步骤如下:
式中,代表第/>个待修正噪声数据的噪声程度;/>代表第/>个待修正噪声数据的噪声可能性;/>代表第/>个待修正噪声数据的第/>个邻域数据的噪声可能性;/>代表第/>个待修正噪声数据的振幅;/>代表第/>个待修正噪声数据的第/>个邻域数据的振幅;/>代表第/>个待修正噪声数据的给油度;/>代表第/>个待修正噪声数据的第/>个邻域数据的给油度;/>代表第/>个待修正噪声数据的邻域数据的个数;/>代表所有振动数据中的振幅的最大值;/>代表所有振动数据中的给油度的最大值;/>代表绝对值符号;
所述获取每个待修正噪声数据的修正程度,包括的具体步骤如下:
式中,代表第/>个待修正噪声数据的修正程度;/>代表第/>个待修正噪声数据的噪声程度;/>代表第/>个待修正噪声数据的参考块与参考块的第/>个邻域块的相似性;/>代表第/>个待修正噪声数据的参考块的邻域块的数量;/>代表归一化函数;
所述获取每个待修正噪声数据的参考块的每个邻域块的滤波权重,包括的具体步骤如下:
式中,代表第/>个待修正噪声数据的参考块的第/>个邻域块的滤波权重;/>代表第/>个待修正噪声数据的参考块与参考块的第/>个邻域块的相似性;/>代表第/>个待修正噪声数据的参考块中第/>个振动数据的给油度;/>代表第/>个待修正噪声数据的参考块的第/>个邻域块中第/>个振动数据的给油度;/>代表第/>个待修正噪声数据的参考块中第/>个振动数据的振幅;/>代表第/>个待修正噪声数据的参考块的第/>个邻域块中第个振动数据的振幅;/>代表第/>个待修正噪声数据的参考块的第/>个邻域块与第/>个待修正噪声数据的参考块中振动数据的个数;/>代表第/>个待修正噪声数据的参考块的第/>个邻域块中第/>个振动数据的噪声程度;/>代表绝对值符号;
所述获取每个待修正噪声数据的滤波结果,包括的具体步骤如下:
式中,代表第/>个待修正噪声数据的滤波结果;/>代表第/>个待修正噪声数据的参考块的第/>个邻域块的滤波权重;/>代表第/>个待修正噪声数据的参考块的第/>个邻域块的滤波权重;/>代表第/>个待修正噪声数据的参考块的邻域块的数量;/>代表第/>个待修正噪声数据的参考块的第/>个邻域块的中心振动数据的振幅;
所述根据每个待修正噪声数据的滤波结果、修正程度以及振幅,获取每个待修正噪声数据的最终滤波结果,包括的具体步骤如下:
式中,代表第/>个待修正噪声数据的最终滤波结果;/>代表第/>个待修正噪声数据的滤波结果;/>代表第/>个待修正噪声数据的修正程度;/>代表第/>个待修正噪声数据的振幅;
所述根据修正后的振动数据的振幅以及给油度,获取修正后的每个振动数据的异常可能性并得到异常振动数据,包括的具体步骤如下:
式中,代表修正后的第/>个振动数据的异常可能性;/>代表修正后的第/>个振动数据的振幅;/>代表修正后的第/>个振动数据的给油度;/>代表修正后的所有振动数据中的振幅最大值;/>代表修正后的所有振动数据中的给油度最大值;
预设异常阈值,若修正后的第/>个振动数据的异常可能性大于或等于异常阈值/>,将修正后的第/>个振动数据记为异常振动数据,得到若干异常振动数据;
所述根据待修正噪声数据的参考块与参考块的邻域块中振动数据的给油度,获取每个待修正噪声数据的参考块与参考块的每个邻域块的相似性,包括的具体步骤如下:
根据每个待修正噪声数据的噪声程度的获取方法,获取第个待修正噪声数据的参考块的第/>个邻域块中每个振动数据的噪声程度;
式中,代表第/>个待修正噪声数据的参考块与参考块的第/>个邻域块的相似性;代表第/>个待修正噪声数据的参考块中第/>个振动数据的给油度;/>代表第/>个待修正噪声数据的参考块的第/>个邻域块中第/>个振动数据的给油度;/>代表第/>个待修正噪声数据的参考块的第/>个邻域块以及第/>个待修正噪声数据的参考块中振动数据的个数;代表第/>个待修正噪声数据的参考块的第/>个邻域块中第/>个振动数据的噪声程度;代表绝对值符号。
2.根据权利要求1所述的一种矿石破碎机设备运行状态监测方法,其特征在于,所述根据振动数据,获取每个振动数据的邻域数据,包括的具体步骤如下:
预设数据个数,获取第/>个振动数据,获取第/>个振动数据,依次类推,直至获取第/>个振动数据时停止,得到第/>个振动数据的右侧邻域数据,获取第/>个振动数据,获取第/>个振动数据,依次类推,直至获取第/>个振动数据时停止,得到第个振动数据的左侧邻域数据,将第/>个振动数据的右侧邻域数据与左侧邻域数据作为第/>个振动数据的邻域数据。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202410095652.1A CN117599942B (zh) | 2024-01-24 | 2024-01-24 | 一种矿石破碎机设备运行状态监测方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202410095652.1A CN117599942B (zh) | 2024-01-24 | 2024-01-24 | 一种矿石破碎机设备运行状态监测方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN117599942A CN117599942A (zh) | 2024-02-27 |
CN117599942B true CN117599942B (zh) | 2024-04-09 |
Family
ID=89960259
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202410095652.1A Active CN117599942B (zh) | 2024-01-24 | 2024-01-24 | 一种矿石破碎机设备运行状态监测方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN117599942B (zh) |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH09141116A (ja) * | 1995-11-20 | 1997-06-03 | Babcock Hitachi Kk | 粉砕機の振動予測装置および粉砕機の振動予測に基づく制御装置 |
CN107748072A (zh) * | 2017-05-25 | 2018-03-02 | 西南交通大学 | 汽车悬架减振器冲击噪声识别方法 |
CN113820006A (zh) * | 2021-11-22 | 2021-12-21 | 北京思安利鑫科技有限公司 | 一种弱信噪比单频正弦信号的参数估计方法及装置 |
CN113901580A (zh) * | 2021-09-28 | 2022-01-07 | 东风汽车集团股份有限公司 | 一种车辆减振器异响预测方法及系统 |
CN115283125A (zh) * | 2022-10-09 | 2022-11-04 | 如皋市中如新材料科技有限公司 | 一种基于石料破碎设备的运行异常监测方法 |
CN116441031A (zh) * | 2023-06-20 | 2023-07-18 | 广东绿富域资源再生科技有限公司 | 一种焚烧垃圾炉渣的智能化破碎系统 |
CN117033911A (zh) * | 2023-10-07 | 2023-11-10 | 深圳市魔样科技有限公司 | 基于智能眼镜数据的计步分析方法 |
-
2024
- 2024-01-24 CN CN202410095652.1A patent/CN117599942B/zh active Active
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH09141116A (ja) * | 1995-11-20 | 1997-06-03 | Babcock Hitachi Kk | 粉砕機の振動予測装置および粉砕機の振動予測に基づく制御装置 |
CN107748072A (zh) * | 2017-05-25 | 2018-03-02 | 西南交通大学 | 汽车悬架减振器冲击噪声识别方法 |
CN113901580A (zh) * | 2021-09-28 | 2022-01-07 | 东风汽车集团股份有限公司 | 一种车辆减振器异响预测方法及系统 |
CN113820006A (zh) * | 2021-11-22 | 2021-12-21 | 北京思安利鑫科技有限公司 | 一种弱信噪比单频正弦信号的参数估计方法及装置 |
CN115283125A (zh) * | 2022-10-09 | 2022-11-04 | 如皋市中如新材料科技有限公司 | 一种基于石料破碎设备的运行异常监测方法 |
CN116441031A (zh) * | 2023-06-20 | 2023-07-18 | 广东绿富域资源再生科技有限公司 | 一种焚烧垃圾炉渣的智能化破碎系统 |
CN117033911A (zh) * | 2023-10-07 | 2023-11-10 | 深圳市魔样科技有限公司 | 基于智能眼镜数据的计步分析方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN117599942A (zh) | 2024-02-27 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN117193164B (zh) | 一种数控机床的故障监测方法及系统 | |
CN111325410B (zh) | 基于样本分布的通用故障预警系统及其预警方法 | |
CN117599942B (zh) | 一种矿石破碎机设备运行状态监测方法 | |
CN116441031B (zh) | 一种焚烧垃圾炉渣的智能化破碎系统 | |
CN110737026A (zh) | 一种设备佩戴检测方法、装置、设备及可读存储介质 | |
CN111558849B (zh) | 盘铣刀加工参数优化方法及装置、电子设备及存储介质 | |
CN109141625B (zh) | 一种滚珠丝杠副的在线状态监测方法 | |
CN117436024A (zh) | 一种基于钻机运行数据分析的故障诊断方法及系统 | |
CN112576488A (zh) | 变频压缩机频率调节方法、装置、设备及存储介质 | |
CN108134555A (zh) | 电机运行频率的调节方法与装置 | |
CN113591985A (zh) | 基于数据融合的特高压gis运行状态综合诊断方法和系统 | |
US20220129748A1 (en) | System and method for monitoring a machine | |
CN114676863A (zh) | 水轮机轴瓦温度异常监测方法及系统 | |
CN117072460B (zh) | 一种基于振动数据和专家经验的离心泵状态监测方法 | |
US11790700B2 (en) | Relearning necessity determination method and relearning necessity determination device of diagnostic model in machine tool, and computer readable medium | |
CN110858487A (zh) | 一种音频信号缩放处理方法及装置 | |
CN115879354A (zh) | 异常检测系统和异常检测方法、电子设备及存储介质 | |
US20230141816A1 (en) | Method and Apparatus for Operating a Machine with a Tool | |
CN114756722B (zh) | 一种多元数据集中管理控制系统及方法 | |
CN102509265A (zh) | 基于灰度值差和局部能量的数字图像去噪方法 | |
CN115295016A (zh) | 一种设备运行状态监控方法、装置、设备及存储介质 | |
CN113627885A (zh) | 一种电网供电异常监测系统及其监测方法 | |
CN117251738B (zh) | 一种基于数据的调节阀组振动阈值设置方法 | |
CN111242401A (zh) | 工具机设备运作效率评分装置及方法 | |
CN111447086A (zh) | 业务处理方法、装置及电子设备 |
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 |