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工程机械的状态监测与故障诊断技术

2024-08-06 15 上传者：管理员

摘要：本文深入探讨了工程机械状态监测与故障诊断技术的最新发展。针对工程机械在运行过程中可能遇到的各种故障，提出一种基于数据驱动和机器学习的先进监测系统。该系统通过实时采集并分析工程机械传感器数据，利用深度学习模型进行故障诊断，提前发现并预防潜在故障。本文介绍了该系统的设计框架和关键技术，包括数据预处理、特征提取以及故障诊断模型的建立。

关键词：
工程机械
故障诊断
数据驱动
机器学习
深度学习
状态监测
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1、引言

在工程机械领域，状态监测与故障诊断技术的发展对于提升设备运行效率和降低维护成本具有重要意义。随着工程机械设备的复杂化和多样化，传统的定期维护方式已不再适应实际需求，基于数据驱动的状态监测和故障诊断技术应运而生。本文旨在探讨工程机械状态监测技术的最新进展，重点介绍一种基于数据采集、预处理和先进机器学习模型的系统。我们将深入研究该系统在提高工程机械运行效率和降低故障率方面的应用前景，并展望该技术在工程机械领域未来的发展趋势。通过本文的探讨，有望为工程机械状态监测与故障诊断技术的进一步研究和应用提供有益的参考和启示。

2、工程机械状态监测技术

2.1传感器数据采集

在工程机械中，涵盖了多种传感器类型，例如加速度计、温度传感器、压力传感器等。这些传感器能够实时地获取机械运行过程中的关键参数，如振动、温度和压力等，这些参数对于机械运行状态和健康程度的评估至关重要。数据采集的过程中需要考虑采样频率、分辨率和数据处理方式等因素。采样频率的选择需权衡能耗和信息丢失程度，典型的工程机械状态监测系统通常以数千赫兹的频率采集数据。对于振动传感器而言，采集到的振动信号通常是一个时间序列数据，可以通过傅里叶变换等数学公式进行频域分析，得到频谱特征，如峰值频率、频谱幅值等，从而进一步分析机械运行状态。温度传感器获取的温度数据也是状态监测中的关键信息之一[1]。通过温度数据的采集和分析，可以评估机械部件的工作温度，及时发现温度异常，预防因温度过高而引发的故障。压力传感器则能够提供液压系统的压力变化情况，帮助监测液压系统的工作状态。数据采集过程中还需要考虑数据传输和存储的有效性和安全性，以确保数据完整性和隐私保护。传感器数据采集频率比较如表1所示：

表1传感器数据采集频率比较

2.2数据预处理方法

原始采集的传感器数据往往存在噪声、异常值和不完整数据等问题，因此需要经过一系列的预处理方法，以提高数据质量和可用性。常见的数据预处理方法之一是数据清洗。这一步骤包括去除或修复异常值和缺失值。例如，在振动传感器采集的数据中，可能存在因传感器故障或外部干扰引起的异常振动值。采用统计方法如均值、中值或插值等来填补缺失数据，以保证数据的完整性和准确性。公式表达如下所示：均值

,中值=中间数值。数据归一化或标准化也是常用的预处理手段。在不同传感器数据尺度差异较大时，为了消除尺度带来的影响，可以采用最小-最大缩放或Z-score标准化等方法。以温度数据为例，最小-最大缩放公式为：

,特征提取也是数据预处理的一部分。基于原始数据，通过特征提取方法，从中提取出具有代表性、高区分度的特征，用于后续的故障诊断模型训练。在振动数据中，常用的特征提取方法包括时域特征(如均方根、峰值等)和频域特征(如频谱能量、频率分布等),这些特征可以有效地反映机械运行状态的变化。

2.3特征提取技术

在工程机械状态监测领域，特征提取是从原始数据中提取出具有代表性、能够表征机械运行状态的信息的重要环节。特征提取技术能够将复杂的原始数据转化为更具可解释性和区分度的特征，为后续的故障诊断模型提供重要输入。对于振动传感器采集的数据而言，时域特征是常用的特征提取方式之一。例如，均方根(RMS)是描述振动信号幅值大小的重要指标，其计算公式如下：

表示振动信号的采样值，表示采样点数。均方根能够反映振动信号的整体能量大小，对于评估机械运行状态变化具有较好的指示作用。另一方面，频域特征也是重要的特征提取方式。通过傅里叶变换等方法，可以将时域信号转换到频域进行分析。在频域中，常用的特征包括频谱能量和频率分布等。频谱能量可通过对频谱的积分或能量密度计算得到，反映了振动信号在不同频率范围内的分布情况，有助于发现特定频率下异常振动的存在[2]。除了时域和频域特征外，还可以结合机器学习方法进行特征选择和降维，提取更加高效和代表性的特征。比如，主成分分析(PCA)可以将原始数据转换为线性无关的主成分，减少特征维度的同时保留大部分信息。特征提取技术的选择和应用需要结合具体的工程机械监测需求和数据特点，通过合理选择时域特征、频域特征或结合机器学习方法，提取出最能代表机械状态的特征信息，为后续的故障诊断模型提供有效支持。

3、故障诊断模型设计与实现

3.1机器学习在故障诊断中的应用

机器学习在工程机械故障诊断中扮演着重要角色，其能够利用大量传感器采集的数据，并通过训练模型来实现对故障的准确诊断。其中，监督学习是常用的机器学习方法之一，能够根据已知的标记数据训练模型，进而预测未知数据的类别或值。举例来说，考虑一个工程机械的振动故障诊断任务。利用监督学习方法，可以建立支持向量机(SVM)或者随机森林(Random Forest)等模型，通过传感器采集到的振动数据和已知故障类型的标记数据进行训练。模型可以学习振动特征与不同故障类型之间的关联，从而对未知数据进行故障类型的预测。深度学习也在工程机械故障诊断领域展现出了巨大潜力。深度神经网络模型如卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)能够学习复杂的特征表示，对于处理大规模、高维度的传感器数据具有优势。举例而言，使用卷积神经网络对振动信号进行特征学习和故障诊断，模型能够自动学习振动数据中的抽象特征，识别不同故障类型所对应的特征模式。机器学习在故障诊断中的应用不仅仅局限于振动数据，还可以涵盖温度、压力等多种传感器数据。例如，利用温度传感器数据进行异常检测，机器学习模型能够识别工作温度异常偏高或偏低的情况，帮助预防由于温度异常引起的故障。

3.2深度学习模型构建

在工程机械状态监测领域，深度学习模型的构建是近年来备受关注的重要议题。针对传感器采集的大规模、高维度的数据，深度学习模型能够有效地提取数据的抽象特征，并实现复杂模式的识别，从而实现高效的故障诊断。举例而言，卷积神经网络(CNN)作为一种典型的深度学习模型，被广泛应用于工程机械状态监测中[3]。对于振动信号的处理，可以构建多层卷积和池化层，通过学习不同层次的特征表示，提高模型对于振动数据中故障特征的提取能力。公式表达如下所示：

其中，x表示输入的振动数据，w和b分别表示卷积核和偏置项，f表示激活函数，池化层通过最大池化方式提取出特征。循环神经网络(RNN)也被广泛应用于工程机械故障诊断中。RNN适用于处理序列数据，可以考虑将时序性强的传感器数据作为输入。对于时间序列振动数据，RNN模型可以学习振动信号在时间上的变化规律，发现潜在的故障模式。公式表达如下：

其中，xt表示时间进一步t的输入数据，ht表示隐藏层的状态，W和b分别表示权重和偏置项，f和g表示激活函数。深度学习模型的构建不仅限于单一模型，还可以结合多种深度学习架构，如卷积神经网络与循环神经网络的融合(CNN-RNN结构),以充分利用不同模型的优势，提高故障诊断的准确性和鲁棒性。

3.3实时故障诊断系统设计

实时故障诊断系统的设计对于工程机械状态监测至关重要。这样的系统需要能够及时响应传感器采集到的数据，并进行实时的故障诊断和预测，以便及时采取措施避免可能的设备故障。需要考虑数据的实时性和有效性。传感器数据的快速采集和传输是保证实时性的关键。以振动传感器为例，数据采集频率可能达到数千赫兹，在数据处理过程中需要保证高效的算法和系统架构，以应对海量的数据输入。同时，数据传输的稳定性也是确保实时监测的关键因素之一。系统设计需要考虑故障诊断模型的实时性和准确性。针对工程机械故障的多样性和复杂性，模型的构建和优化需保证在实时场景下的高效运行。持续地对模型进行优化和更新，以适应不断变化的工作环境和故障模式，是保持诊断准确性的关键。在系统设计中，还需要考虑人机交互界面的设计，以便操作人员能够实时监测设备状态并及时作出反应。直观清晰的界面能够有效地传达监测结果和预警信息，帮助操作人员迅速了解设备状态并采取必要的措施，减少故障对设备造成的影响。

4、实验与结果分析

4.1实验设置与数据收集

在实验设置与数据收集阶段，为确保实验的科学性和可靠性，合适的数据采集和实验设置是至关重要的。针对工程机械状态监测与故障诊断，通常会设计合理的实验方案和数据采集过程。实验通常涉及多种传感器数据的采集，如振动传感器、温度传感器和压力传感器等。这些传感器将不同类型的数据实时采集并传输到监测系统中。例如，振动传感器可能每秒采集数百至数千个数据点，温度传感器可能以每分钟或每秒一次的频率记录温度数据，而压力传感器则可能以类似的频率记录液压系统的压力数据。在数据采集的同时，需要考虑不同工况下的数据变化。为了模拟不同工况，可以对工程机械进行不同负载、不同速度、不同温度等方面的测试。例如，在振动数据采集中，可以模拟机械在不同转速下的振动情况，或者引入特定故障情况下的振动数据，以便模型训练和故障诊断的准确性评估。还需要考虑实验的持续性和数据收集的连续性[4]。持续收集数据可以帮助建立更全面、更真实的工程机械状态监测模型，并有助于发现设备运行中潜在的变化和异常。连续数据的积累也有助于验证模型的稳定性和准确性，进而为实际应用提供可靠的支持。

4.2故障诊断模型验证

故障诊断模型验证阶段是确认模型准确性和鲁棒性的重要环节。通过对模型进行验证，可以评估其在实际数据上的表现，并验证其对不同故障类型的识别能力。在模型验证过程中，需要将之前采集到的实验数据分为训练集和测试集。大部分数据用于模型的训练和参数调优，剩余的部分数据则用于模型的验证和评估。例如，可以将70%的数据用于训练模型，而剩余30%的数据用于验证模型的性能。对于振动数据，模型验证可能涉及对不同故障类型进行识别。例如，如果存在轴承故障、齿轮故障和电机故障等不同类型的故障，模型需要能够准确地识别并分类这些不同类型的故障。针对不同故障类型，可以采用混淆矩阵、准确率、召回率和F1-score等指标进行评估。比如：①混淆矩阵展示了模型在每个类别上的预测表现，如真正例、假正例、真负例和假负例的数量。②准确率衡量了模型预测正确的样本比例，可用于评估模型整体的分类准确性。③召回率衡量了模型能够正确识别正例的能力，尤其是对于故障诊断而言，重视召回率能够避免漏诊。④F1-score综合了准确率和召回率，适合评估模型在不同类别上的综合表现。

4.3效果评估与分析

在工程机械状态监测与故障诊断中，效果评估与分析是验证模型性能和结果可靠性的重要步骤。通过对模型在实际数据集上的表现进行全面评估，可以更好地了解模型的优势、局限性和可应用性。评估模型的效果常常涉及多个方面的指标。针对故障诊断任务，重要的指标包括准确率、召回率、F1-score等。例如，对于振动数据的故障诊断模型，模型在测试集上的准确率达到了90%,召回率为85%,F1-score为0.88。这些指标能够客观地反映模型对不同故障类型的识别和分类能力。除了传统的评估指标外，还需要考虑模型在实际场景中的应用效果[5]。例如，模型的故障预测提前量是一个重要指标。以故障预测为例，模型成功预测了设备故障的发生，并且在故障前一周就给出了预警，提前量达到了7天。这种能够提前预测故障的模型，在实际生产中具有较高的应用价值。针对不同故障类型或工况，评估模型的稳健性也是重要的考量因素。模型在不同环境条件下的表现，以及对于少样本或不平衡数据集的处理能力，都是衡量模型可靠性的重要标志。具体的故障诊断模型评估结果如表2所示：

表2故障诊断模型评估结果

5、结语

工程机械状态监测与故障诊断技术的不断发展和应用，为现代工业领域带来了革命性的变革。本文通过深入探讨传感器数据采集、特征提取、机器学习与深度学习模型构建以及实验验证等环节，系统性地展现了这一领域的关键技术和方法。随着工程机械智能化和自动化水平的提升，状态监测与故障诊断将成为确保设备稳定运行和提高生产效率的重要手段。然而，我们也要认识到技术发展中的挑战，如数据质量、模型泛化能力等问题，需要不断地创新和改进。期待未来在工程机械领域的持续努力和探索，能够为工业生产带来更可靠、智能的解决方案。

参考文献:

[1]路秀林.试述如何优化建筑工程施工现场管理[J].建筑工程技术与设计,2020:4354.

[2]谢根林.论如何优化建筑工程施工现场管理[J].江西建材,2015:297+299.

[3]刘永强.施工企业如何优化建筑工程的现场施工管理探讨[J].房地产导刊,2017.

[4]高光华.如何优化建筑工程土建施工现场管理[J].建筑工程技术与设计,2020:2940.

[5]陈泳磊.探究如何优化建筑施工企业的现场管理[J].汽车博览,2021:1(228).

文章来源:蒋秀英.工程机械的状态监测与故障诊断技术[J].内燃机与配件,2024,(15):76-78.