本發(fā)明涉及鏈傳動系統(tǒng)故障檢測，尤其涉及鏈傳動系統(tǒng)故障檢測和診斷試驗(yàn)裝置、方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、刮板輸送機(jī)作為綜采工作面關(guān)鍵裝備之一，其穩(wěn)定的機(jī)械性能對井下生產(chǎn)安全至關(guān)重要。其鏈傳動系統(tǒng)的性能影響整個系統(tǒng)的運(yùn)行效率和可靠性。刮板輸送機(jī)的運(yùn)行工況非常惡劣，且鏈傳動系統(tǒng)傳輸距離較長，除受到工作面彎曲、傾斜，嚙合多邊形效應(yīng)和各部件自身材質(zhì)、磨損、腐蝕等因素的影響外，還承擔(dān)著多變負(fù)載工況的影響，這直接導(dǎo)致了鏈傳動系統(tǒng)關(guān)鍵零部件故障發(fā)生率高，影響設(shè)備的安全運(yùn)行。目前，對鏈傳動系統(tǒng)進(jìn)行故障檢測和診斷的方法檢測精度有限，難以實(shí)現(xiàn)對鏈傳動系統(tǒng)的實(shí)時檢測，單一檢測方法往往無法全面反映鏈傳動系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)，缺乏綜合性和全面性。因此需要綜合多種檢測手段，實(shí)現(xiàn)對鏈傳動系統(tǒng)的高效、準(zhǔn)確、實(shí)時監(jiān)測和診斷。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明目的是解決上述技術(shù)問題，提供鏈傳動系統(tǒng)故障檢測和診斷試驗(yàn)裝置、方法及系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對鏈傳動系統(tǒng)的高效、準(zhǔn)確的故障檢測和診斷。

2、為了實(shí)現(xiàn)上述技術(shù)目的，達(dá)到上述的技術(shù)要求，本發(fā)明所采用的技術(shù)方案是：鏈傳動系統(tǒng)故障檢測和診斷試驗(yàn)裝置，包括驅(qū)動系統(tǒng)、傳動系統(tǒng)、負(fù)載系統(tǒng)、信號檢測系統(tǒng)、輔助系統(tǒng)，所述驅(qū)動系統(tǒng)包括電動機(jī)，電動機(jī)輸出軸通過主動端聯(lián)軸器與減速器連接，減速器輸出軸與傳動系統(tǒng)連接；

3、所述傳動系統(tǒng)為刮板輸送機(jī)上的待檢測傳動系統(tǒng)，包括鏈輪，所述鏈輪通過鏈輪軸設(shè)置在鏈輪立式軸承座上，減速器輸出軸驅(qū)動鏈輪軸帶動鏈輪轉(zhuǎn)動，鏈環(huán)設(shè)置在鏈輪上，兩側(cè)的鏈環(huán)之間設(shè)置有刮板；

4、所述負(fù)載系統(tǒng)包括磁粉制動器，用于對傳動系統(tǒng)進(jìn)行制動，所述磁粉制動器一端通過負(fù)載聯(lián)軸器與傳動系統(tǒng)連接以傳遞轉(zhuǎn)矩，另一端連接水冷裝置；

5、所述信號檢測系統(tǒng)包括：

6、電流傳感器，所述電流傳感器用于檢測電動機(jī)的電流值；

7、電壓傳感器，所述電壓傳感器用于測量電動機(jī)的電壓值；

8、應(yīng)變傳感器，所述應(yīng)變傳感器設(shè)置在刮板上，并通過無線網(wǎng)關(guān)傳輸數(shù)據(jù)，進(jìn)入數(shù)據(jù)采集和分析系統(tǒng)；

9、振動傳感器，所述振動傳感器設(shè)置在鏈輪立式軸承座上，用于測量負(fù)載端振動數(shù)據(jù)；

10、扭矩傳感器，所述扭矩傳感器用于測量鏈輪軸的扭矩和轉(zhuǎn)速；

11、溫度傳感器，所述溫度傳感器用于實(shí)時監(jiān)測磁粉制動器的溫度。

12、優(yōu)選的：所述輔助系統(tǒng)包括l型底座、一型底座、張緊結(jié)構(gòu)、落料倉以及支撐臺，所述支撐臺上設(shè)置有導(dǎo)軌，l型底座和一型底座通過滑塊設(shè)置在導(dǎo)軌上，張緊結(jié)構(gòu)通過固定支架設(shè)置在l型底座和一型底座兩側(cè)，螺栓連接支撐臺和固定支架上的安裝孔，螺母在另一側(cè)緊固，通過調(diào)節(jié)機(jī)構(gòu)調(diào)節(jié)張緊結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)對鏈條的張緊。

13、鏈傳動系統(tǒng)故障檢測和診斷試驗(yàn)方法，采用鏈傳動系統(tǒng)故障檢測和診斷試驗(yàn)裝置，包括以下步驟：

14、s100：對鏈傳動系統(tǒng)故障檢測與診斷試驗(yàn)裝置進(jìn)行安裝調(diào)試；

15、s200：啟動電動機(jī)，調(diào)節(jié)頻率，扭矩傳感器獲取示數(shù)，確定范圍；調(diào)節(jié)磁粉制動器電流，至試驗(yàn)臺停止，讀取電流示數(shù)對應(yīng)扭矩；

16、s300：確定試驗(yàn)參數(shù)，穩(wěn)定運(yùn)行一段時間，電流傳感器和電壓傳感器記錄電動機(jī)的電流和電壓；應(yīng)變傳感器獲得鏈環(huán)在穩(wěn)定運(yùn)行過程的數(shù)據(jù)；振動傳感器測試運(yùn)行過程中的速度波動；溫度傳感器檢測運(yùn)行過程的溫度，并記錄數(shù)據(jù)；

17、s400：對傳感器采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和歸一化處理；

18、s500：搭建lstm模型，將數(shù)據(jù)導(dǎo)入優(yōu)化后的lstm預(yù)測模型，確定預(yù)警閾值，并在上位機(jī)中進(jìn)行診斷和監(jiān)測。

19、優(yōu)選的：步驟s100包括：

20、s101：確定鏈傳動系統(tǒng)故障檢測與診斷試驗(yàn)裝置安裝的具體位置；

21、s102：調(diào)節(jié)鏈環(huán)張力，通過液壓缸示數(shù)計算鏈環(huán)張力與實(shí)際進(jìn)行對比，確定參數(shù)。

22、優(yōu)選的：步驟s200包括：

23、s201：啟動電動機(jī)，逐步增加頻率至預(yù)設(shè)值；

24、s202：調(diào)節(jié)電動機(jī)的工作頻率，使扭矩傳感器獲取示數(shù)并確定初始范圍；

25、s203：調(diào)節(jié)磁粉制動器的電流至2000n·m，監(jiān)測鏈輪停止情況，讀取電流示數(shù)對應(yīng)的扭矩。

26、優(yōu)選的：步驟s400包括：

27、s401：通過信號檢測系統(tǒng)采集電流、電壓、應(yīng)變、振動、轉(zhuǎn)矩和溫度；

28、s402：進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，清洗過程包括去除噪聲、處理缺失數(shù)據(jù)以及剔除異常值；

29、s403：將清洗后的數(shù)據(jù)進(jìn)行min-max歸一化處理；

30、s404：將處理后的數(shù)據(jù)按照比例劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測試集。

31、優(yōu)選的：步驟s500包括：

32、s501：搭建lstm模型結(jié)構(gòu)；

33、s502：設(shè)置訓(xùn)練批，使用訓(xùn)練集數(shù)據(jù)對lstm預(yù)測模型進(jìn)行訓(xùn)練，通過adam算法不斷進(jìn)行迭代，達(dá)到最大迭代次數(shù)，計算損失誤差以優(yōu)化模型參數(shù)，得到最優(yōu)模型，存儲lstm模型參數(shù)，建立lstm預(yù)測模型；

34、訓(xùn)練集的數(shù)據(jù)包括：電動機(jī)電流值、電動機(jī)電壓值、刮板應(yīng)變值、負(fù)載端鏈輪振動信號、鏈輪軸的扭矩和轉(zhuǎn)速以及磁粉制動器的溫度；

35、s503：隨機(jī)將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和測試集，將lstm預(yù)測模型的預(yù)測結(jié)果與試驗(yàn)臺實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合對比，選擇均方誤差對lstm預(yù)測模型評估；

36、s504：將歷史數(shù)據(jù)輸入訓(xùn)練好的lstm預(yù)測模型中，lstm預(yù)測模型輸出預(yù)測值，采用滑動加權(quán)平均法計算最大殘差作為預(yù)警閾值；

37、s505：從數(shù)據(jù)庫中提取正常工況運(yùn)行數(shù)據(jù)導(dǎo)入lstm模型中進(jìn)行預(yù)測，對殘差進(jìn)行處理；

38、s506：在上位機(jī)中顯示殘差結(jié)果與預(yù)警閾值，當(dāng)模型預(yù)測殘差超過此閾值時，認(rèn)為鏈傳動系統(tǒng)可能存在故障，觸發(fā)預(yù)警。

39、鏈傳動系統(tǒng)故障檢測和診斷試驗(yàn)系統(tǒng)，包括鏈傳動系統(tǒng)故障檢測和診斷試驗(yàn)裝置，還包括數(shù)據(jù)采集和分析系統(tǒng)、算法診斷和監(jiān)測系統(tǒng)，

40、所述數(shù)據(jù)采集和分析系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)分析模塊，所述數(shù)據(jù)采集模塊用于接收信號檢測系統(tǒng)采集的電流、電壓、應(yīng)變、振動、轉(zhuǎn)矩和溫度，所述數(shù)據(jù)分析模塊接收數(shù)據(jù)采集模塊的數(shù)據(jù)，并對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和歸一化處理；

41、所述算法診斷和監(jiān)測系統(tǒng)計算和更新lstm?模型的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，構(gòu)建lstm?adam預(yù)測模型，將正常運(yùn)行工況下同類數(shù)據(jù)的最大殘差作為預(yù)警閾值，進(jìn)行故障診斷。

42、與傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)相比，本發(fā)明的有益效果：

43、1、本發(fā)明通過集成多種傳感器，實(shí)現(xiàn)了對鏈傳動系統(tǒng)各個關(guān)鍵部件的實(shí)時監(jiān)測和數(shù)據(jù)采集；能夠提供更全面的故障信息，提高故障檢測的準(zhǔn)確性和可靠性，及時發(fā)現(xiàn)并預(yù)警，降低故障發(fā)生概率和損失；通過可調(diào)節(jié)的負(fù)載系統(tǒng)，可以模擬鏈傳動系統(tǒng)在不同工況下的運(yùn)行狀態(tài)，驗(yàn)證系統(tǒng)在不同負(fù)載下的性能和可靠性，實(shí)現(xiàn)了對鏈傳動系統(tǒng)的高效、準(zhǔn)確的故障檢測和診斷，提高了設(shè)備運(yùn)行的安全性。

44、2、本發(fā)明利用adam算法優(yōu)化lstm模型，adam算法獨(dú)立為每一個模型參數(shù)設(shè)計自適應(yīng)學(xué)習(xí)率，充分利用學(xué)習(xí)率對模型性能的影響，提高模型訓(xùn)練速度；提出了lstm?adam預(yù)測模型，選擇均方誤差對模型進(jìn)行評估；滑動加權(quán)平均法使用滑動時間窗口進(jìn)行數(shù)據(jù)計算，并考慮了數(shù)據(jù)的加權(quán)平均值，可提高數(shù)據(jù)的可靠性和精度；采用滑動加權(quán)平均法對正常運(yùn)行工況數(shù)據(jù)進(jìn)行殘差分析，得到其預(yù)警閾值。