一种烧结台车故障检测方法、装置及系统
阅读：355发布：2023-01-23
专利汇可以提供一种烧结台车故障检测方法、装置及系统专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 实施例 提供了一种 烧结 台车 车轮 故障诊断方法、装置及系统，本发明实施例通过获取烧结台车车轮驶过产生的多个原始振动 信号 ，在对其进行降噪处理后，提取降噪后的振动信号包含的振动特征信号，从而利用故障诊断分类器对该振动特征信号进行分类处理，即判断该振动特征信号属于正常车轮行驶产生的信号，还是属于故障车轮行驶产生的信号，得到烧结台车当前驶过的车轮的故障诊断结果。由此可见，本发明实施例提供的这种故障诊断方案，实现了对烧结台车车轮故障的自动诊断，节省了人 力 物力，提高了故障诊断效率以及准确性，为烧结台车的安全可靠运行提供了保障。，下面是一种烧结台车故障检测方法、装置及系统专利的具体信息内容。
1.一种烧结台车车轮故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括：
获取烧结台车的任意一对车轮驶过产生的多个原始振动信号，所述原始振动信号是由安装在所述烧结台车行驶的轨道的信号采集位置上的振动传感器采集得到；
对所述多个原始振动信号进行降噪处理，得到驶过的车轮的振动特征信号；
利用训练得到的故障诊断分类器对所述振动特征信号进行分类处理，得到所述车轮的故障诊断结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当所述车轮的故障诊断结果表明所述车轮发生故障，所述方法还包括：
获取故障车轮所在烧结台车的图像信息，所述图像信息由图像采集设备采集得到，所述图像采集设备的拍摄范围至少覆盖驶过的烧结台车的台车标记；
对所述图像信息进行分析，确定并显示所述故障车轮所在烧结台车的台车标记。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
在所述烧结台车处于不同工况状态下，获取所述烧结台车的车轮驶过产生的多个振动信号样本，所述工况状态包括正常状态以及故障状态；
利用机器学习算法，对同一工况状态对应的多个振动信号样本进行处理，得到故障诊断分类器。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
利用深度学习算法对所述振动特征信号进行处理，识别所述车轮的故障类型。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取烧结台车的任意一对车轮驶过产生的多个原始振动信号，包括：
监测到位移传感器产生第一触发信号，开始获取所述振动传感器采集的烧结台车的第一车轮的原始振动信号；
监测到所述位移传感器产生第二触发信号，停止获取所述振动传感器采集到的原始振动信号；
其中，所述第一触发信号是所述位移传感器检测到所述烧结台车的第一车轮接近信号采集位置第一距离时产生的；所述第二触发信号是所述位移传感器检测到所述第一车轮驶离所述信号采集位置第二距离时产生的。
6.一种烧结台车车轮故障诊断装置，其特征在于，所述装置包括：
原始振动信号获取模块，用于获取烧结台车的任意一对车轮驶过产生的多个原始振动信号，所述原始振动信号是由安装在烧结台车行驶的轨道的信号采集位置上的振动传感器采集得到；
振动特征信号获得模块，用于对所述多个原始振动信号进行降噪处理，得到驶过的车轮的振动特征信号；
故障诊断模块，用于利用训练得到的故障诊断分类器对所述振动特征信号进行分类处理，得到所述车轮的故障诊断结果。
7.一种烧结台车车轮故障诊断系统，其特征在于，所述系统包括：设置在烧结台车行驶的轨道的信号采集位置上的振动传感器，以及与所述振动传感器通信连接的处理设备；
所述振动传感器，用于采集烧结台车的任意一对车轮驶过产生的多个原始振动信号；
所述处理设备包括：
通信接口；
存储器，用于存储实现如权利要求1-5任意一项所述的烧结台车车轮故障诊断方法的程序；
处理器，用于加载并执行所述存储器存储的程序，包括：
获取所述振动传感器采集的多个原始振动信号；
对所述多个原始振动信号进行降噪处理，得到驶过的车轮的振动特征信号；
利用训练得到的故障诊断分类器对所述振动特征信号进行分类处理，得到所述车轮的故障诊断结果。
8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：
显示器；
图像采集设备，用于采集故障车轮所在烧结台车的图像信息，其中，所述图像采集设备的拍摄范围至少覆盖驶过的烧结台车的台车标记；
则所述处理器执行程序还包括：
获取故障车轮所在烧结台车的图像信息，所述图像信息由图像采集设备采集得到，所述图像采集设备的拍摄范围至少覆盖驶过的烧结台车的台车标记；
对所述图像信息进行分析，确定所述故障车轮所在烧结台车的台车标记，并发送至所述显示器进行显示。
9.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：
位移传感器，用于在所述烧结台车的任一对车轮接近信号采集位置第一距离时产生第一触发信号，在该车轮驶离所述信号采集位置第二距离时产生第二触发信号。
10.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：
报警设备，用于在所述处理设备得到的故障诊断结果表明当前驶过的车轮发生故障时，输出相应的报警信息。
一种烧结台车故障检测方法、装置及系统
技术领域
背景技术
[0002] 烧结机是一种适用于大型黑色冶金烧结厂的烧结作业，通常由多台相同的台车首尾相连组成，并在运行轨道上作椭圆形的循环运行，烧结生产作为炼铁生产的前工序，是整个钢铁工业生产中的不可缺少的一个重要环节，在实际应用中，烧结生产通常是为高炉服务，主要是将铁矿粉进行造块，为高炉冶炼提供优质的人造富矿。
[0003] 具体的，将有用的矿物粉末(含铁原料、熔剂、燃料等)按照一定比例进行配料，加入适当的水分，经混合制粒后铺到烧结机台车上，混合料经表面点火后，在下部风箱强制抽风作用下，料层内燃料自上而下燃烧并放热，从而使混合料在高温作用下发生一系列物理、化学反应，产生的液相将随着料层温度降低冷却，从而将矿粉颗粒固结成块。
[0004] 可见，烧结台车运行过程中要经受高温、重载、粉尘、气流冲刷以及水冲淋等恶劣环境，这样，在24小时不间断作业过程中，再加上台车车轮较高的润滑要求和车轮处比较复杂的构造，很容易出现轴承磨损、车轮卡阻、固定销松动等故障情况，若不能及时检测出来，持续恶化下去可能会导致车轮掉落，烧结台车卡在倾翻弯轨内，造成设备事故停产，严重影响烧结生产的正常进行。
[0005] 针对这种情况，现有技术中通常是依靠工人经验定期对烧结台车车轮进行故障检测，比如检修人员可以通过听异响、看外观、量尺寸等方式，来确定烧结台车是否发生故障，不仅费时费力，而且检测准确性以及可靠性都比较低，无法为烧结台车的安全可靠运行提供保障。
发明内容
[0006] 有鉴于此，本发明实施例提供一种烧结台车车轮故障检测方法、装置及系统，解决了现有人工检测存在的费时费力，检测准确性以及可靠性低，无法保证烧结台车安全可靠运行的技术问题。
[0007] 为解决上述技术问题，本发明实施例提供如下技术方案：
[0008] 本申请实施例提供了一种烧结台车车轮故障诊断方法，所述方法包括：
[0010] 对所述多个原始振动信号进行降噪处理，得到驶过的车轮的振动特征信号；
[0011] 利用训练得到的故障诊断分类器对所述振动特征信号进行分类处理，得到所述车轮的故障诊断结果。
[0012] 可选的，当所述车轮的故障诊断结果表明所述车轮发生故障，所述方法还包括：
[0014] 对所述图像信息进行分析，确定并显示所述故障车轮所在烧结台车的台车标记。
[0015] 可选的，所述方法还包括：
[0016] 在所述烧结台车处于不同工况状态下，获取所述烧结台车的车轮驶过产生的多个振动信号样本，所述工况状态包括正常状态以及故障状态；
[0018] 可选的，所述方法还包括：
[0019] 利用深度学习算法对所述振动特征信号进行处理，识别所述车轮的故障类型。
[0020] 可选的，所述获取烧结台车的任意一对车轮驶过产生的多个原始振动信号，包括：
[0021] 监测到位移传感器产生第一触发信号，开始获取所述振动传感器采集的烧结台车的第一车轮的原始振动信号；
[0022] 监测到所述位移传感器产生第二触发信号，停止获取所述振动传感器采集到的原始振动信号；
[0023] 其中，所述第一触发信号是所述位移传感器检测到所述烧结台车的第一车轮接近信号采集位置第一距离时产生的；所述第二触发信号是所述位移传感器检测到所述第一车轮驶离所述信号采集位置第二距离时产生的。
[0024] 本发明实施例还提供了一种烧结台车车轮故障诊断装置，所述装置包括：
[0025] 原始振动信号获取模块，用于获取烧结台车的任意一对车轮驶过产生的多个原始振动信号，所述原始振动信号是由安装在烧结台车行驶的轨道的信号采集位置上的振动传感器采集得到；
[0026] 振动特征信号获得模块，用于对所述多个原始振动信号进行降噪处理，得到驶过的车轮的振动特征信号；
[0027] 故障诊断模块，用于利用训练得到的故障诊断分类器对所述振动特征信号进行分类处理，得到所述车轮的故障诊断结果。
[0028] 本发明实施例还提供了一种烧结台车车轮故障诊断系统，所述系统包括：设置在烧结台车行驶的轨道的信号采集位置上的振动传感器，以及与所述振动传感器通信连接的处理设备；
[0029] 所述振动传感器，用于采集烧结台车的任意一对车轮驶过产生的多个原始振动信号；
[0030] 所述处理设备包括：
[0032] 存储器，用于存储实现如上所述的烧结台车车轮故障诊断方法的程序；
[0033] 处理器，用于加载并执行所述存储器存储的程序，包括：
[0034] 获取所述振动传感器采集的多个原始振动信号；
[0035] 对所述多个原始振动信号进行降噪处理，得到驶过的车轮的振动特征信号；
[0036] 利用训练得到的故障诊断分类器对所述振动特征信号进行分类处理，得到所述车轮的故障诊断结果。
[0037] 可选的，所述系统还包括：
[0038] 显示器；
[0039] 图像采集设备，用于采集故障车轮所在烧结台车的图像信息，其中，所述图像采集设备的拍摄范围至少覆盖驶过的烧结台车的台车标记；
[0040] 则所述处理器执行程序还包括：
[0041] 获取故障车轮所在烧结台车的图像信息，所述图像信息由图像采集设备采集得到，所述图像采集设备的拍摄范围至少覆盖驶过的烧结台车的台车标记；
[0042] 对所述图像信息进行分析，确定所述故障车轮所在烧结台车的台车标记，并发送至所述显示器进行显示。
[0043] 可选的，所述系统还包括：
[0044] 位移传感器，用于在所述烧结台车的任一对车轮接近信号采集位置第一距离时产生第一触发信号，在该车轮驶离所述信号采集位置第二距离时产生第二触发信号。
[0045] 可选的，所述系统还包括：
[0046] 报警设备，用于在所述处理设备得到的故障诊断结果表明当前驶过的车轮发生故障时，输出相应的报警信息。
[0047] 基于上述技术方案，本发明实施例提供了一种烧结台车车轮故障检测方法、装置及系统，本发明实施例通过采集烧结台车的车轮驶过轨道上的信号采集位置，产生的多个原始振动信号，在对其进行降噪处理后，提取降噪后的振动信号包含的振动特征信号，从而利用故障诊断分类器对该振动特征信号进行分类处理，即判断该振动特征信号属于正常车轮行驶产生的信号，还是属于故障车轮行驶产生的信号，得到烧结台车当前驶过的车轮的故障诊断结果。由此可见，本发明实施例提供的这种故障诊断方案，实现了对烧结台车车轮故障的自动诊断，节省了人力物力，提高了故障诊断效率以及准确性，为烧结台车的安全可靠运行提供了保障。附图说明
[0048] 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，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
[0049] 图1为本发明实施例提供的一种烧结台车车轮故障诊断方法的流程图；
[0050] 图2为本发明实施例提供的一种烧结台车运行的应用场景示意图；
[0051] 图3为本发明实施例提供的另一种烧结台车车轮故障诊断方法的流程图；
[0052] 图4为本发明实施例提供的一种烧结台车车轮故障诊断装置的结构图；
[0053] 图5为本发明实施例提供的另一种烧结台车车轮故障诊断装置的结构图；
[0054] 图6为本发明实施例提供的又一种烧结台车车轮故障诊断装置的结构图；
[0055] 图7为本发明实施例提供的一种烧结台车车轮故障诊断系统的结构框图；
[0056] 图8为本发明实施例提供的另一种烧结台车车轮故障诊断系统的结构示意图；
[0058] 图10为本发明实施例提供的另一种烧结台车车轮故障诊断系统中处理设备的硬件结构图。
具体实施方式
[0059] 通过对烧结生产过程中烧结台车运行情况的监测，发现烧结台车车轮出现故障的概率远高于其他部位，而且，因烧结台车车轮故障造成的烧结机停机占烧结机故障停机事故的一半以上。因此，加强对烧结台车车轮故障的检测，做好事故的预防和控制，成为有效保证烧结设备的安全稳定运行的重要手段之一。
[0060] 为了改善上述问题，本发明的发明人提出通过车轮运行时的振动信号，实现对烧结台车车轮的状态的实时监测，进而判断烧结台车的车轮是否故障，以便在发送故障时，及时进行检修和报废更换，保证烧结生产的安全与稳定进行。
[0061] 下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0062] 参照图1，为本发明实施例提供的一种烧结台车车轮故障诊断方法的流程图，该方法可以包括：
[0063] 步骤S101，获取烧结台车的任意一对车轮驶过产生的多个原始振动信号；
[0064] 在实际应用中，由于烧结台车的车轮轴承长时间处于负荷过重状态或润滑不良时，轴承滚道或滚子会出现剥落、裂纹、脱皮，凹痕以及发生车轮卡阻、固定销松动等故障，如果这些故障不能及时检测出来，持续恶化下去可能导致车轮掉落，烧结台车卡在倾翻弯轨内，造成设备事故停产，严重影响烧结生产的正常进行。
[0065] 对此，本发明的发明人发现不同的车轮承轴故障有不同的振动特点，当车轮承轴有缺陷时，会使得车轮轴承在运转过程中缺陷部位受到周期性反复冲击，本发明实施例可以将这个振动频率就称为故障特征频率，本发明实施例可以通过检测该故障特征频率，来判断烧结台车的车轮轴承是否发生故障，还能够识别具体的故障类型。
[0066] 基于这种发明构思，可以通过检测烧结台车在轨道上行驶产生的振动信号的方式，来实现对故障特征频率的检测，因此，本发明实施例可以设置振动传感器，来采集烧结台车的车轮在轨道行驶过程中产生的振动信号。
[0067] 其中，受烧结台车的运行环境的约束，振动传感器往往不便于安装在烧结台车的轮轴上，本发明实施例可以将其安装在烧结台车行驶的轨道上，可以尽量靠近烧结台车车轮的位置，从而减少振动信号能量损失。在本发明实施例中，可以将振动传感器的安装位置作为振动信号的信号采集位置，实现对振动信号的连续采集。
[0068] 在烧结台车的实际运行过程中，如图2所示，烧结台车从下行轨道转上来，通常会先铺底料，之后再铺烧结料，而且，在此阶段通常只有三台台车的距离，所以虽然此处台车负载较小，但是并不是信号采集的最佳位置。因此，本发明实施例可以在烧结台车在上轨道上运行噪声相对较小的区域内，选择一个位置作为信号采集位置即振动传感器的安装位置，实现对振动信号的采集，该信号采集位置可以根据经验确定，也可以根据本次铺各种料的位置确定，本发明实施例在此并不限定该信号采集位置的具体坐标位置。
[0069] 另外，在本发明实施例的实际应用中，为了提高故障诊断准确性以及可靠性，振动传感器并不会仅采集某一时刻的原始振动信号，通常是从烧结台车快要靠近信号采集位置开始采集，直至该烧结台车远离该信号采集位置一定距离时停止采集，也就是说，本发明实施例通常是采集烧结台车驶过信号采集位置附近，这个时间段内产生的连续的原始振动信号。
[0070] 可选的，本发明实施例可以设置如接近开关等位移传感器，检测到烧结台车的车轮驶向距离信号采集位置第一距离时，开始采集原始振动信号，当该烧结台车的车轮驶离该信号采集位置第二距离时，停止对原始振动信号的采集，从而得到驶过信号采集位置这段时间内的连续振动信号。其中，第一距离和第二距离的值通常比较小，从而尽量获得噪声干扰较少的振动信号，提高故障诊断的准确性以及效率。
[0071] 步骤S102，对这多个原始振动信号进行降噪处理，得到驶过的车轮的振动特征信号；
[0072] 在信号采集过程中，由于烧结台车运行速度慢，车轮轴承转速很低，即便车轮发生故障，其故障频率也比较低，且容易受外界干扰噪声的影响，同时采集到的噪声信号将会影响振动信号的本质特征，导致故障特征信号的提取比较困难。
[0073] 为了能够准确提取振动信号中的特征信号，本发明实施例可以先对原始振动信号包含的环境噪声进行过滤，即在对原始特征信号进行分析前，可以先对其进行预处理即降噪处理。
[0074] 可选的，本发明实施例可以采用短时傅里叶变换(The short-time Fourier transform，STFT)、Wigner-Ville分布或者小波分析等方式，实现对原始振动信号的降噪处理，具体实现方法可以根据对应的工作原理确定，本实施例在此不作详述。
[0075] 在得到降噪后的振动信号后，可以对其进行特征提取，获得相应的振动特征信号，本发明对该过程中所使用的特征提取算法的类型以及实现过程不作限定。
[0076] 步骤S103，利用训练得到的故障诊断分类器对所述振动特征信号进行分类处理，得到所述车轮的故障诊断结果。
[0077] 可选的，在本发明实施例中，在进行故障诊断之前，可以采集烧结台车处于不同工况状态下的振动信号样本，利用机器学习算法对采集到的大量的振动信号样本进行处理，得到故障诊断分类器，用来实现对烧结台车车轮是否故障的判断，即判断当前采集到的振动信号车轮正常情况下的振动信号，还是车轮故障情况下的振动信号。
[0078] 其中，上述机器学习算法可以是SVM(Support Vector Machine，支持向量机)算法、ELM(Extreme Learning Machine，极限学习机)或深度学习算法等，本发明对训练故障诊断分类器所使用的机器学习算法不作限定。
[0079] 可选的，当故障诊断结果表明烧结台车的车轮发生故障，可以输出报警信息，以提醒维修人员及时对其进行维修，防止车轮进一步劣化。具体可以直接将报警信息发送至维修人员的设备上输出，也可以发送至系统处理设备的显示器上，由当前值班人员通知维修人员进行维修等等，本发明实施例对此不做限定。
[0080] 综上，本发明实施例通过采集烧结台车的车轮驶过时产生的多个原始振动信号，在对其进行降噪处理后，提取降噪后的振动信号包含的振动特征信号，从而利用故障诊断分类器对该振动特征信号进行分类处理，即判断该振动特征信号属于正常车轮行驶产生的信号，还是属于故障车轮行驶产生的信号，得到烧结台车当前驶过的车轮的故障诊断结果。由此可见，本发明实施例提供的这种故障诊断方案，实现了对烧结台车车轮故障的自动诊断，节省了人力物力，提高了故障诊断效率以及准确性，为烧结台车的安全可靠运行提供了保障。
[0081] 参照图3，为本发明实施例提供的另一种烧结台车车轮故障诊断方法，该方法可以包括：
[0082] 步骤S301，监测到位移传感器产生第一触发信号，开始获取振动传感器采集的烧结台车的第一车轮的原始振动信号；
[0083] 步骤S302，监测到该位移传感器产生第二触发信号，停止获取该振动传感器采集到的原始振动信号；
[0084] 在本发明实施例中，通过在信号采集位置处设置位移传感器，利用位移传感器的特性，来检测烧结台车车轮是否靠近该信号采集位置，以及是否远离信号采集位置，从而控制振动信号何时开始采集原始振动信号，何时结束对原始振动信号的采集，或者，在振动传感器处于对原始振动信号不断间断采集应用中，可以控制处理设备何时开始获取振动传感器当前时刻采集到的原始振动信号，何时结束对振动传感器采集到的原始振动信号的获取，从而得到本次故障诊断所需的多个原始振动信号，本发明实施例对此不做限定。
[0085] 具体的，位移传感器检测到烧结台车的第一车轮接近信号采集位置第一距离时，可以产生第一触发信号，并将该第一触发信号发送至处理设备，开始获取或采集原始振动信号，并在位移传感器检测到烧结台车的第一车轮驶离该信号采集位置第二距离时，产生第二触发信号，并将产生的第二触发信号发送至处理设备，结束对原始特征信号的获取或采集，从而得到本次故障诊断所需的多个原始振动信号。
[0086] 其中，第一距离与第二距离可以相同，也可以不同，本发明实施例对第一距离与第二距离的具体数值不作限定，且本发明实施例对第一触发信号以及第二触发信号的传输方式不做限定，可以根据位移传感器与处理设备之间的通信方式确定，若位移传感器与处理设备之间采用无线通信方式进行数据交互，第一触发信号以及第二触发信号可以采用无线方式发送至处理设备；同理，若位移传感器与处理设备之间采用有线通信方式进行数据交互，第一触发信号以及第二触发信号可以采用有线方式发送至处理设备。
[0087] 步骤S303，对获取的多个原始振动信号进行降噪处理，得到降噪后的振动信号；
[0088] 步骤S304，利用特征提取算法，对降噪后的振动信号进行特征提取，得到相应的振动特征信号；
[0089] 步骤S305，利用训练得到的故障诊断分类器对所述振动特征信号进行分类处理；
[0090] 烧结台车的运行速度较慢，如1-3m/min，车轮轮轴承转速很低，滚动体滚动并通过轴承内外环上的缺陷时，使得轨道振动产生的振动脉冲通常没有足够能量产生清楚的、可以检测出来的FFT谱中的频率，所以说，在车轮轴承已经损坏的情况下，如峰值因子、峭度因子、均值、方差等能够明确表明轴承已损坏的特征参数可能都无法得到，这种情况下，也就不能再利用数学计算方法，提取这类特征参数实现对烧结台车车轮的故障诊断。
[0091] 针对这种情况，本发明的发明人发现，烧结台车具有正常轴承的车轮行驶时产生的正常振动信号，与具有故障轴承的车轮行驶时产生的故障振动信号之间是存在差异的。本发明实施例可以基于这种差异，确定能够用来实现车轮故障诊断的特征参数可以有哪些，作为将要提取的振动特征参数，在得到预处理后的振动信号后，可以据此提取相应的振动特征信号，并实现对当前提取到的振动特征信号的分类，即判断是故障状态下的振动特征信号，还是处于正常状态下的振动特征信号。
[0092] 步骤S306，当分类结果表明该烧结台车当前驶过的车轮发生故障，利用深度学习算法对该振动特征信号进行处理，识别该车轮的故障类型；
[0093] 在实际应用中，若采集到的足够多的振动信号样本，可以利用深度学习算法对其进行处理，分析不同故障类型的车轮振动特征信号，实现车轮故障类型的识别。比如，对烧结台车车轮的滚子故障和轮子卡阻时，产生的振动信号中的振动特征信号进行分析，得到相应故障类型的振动特征信号，并将其作为判断标准进行存储，这样，在实际进行检测故障诊断过程中，获得当前采集到的多个原始振动信号中的振动特征信号后，可以与存储的各种故障类型对应的振动特征信号进行比较，确定当前驶过的车轮的故障类型。
[0094] 需要说明的是，本发明实施例对如何利用深度学习算法识别故障类型的方法不作限定，可以直接分析振动特征信号，确定故障类型，也可以预先利用采集到的大量振动信号样本，训练得到对应不同故障类型的分类器，在实际故障诊断过程中，通过将得到的振动特征信号输入每个分类器，根据各分类器的输出结果确定故障类型，但并不局限于此。
[0095] 步骤S307，获取该烧结台车的图像信息，并对该图像信息进行分析，确定故障车轮所在烧结台车的台车标记；
[0096] 在本发明实施例中，可以对每一台烧结台车进行标记，记为台车标记，。于烧结台车运行环境比较恶劣，烧结台车的温度通常在200～500℃之间变化，需要每一台烧结台车外表上设置的台车标记耐高温和水冲，因此，本发明实施例可以采用水性耐高温涂料绘制台车标记，本发明对该材料类型以及该台车标记的内容不作具体限定，优选的，该涂料可以选择耐温可以在1000℃及以上，且具有抗氧化防腐蚀性，适用于冶金设备标记的材料。
[0097] 另外，为了保证图像采集设备能够可靠地采集到台车标记，可以将图像采集设备设置在烧结台车外侧，以使得图像采集设备的拍摄范围至少覆盖该烧结台车的台车标记。
[0098] 可选的，在实际应用中，可以按照上述方法确定烧结台车的车轮发生故障时，向图像采集设备发送触发指令，启动图像采集设备进入工作状态，从而获取发生故障的车轮所在烧结台车的图像信息；当然，该图像采集设备可以按照周期或实时采集烧结台车的图像信息，当确定烧结台车的车轮发生故障时刻，可以直接获取该时刻对应的图像信息等，本发明实施例对获取图像信息的具体实现方法不作限定。
[0099] 之后，可以采用图像分析算法，对获取的图像信息进行分析，从而确定该图像信息包含的台车标记，即为发生故障的烧结台车的台车标记，本发明实施对该图像分析算法的内容不做限定。
[0100] 步骤S308，输出确定的故障车轮所在烧结台车的台车标记以及识别出的故障类型。
[0101] 由此可见，本发明实施例通过获取空载时烧结台车行驶到信号采集位置附近，产生的原始振动信号，从而通过对原始振动信号进行分析，及时且准确判断出烧结台车的车轮是否发生故障，防止车轮进一步劣化，并且，能够通过图像采集设备采集到的图像信息，确定发生故障的是哪个烧结台车以及该车轮具体发生的什么类型的故障，为维修人员提供维修建议，提高了烧结台车维修效率。
[0102] 参照图4，为本发明实施例提供的一种烧结台车车轮故障诊断装置的结构图，该装置可以包括：
[0103] 原始振动信号获取模块410，用于获取烧结台车的任意一对车轮驶过产生的多个原始振动信号；
[0104] 其中，原始振动信号可以由安装在烧结台车行驶的轨道的信号采集位置上的振动传感器采集得到，具体采集过程可以参照上述方法实施例相应部分的描述，该信号采集位置可以是振动信号采集时外界噪声干扰相对较小的位置。
[0105] 可选的，该原始振动信号获取模块410可以包括：
[0106] 获取单元，用于监测到位移传感器产生第一触发信号，开始获取所述振动传感器采集的烧结台车的第一车轮的原始振动信号；
[0107] 控制单元，用于监测到所述位移传感器产生第二触发信号，停止获取所述振动传感器采集到的原始振动信号；
[0108] 其中，所述第一触发信号是所述位移传感器检测到所述烧结台车的第一车轮接近信号采集位置第一距离时产生的；所述第二触发信号是位移传感器检测到所述第一车轮驶离所述信号采集位置第二距离时产生的。
[0109] 振动特征信号获得模块420，用于对所述多个原始振动信号进行降噪处理，得到驶过的车轮的振动特征信号；
[0110] 故障诊断模块430，用于利用训练得到的故障诊断分类器对所述振动特征信号进行分类处理，得到所述车轮的故障诊断结果。
[0111] 可选的，如图5所示，该装置还可以包括：
[0112] 图像信息获取模块440，用于获取故障车轮所在烧结台车的图像信息；
[0113] 在本发明实施例中，所述图像信息由图像采集设备采集得到，所述图像采集设备的拍摄范围至少覆盖驶过的烧结台车的台车标记；
[0114] 图像分析模块450，用于对所述图像信息进行分析，确定故障车轮所在烧结台车的台车标记；
[0115] 显示模块460，用于显示确定的台车标记。
[0116] 作为本发明另一实施例，如图6所示，该装置还可以包括：
[0117] 振动信号样本获取模块470，用于在所述烧结台车处于不同工况状态下，获取所述烧结台车的车轮驶过产生的多个振动信号样本，所述工况状态包括正常状态以及故障状态；
[0118] 分类器训练模块480，用于利用机器学习算法，对同一工况状态对应的多个振动信号样本进行处理，得到故障诊断分类器。
[0119] 可选的，在上述各实施例的基础上，该装置还可以包括：
[0120] 故障类型识别模块，用于利用深度学习算法对所述振动特征信号进行处理，识别所述车轮的故障类型。
[0121] 需要说明，关于上述各装置实施例的各模块的功能实现过程，以及达到的技术效果，可以参照上述方法实施例相应部分的描述，本实施例在此不再赘述。
[0122] 由此可见，本发明实施例通过对烧结台车行驶过程中产生的振动信号进行分析，准确且及时得知该车轮是否发生故障，省时省力，大大提高了车轮故障诊断效率以及准确性。
[0123] 在本发明中，烧结台车车轮故障诊断装置可以包括处理器和存储器，在本发明实施例提供的装置中，上述原始振动信号获取模块、振动特征信号获得模块、故障诊断模块、图像信息获取模块、图像分析模块、显示模块、振动信号样本获取模块以及分类器训练模块等均作为程序单元存储在存储器中，由处理器执行存储在存储器中的上述程序单元来实现相应的功能。
[0124] 处理器中包含内核，由内核去存储器中调取相应的程序单元。内核可以设置一个或以上，通过调整内核参数来实现对获取的多个原始振动信号的分析，自动且准确得到当前驶过的烧结台车车轮的故障诊断结果，以便在确定车轮故障时，及时通知维修人员进行维修，防止车轮进一步劣化，影响烧结台车的安全可靠运行。
[0126] 本发明实施例可以提供一种存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现上述一种烧结台车车轮故障诊断方法，具体执行过程可以参照上述实施例相应部分的描述，本实施例在此不再赘述。
[0127] 本发明实施例提供了一种处理器，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行上述一种烧结台车车轮故障诊断方法，具体执行过程可以参照上述实施例相应部分的描述，本实施例在此不再赘述。
[0128] 在本发明实施例中，该存储介质和处理器均可以应用于具有上述各种装置所在的设备中，如上位机、电脑等等终端设备。
[0129] 如图7所示，为本发明实施例提供的一种烧结台车车轮故障诊断系统的结构图，该系统可以包括：设置在烧结台车行驶的轨道上的振动传感器710，以及与所述振动传感器通信连接的处理设备720。
[0130] 振动传感器710可以用于采集处于空载状态的烧结台车的任意一对车轮驶过产生的多个原始振动信号。
[0131] 在实际应用中，烧结台车运行过程中，温度通常比较高(烧结反应区域温度从几百度到一千三百度左右)，烧结台车车轮处的温度较低的地方也能够达到60到70摄氏度，因此，若将振动传感器安装在轮轴上的方式，对振动传感器的要求会比较高。
[0132] 基于此，如图图8所示的结构示意图，本发明实施例将振动传感器安装在烧结台车行驶的轨道上，具体可以是当前应用场景中，受外界干扰较小的位置，作为信号采集位置。
[0133] 处理设备720可以通过无线通信方式或有线通信方式，实现与振动传感器的通信连接，从而获取振动传感器采集到的原始振动信号。
[0134] 可选的，参照图9所示该处理设备720的硬件结构图，该处理设备720可以包括通信接口721，存储器722以及处理器723；
[0135] 在本发明实施例中，通信接口721、存储器722以及处理器723的数量可以为至少一个，且通信接口721、存储器722以及处理器723，可以通过通信总线完成相互间的通信；
[0136] 可选的，通信接口721可以为无线通信模块或有线通信模的接口，如GSM模块的接口、WIFI模块的接口，或USB口等，但并不局限于此，可以根据系统采用的通信方式(如无线通信方式和/或有线通信方式)确定所用通信模块，从而确定该通信接口721的类型；
[0137] 存储器722可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。
[0138] 在本发明实施例中，存储器722存储有实现上述烧结台车车轮故障诊断方法的程序，处理器723调用存储器722所存储的程序可以实现本发明实施例提供的烧结台车车轮故障诊断方法。
[0139] 其中，存储器722还可以用来振动传感器710采集到的振动信号以及处理得到的对应各种故障类型的标准振动信号，以及图像采集设备采集到的图像信息等，本发明实施例对该存储器722存储的内容不作限定，可以根据实际需要确定。
[0140] 处理器723可能是一个中央处理器CPU，或者是特定集成电路ASIC(Application Specific Integrated Circuit)，或者是被配置成实施本发明实施例的一个或多个集成电路。
[0141] 在本发明实施例中，处理器723加载并执行存储器722存储的程序,包括：
[0142] 获取所述振动传感器采集的多个原始振动信号，所述原始振动信号是由安装在烧结台车行驶的轨道上的振动传感器采集得到；
[0143] 对所述多个原始振动信号进行降噪处理，得到驶过的车轮的振动特征信号；
[0144] 利用训练得到的故障诊断分类器对所述振动特征信号进行分类处理，得到所述车轮的故障诊断结果。
[0145] 可选的，如图10所示，该系统还可以包括：
[0146] 显示器730，用于显示各种故障诊断结果，也可以显示故障诊断过程中的数据。
[0147] 在本发明实施例中，该显示器730可以是触摸屏显示器或非触摸屏显示器，用户可以通过显示器730显示的内容，直观了解故障诊断进度以及故障诊断结果。
[0148] 图像采集设备740，用于采集故障车轮所在烧结台车的图像信息；
[0149] 在本发明实施例中，需要保证图像采集设备的拍摄范围至少覆盖驶过的烧结台车的台车标记，因此，可以根据这一要求合理设置图像采集设备的安装位置，如烧结台车行驶方向的外侧面等，具体不作限定。
[0150] 可选的，该图像采集设备可以摄像机或其他具有图像采集功能的设备，其通常具有通信模块，可以将采集到的图像信息发送至处理设备720进行分析，具体可以采用无线通信方式或有线通信方式完成图像信息的传输。
[0151] 相应地，该处理器723执行程序还可以包括：
[0152] 获取故障车轮所在烧结台车的图像信息，所述图像信息由图像采集设备采集得到，所述图像采集设备的拍摄范围至少覆盖驶过的烧结台车的台车标记；
[0153] 对所述图像信息进行分析，确定所述故障车轮所在烧结台车的台车标记，并发送至所述显示器进行显示。
[0154] 作为本发明另一实施例，该系统还可以包括：
[0155] 位移传感器(附图中并未示出)，用于在所述烧结台车的任一对车轮接近信号采集位置第一距离时产生第一触发信号，在该车轮驶离所述信号采集位置第二距离时产生第二触发信号，具体检测过程可以参照上述方法实施例相应部分的描述，本实施例在此不再赘述。
[0156] 可选的，位移传感器可以是接近开关，接近开关是一种无需与运动部件进行机械直接接触，而可以操作的位置开关，当物体(即烧结台车的车轮)接近开关的感应面到动作距离(如上述第一距离以及第二距离)时，不需要机械接触及施加任何压力即可使开关动作，从而给处理设备或振动传感器提供相应触发信号。
[0157] 另外，信号采集位置可以是振动传感器安装位置，即采集原始振动信号的采集位置，本发明实施例可以将位移传感器安装在该信号采集位置。
[0158] 可选的，在上述实施例的基础上，该系统还可以包括：
[0159] 报警设备，用于在所述处理设备得到的故障诊断结果表明当前驶过的车轮发生故障时，输出相应的报警信息。
[0160] 其中，报警设备可以是蜂鸣器、语音模块或显示器等，本发明实施例对其结构组成不作限定。
[0161] 综上，本发明实施例中，通过在烧结台车行驶的轨道上设置振动传感器，检测空载状态下烧结台车的车轮达到信号采集位置附近产生的原始振动信号，对其进行降噪预处理后，提取出振动特征信号，从而利用训练好的故障诊断分类器对其进行分类处理，确定该烧结台车当前驶过的车轮是否发生故障，解决了人工观察方式存在的费时费力、故障诊断效率以及准确度低的技术问题。
[0162] 而且，还能够获取确定发生故障时刻对应的图像信息，分析该图像信息，实现对故障烧结台车的定位，必要时，还能够利用深度学习算法，确定具体故障类型，为维修人员提供维修意见，大大提高了烧结台车的维修效率。
[0164] 最后，需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
[0165] 本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置和系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
[0166] 专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
[0167] 结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。
[0168] 对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的核心思想或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
| 标题 | 发布/更新时间 | 阅读量 |
|---|---|---|
| 一种车轮速度传感器 | 2020-05-12 | 820 |
| 车轮速度传感器和车轮速度传感器的制造方法 | 2020-05-12 | 961 |
| 车轮松动传感器 | 2020-05-11 | 374 |
| 车轮速度传感器和车轮速度传感器的制造方法 | 2020-05-12 | 1024 |
| 一种车轮轮速传感器 | 2020-05-12 | 841 |
| 车轮传感器接收座以及用于安装在车辆车轴上的车轮传感器系统 | 2020-05-13 | 145 |
| 车轮速度传感器的托架和车轮速度传感器 | 2020-05-12 | 134 |
| 道轨车轮传感器 | 2020-05-12 | 751 |
| 车轮磁盘传感器 | 2020-05-13 | 909 |
| 列车车轮传感器 | 2020-05-13 | 812 |
高效检索全球专利专利汇是专利免费检索,专利查询,专利分析-国家发明专利查询检索分析平台，是提供专利分析，专利查询，专利检索等数据服务功能的知识产权数据服务商。
我们的产品包含105个国家的1.26亿组数据，免费查、免费专利分析。
分析报告
专利汇分析报告产品可以对行业情报数据进行梳理分析，涉及维度包括行业专利基本状况分析、地域分析、技术分析、发明人分析、申请人分析、专利权人分析、失效分析、核心专利分析、法律分析、研发重点分析、企业专利处境分析、技术处境分析、专利寿命分析、企业定位分析、引证分析等超过60个分析角度，系统通过AI智能系统对图表进行解读，只需1分钟，一键生成行业专利分析报告。
QQ群二维码
意见反馈
意见反馈