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专利号: 2020101555154
申请人: 西南交通大学
专利类型:发明专利
专利状态:已下证
专利领域: 计算;推算;计数
更新日期:2024-01-05
缴费截止日期: 暂无
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摘要:

权利要求书:

1.一种TBM滚刀状态监测及故障诊断系统,其特征在于:包括信号采集模块、信号传输模块和上位机;

所述信号采集模块安装于TBM滚刀的刀盘上,用于采集刀盘的主轴承的振动信号和主电机的电流信号,并将采集的信号转换为可传输的数字信号;

所述信号传输模块用于实现所述信号采集模块与所述上位机的通信传输,以将所述数字信号传输至上位机;

所述上位机设立在TBM主控室中,用于接收所述信号传输模块传输的信号,并对接收信号进行处理分析,以获取刀盘及TBM滚刀当前运行状态和故障状态;

其中:

对接收信号进行处理分析的方式为:采用时域分析、频域分析或时频域分析中的一种执行处理分析,以获取处理分析数据;

获取运行状态的方式为:提取处理分析数据中刀盘及TBM滚刀的状态特征,且状态特征为均值、均方值和幅值谱中的一种或多种;

获取故障状态的方式为:基于PCA主元量分析法获取处理分析数据中刀盘及TBM滚刀的故障特征;基于训练好的BP神经网络,建立滚刀故障识别数学模型;结合故障特征与数学模型,判断刀盘及TBM滚刀是否发生故障及发生故障的位置。

2.根据权利要求1所述的一种TBM滚刀状态监测及故障诊断系统,其特征在于,所述BP神经网络包括输入层、隐层和输出层,其中所述输入层输入故障特征,所述输出层输出刀盘及TBM滚刀的故障种类。

3.根据权利要求2所述的一种TBM滚刀状态监测及故障诊断系统,其特征在于,所述信号采集模块包括传感器、采集板卡、AD转换芯片和存储器,其中:所述传感器包括振动传感器和电流传感器,分别安装于TBM刀盘的主轴承和主电机上,以对TBM刀盘的主轴承的振动信号和主电机的电流信号进行采集;

所述采集板卡包括集成放大电路和滤波电路,以将采集的振动信号和电流信号转化为模拟信号;

所述AD转换芯片将所述模拟信号转换成数字信号,并将所述数字信号保存到所述存储器中。

4.根据权利要求3所述的一种TBM滚刀状态监测及故障诊断系统,其特征在于:所述信号传输模块采用WIFI无线传输模块,以基于WIFI无线网络将所述存储器中的数字信号传输至上位机。

5.根据权利要求4所述的一种TBM滚刀状态监测及故障诊断系统,其特征在于,所述上位机中包括信号接收模块、信号处理模块、状态检测模块和故障诊断模块;其中:所述信号接收模块用于接收信号传输模块传输的信号;

所述信号处理模块包括振动信号处理电路和电流信号处理电路,以分别实现对振动信号和电流信号的处理分析;

所述状态检测模块基于处理分析数据提取状态特征,以获取刀盘及TBM滚刀的当前运行状态;

所述故障诊断模块基于处理分析数据提取故障特征,并基于故障特征判断刀盘及TBM滚刀的当前故障状态。

6.根据权利要求5所述的一种TBM滚刀状态监测及故障诊断系统,其特征在于,所述上位机还包括报警模块,且报警模块在刀盘或TBM滚刀故障时执行警报。

7.根据权利要求1-6中任意一项所述的一种TBM滚刀状态监测及故障诊断系统,其特征在于,在所述处理分析中,含有时域信号采样序列S(i),基于所述时域信号采样序列S(i):所述均值为:

所述均方值为:

8.根据权利要求7所述的一种TBM滚刀状态监测及故障诊断系统,其特征在于,所述时域信号采样序列S(i)中仅有有限个极值点、连续或只有有限个第一类间断点,基于所述时域信号采样序列S(i):所述幅值谱为:X(ω)=∫x(t)e-∫ωtdt。

9.一种TBM滚刀状态监测及故障诊断方法,其特征在于,包括如下步骤:S1.构建信号采集模块、信号传输模块和上位机;

S2.基于所述信号采集模块采集TBM滚刀刀盘的主轴承的振动信号和主电机的电流信号,并将采集的信号转换为可传输的数字信号;

S3.基于所述信号传输模块将数字信号传输至上位机;

S4.基于所述上位机对接收信号进行处理分析,以获取刀盘及TBM滚刀当前运行状态和故障状态;

其中,所述步骤S4中包括:

S41.采用时域分析、频域分析或时频域分析中的一种对接收信号进行处理分析,以获得处理分析数据;

S42.获取处理分析数据中刀盘及TBM滚刀的状态特征,以获得刀盘及TBM滚刀的当前运行状态;

S43.获取处理分析数据中刀盘及TBM滚刀的故障特征,以获得刀盘及TBM滚刀的当前故障状态。