本發(fā)明涉及故障監(jiān)測，具體為一種圓振篩運(yùn)行故障監(jiān)測系統(tǒng)及方法。

背景技術(shù)：

1、在工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域，圓振篩是一種廣泛應(yīng)用于物料篩分的重要設(shè)備。其穩(wěn)定運(yùn)行對于保證生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量起著關(guān)鍵作用。然而，圓振篩在長期運(yùn)行過程中，由于受到物料特性、工作環(huán)境、設(shè)備自身磨損等多種因素的影響，不可避免地會出現(xiàn)各種運(yùn)行故障。

2、根據(jù)公開號為cn118194210a涉及一種電氣設(shè)備運(yùn)行故障監(jiān)測系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括，信息獲取模塊，用以獲取電氣設(shè)備運(yùn)行信息和電氣設(shè)備油箱信息；運(yùn)行監(jiān)測模塊，對電氣設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的異常性進(jìn)行分析，并向用戶進(jìn)行電氣設(shè)備故障風(fēng)險預(yù)警；老化度分析模塊，對電氣設(shè)備的老化度的異常性進(jìn)行分析，并對電氣設(shè)備老化度異常性的分析結(jié)果進(jìn)行調(diào)整；設(shè)備管理模塊，對下一管理周期電氣設(shè)備的清潔頻率進(jìn)行管理，對下一管理周期電氣設(shè)備的油位進(jìn)行管理；輸出模塊，將下一管理周期電氣設(shè)備油位與清潔頻率的管理結(jié)果作為管理方案向用戶進(jìn)行輸出。本發(fā)明提高了電氣設(shè)備的監(jiān)測效率，延長了電氣設(shè)備的壽命。

3、但是部分現(xiàn)有的圓振篩故障監(jiān)測方法往往依賴于人工定期巡檢和簡單的儀表監(jiān)測，這種方式存在諸多局限性。人工巡檢難以做到實時、連續(xù)監(jiān)測，容易遺漏一些潛在的故障隱患；而簡單的儀表監(jiān)測通常只能提供有限的運(yùn)行參數(shù)信息，無法對復(fù)雜的故障情況進(jìn)行全面、深入的分析和診斷。隨著工業(yè)自動化水平的不斷提高以及對生產(chǎn)過程可靠性要求的日益嚴(yán)苛，迫切需要一種更為先進(jìn)、高效且智能的圓振篩運(yùn)行故障監(jiān)測系統(tǒng)，能夠?qū)崟r、精準(zhǔn)地采集圓振篩的多種運(yùn)行數(shù)據(jù)，準(zhǔn)確地識別運(yùn)行狀態(tài)，快速分析故障原因并確定故障風(fēng)險等級，從而及時采取有效的維護(hù)措施，減少設(shè)備停機(jī)時間，提高生產(chǎn)效益。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、針對現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供了一種圓振篩運(yùn)行故障監(jiān)測系統(tǒng)及方法，解決了簡單的儀表監(jiān)測通常只能提供有限的運(yùn)行參數(shù)信息，無法對復(fù)雜的故障情況進(jìn)行全面、深入的分析和診斷的問題。

2、為實現(xiàn)以上目的，本發(fā)明通過以下技術(shù)方案予以實現(xiàn)：一種圓振篩運(yùn)行故障監(jiān)測系統(tǒng)，包括：

3、運(yùn)行參數(shù)采集單元，用于對圓振篩的運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行獲取，同時將獲取的運(yùn)行數(shù)據(jù)傳輸?shù)焦ぷ鳡顟B(tài)識別單元；

4、工作狀態(tài)識別單元，用于根據(jù)獲取的運(yùn)行數(shù)據(jù)對圓振篩的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行識別，通過將運(yùn)行數(shù)據(jù)與預(yù)設(shè)值進(jìn)行匹配確定工作狀態(tài)，并生成正常工作信號和異常工作信號，將生成的正常工作信號傳輸?shù)秸９ぷ鞣治鰡卧?，將異常工作信號傳輸?shù)疆惓９ぷ鞣治鰡卧?/p>

5、正常工作分析單元，用于對獲取的正常工作信號進(jìn)行分析，通過對圓振篩的運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行周期監(jiān)測，并基于運(yùn)行數(shù)據(jù)的周期變化情況生成監(jiān)測結(jié)果，同時將監(jiān)測結(jié)果傳輸?shù)奖O(jiān)測信息輸出單元；

6、異常工作分析單元，用于對獲取的異常工作信號進(jìn)行分析，通過對運(yùn)行參數(shù)中的異常數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，并基于異常數(shù)據(jù)的異常特征進(jìn)行綜合分析生成分析結(jié)果，同時將分析結(jié)果傳輸?shù)焦收献R別分析單元；

7、故障識別分析單元，用于對獲取的預(yù)選數(shù)據(jù)和故障分析信號進(jìn)行分析，對故障分析信號進(jìn)行分析，根據(jù)對應(yīng)運(yùn)行數(shù)據(jù)的周期變化情況來確定潛在的故障風(fēng)險，并生成故障信息，對預(yù)選數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，綜合歷史數(shù)據(jù)中的故障原因進(jìn)行分析生成故障信息，同時將故障信息傳輸?shù)奖O(jiān)測信息輸出單元；

8、監(jiān)測信息輸出單元，用于將獲取的故障信息和監(jiān)測結(jié)果顯示給對應(yīng)的操作人員。

9、作為本發(fā)明的進(jìn)一步方案，所述工作狀態(tài)識別單元對圓振篩的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行識別的具體方式為：

10、獲取運(yùn)行數(shù)據(jù)，同時獲取運(yùn)行數(shù)據(jù)對應(yīng)的預(yù)設(shè)值，并將獲取的運(yùn)行數(shù)據(jù)與預(yù)設(shè)值進(jìn)行匹配，若運(yùn)行數(shù)據(jù)在預(yù)設(shè)值內(nèi)，則表示圓振篩的運(yùn)行狀態(tài)正常，同時生成正常工作信號，反之若運(yùn)行數(shù)據(jù)不在預(yù)設(shè)值內(nèi)，則表示圓振篩的運(yùn)行狀態(tài)異常，同時生成異常工作信號。

11、作為本發(fā)明的進(jìn)一步方案，所述正常工作分析單元對正常工作信號進(jìn)行分析的具體方式為：

12、以時間t為周期，獲取時間周期t內(nèi)圓振篩對應(yīng)的運(yùn)行數(shù)據(jù)，并獲取運(yùn)行數(shù)據(jù)對應(yīng)的周期變化情況，接著獲取歷史數(shù)據(jù)，并獲取歷史數(shù)據(jù)中的故障運(yùn)行數(shù)據(jù)，同時對故障運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行整理得到診斷區(qū)間，并將獲取的運(yùn)行數(shù)據(jù)周期變化情況與診斷區(qū)間進(jìn)行匹配；

13、若運(yùn)行數(shù)據(jù)存在于周期變化情況內(nèi)，則生成故障分析信號，同時將故障分析信號傳輸?shù)焦收献R別分析單元，若運(yùn)行數(shù)據(jù)不存在于周期變化情況內(nèi)，則生成正常監(jiān)測信號，并將其傳輸?shù)奖O(jiān)測信息輸出單元。

14、作為本發(fā)明的進(jìn)一步方案，所述異常工作分析單元對異常工作信號進(jìn)行分析的具體方式為：

15、獲取異常工作信號對應(yīng)的運(yùn)行數(shù)據(jù)，同時對運(yùn)行數(shù)據(jù)中的異常數(shù)據(jù)進(jìn)行識別，并判斷異常數(shù)據(jù)的個數(shù)，若異常數(shù)據(jù)的個數(shù)只存在一個時，則生成單一數(shù)據(jù)信號，反之若異常數(shù)據(jù)的個數(shù)存在多個時，則生成多類型數(shù)據(jù)信號，并分別對單一數(shù)據(jù)信號和多類型數(shù)據(jù)信號進(jìn)行分析；

16、對得到的單一數(shù)據(jù)信號進(jìn)行分析，獲取圓振篩的歷史數(shù)據(jù)，并獲取與異常數(shù)據(jù)相同故障參數(shù)的歷史數(shù)據(jù)記作待分析數(shù)據(jù)，同時標(biāo)號記作i，且i=1、2、…、j，其中j表示待分析數(shù)據(jù)的數(shù)量，接著對待分析數(shù)據(jù)i對應(yīng)的故障原因進(jìn)行獲取，同時獲取待分析數(shù)據(jù)i的故障特征；

17、接著獲取異常參數(shù)對應(yīng)的異常特征，同時將獲取的異常特征與故障特征進(jìn)行匹配對待分析數(shù)據(jù)i進(jìn)行篩選得到預(yù)選數(shù)據(jù)，同時將預(yù)選數(shù)據(jù)傳輸?shù)焦收献R別分析單元。

18、作為本發(fā)明的進(jìn)一步方案，所述異常工作分析單元對多類型數(shù)據(jù)信號進(jìn)行分析的具體方式為：

19、獲取所有的異常數(shù)據(jù)，并判斷異常數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性，若異常數(shù)據(jù)中存在關(guān)聯(lián)性，則將存在關(guān)聯(lián)性的異常數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)記且記作關(guān)聯(lián)參數(shù)，接著獲取所有的關(guān)聯(lián)參數(shù)，同時對關(guān)聯(lián)參數(shù)對應(yīng)的參數(shù)特征進(jìn)行提取，并將獲取的參數(shù)特征與歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配得到預(yù)選數(shù)據(jù)，接著將獲取的預(yù)選傳輸?shù)焦收献R別分析單元；

20、若異常數(shù)據(jù)中不存在關(guān)聯(lián)性，則將異常參數(shù)與歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配，得到預(yù)選數(shù)據(jù)，同時將預(yù)選數(shù)據(jù)傳輸?shù)焦收献R別分析單元。

21、作為本發(fā)明的進(jìn)一步方案，所述故障識別分析單元對故障分析信號進(jìn)行分析的具體方式為：

22、獲取運(yùn)行參數(shù)及對應(yīng)的周期變化情況，同時根據(jù)周期變化情況確定運(yùn)行參數(shù)對應(yīng)的故障風(fēng)險，接著獲取歷史數(shù)據(jù)中的故障風(fēng)險數(shù)據(jù)，并對故障風(fēng)險數(shù)據(jù)進(jìn)行整理對故障風(fēng)險進(jìn)行分級處理得到評判分級區(qū)間，將運(yùn)行參數(shù)的周期變化情況與評判分級區(qū)間進(jìn)行匹配得到等級信息，同時將等級信息與故障風(fēng)險組合得到故障信息。

23、作為本發(fā)明的進(jìn)一步方案，所述故障識別分析單元對預(yù)選數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的具體方式為：

24、獲取異常數(shù)據(jù)，并對異常數(shù)據(jù)對應(yīng)的周期變化情況進(jìn)行獲取，同時對周期變化情況對應(yīng)的變化峰值進(jìn)行獲取，接著將周期變化情況與預(yù)選數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配篩選得到精選數(shù)據(jù)，并對得到的精選數(shù)據(jù)對應(yīng)的變化峰值進(jìn)行獲取記作精選變化峰值，同時計算精選變化峰值與變化峰值的差值記作峰值差值，并選取所有峰值差值最小對應(yīng)的精選數(shù)據(jù)，以選取的精選數(shù)據(jù)為標(biāo)準(zhǔn)獲取對應(yīng)的故障原因，同時生成故障信息，接著將故障信息傳輸?shù)奖O(jiān)測信息輸出單元。

25、一種圓振篩運(yùn)行故障監(jiān)測方法，該方法具體包括以下步驟：

26、步驟s1，對圓振篩的運(yùn)行參數(shù)進(jìn)行獲取，并將運(yùn)行數(shù)據(jù)與預(yù)設(shè)值進(jìn)行匹配確定工作狀態(tài)，并生成工作狀態(tài)結(jié)果；

27、步驟s2，對獲取的正常工作信號進(jìn)行分析，通過對圓振篩的運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行周期監(jiān)測，并基于運(yùn)行數(shù)據(jù)的周期變化情況生成監(jiān)測結(jié)果；

28、步驟s3，對獲取的異常工作信號進(jìn)行分析，通過對運(yùn)行參數(shù)中的異常數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，并基于異常數(shù)據(jù)的異常特征進(jìn)行綜合分析生成分析結(jié)果；

29、步驟s4，對獲取的預(yù)選數(shù)據(jù)和故障分析信號進(jìn)行分析，對故障分析信號進(jìn)行分析，根據(jù)對應(yīng)運(yùn)行數(shù)據(jù)的周期變化情況來確定潛在的故障風(fēng)險，并生成故障信息，對預(yù)選數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，綜合歷史數(shù)據(jù)中的故障原因進(jìn)行分析生成故障信息。

30、本發(fā)明提供了一種圓振篩運(yùn)行故障監(jiān)測系統(tǒng)及方法。與現(xiàn)有技術(shù)相比具備以下有益效果：

31、本發(fā)明通過運(yùn)用數(shù)據(jù)篩選算法，僅采用設(shè)備正常工作期間的數(shù)據(jù)，并剔除離散程度較大、與整體趨勢差異顯著的數(shù)據(jù)，從而保證了預(yù)設(shè)值范圍的高度精準(zhǔn)性與可靠性?；诖祟A(yù)設(shè)值對運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配，能夠準(zhǔn)確、及時地識別圓振篩的工作狀態(tài)，有效降低了誤判率，為故障監(jiān)測的準(zhǔn)確性奠定了堅實基礎(chǔ)；

32、針對異常工作信號對應(yīng)的異常數(shù)據(jù)，能夠根據(jù)異常數(shù)據(jù)的個數(shù)自動區(qū)分單一數(shù)據(jù)信號和多類型數(shù)據(jù)信號，并分別采用針對性的分析方法。對于單一數(shù)據(jù)信號，通過挖掘歷史數(shù)據(jù)中相同故障參數(shù)的數(shù)據(jù)記錄，獲取多個可能的故障原因及相應(yīng)的故障特征，再結(jié)合當(dāng)前異常數(shù)據(jù)的特征進(jìn)行匹配篩選，能夠快速縮小故障排查范圍，提高故障定位的準(zhǔn)確性，對于多類型數(shù)據(jù)信號，系統(tǒng)能夠深入分析異常數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性，從而更全面、深入地了解故障的本質(zhì)，進(jìn)一步提升了故障診斷的精度和效率。