[发明专利]一种基于多源信息融合的刀具状态监测及寿命预测系统

说明书

本发明公开了一种基于多源信息融合的刀具状态监测及寿命预测系统，包括信息采集模块、信号预处理模块、状态监测模块、寿命预测模块和远程监测模块；信息采集模块采集滚刀的参数信息，通过信号预处理模块预处理后发送至状态监测模块和/或寿命预测模块，状态监测模块输出滚刀状态，寿命预测模块输出滚刀的剩余寿命，状态监测模块、寿命预测模块的输出结果可在现场直接查看，还可远程查看。本发明通过滚刀监测装置实时监测滚刀受力、磨损量、转速、外形等关键参数实现可视化管理，通过对滚刀相关信号分析处理，实时监测滚刀状态并预测滚刀剩余寿命，并与远程监测模块通讯供相关工程管理人员可通过手机、远程PC端等查看，人性化的辅助判断是否更换刀具。

技术领域

本发明属于刀具监测技术领域，具体涉及一种基于多源信息融合的刀具状态监测及寿命预测系统。

背景技术

目前全断面隧道掘进机在施工过程中对刀盘刀具的检查，首先必须停机，无法在掘进过程中观察刀具磨损情况，严重影响了工程进度。刀盘刀具的区域是一个未支护区域，且土仓为密闭的高压环境，对检修人员自身素质要求较高，换刀过程费时费力，且容易出现安全事故。对设备本身而言，刀具损坏后才能进行维修或更换，掘进过程中施工人员无法知道滚刀的工作状态，只有在刀具出现严重损坏对掘进进度造成较大影响时，进行检刀、换刀工作，对施工效率和施工经济性造成影响。目前国内外相关企业已开展了滚刀监测研究，但仍处于起步阶段，但对信息的利用率较低，无法提前预知滚刀的剩余寿命。

发明内容

针对上述现有技术中描述的不足，本发明提供一种基于多源信息的滚刀监控系统，通过对滚刀相关信号的分析处理，知晓滚刀的工作状态，判断是否出现故障，并预测滚刀剩余寿命，人性化的辅助盾构司机判断是否更换刀具。

为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案如下：一种基于多源信息融合的刀具状态监测及寿命预测系统，包括信息采集模块、信号预处理模块、状态监测模块、寿命预测模块和远程监测模块；所述信息采集模块采集滚刀的参数信息，通过信号预处理模块预处理后发送至状态监测模块和/或寿命预测模块，状态监测模块接收滚刀参数信息并处理后输出滚刀状态，寿命预测模块接收滚刀参数并处理后输出滚刀的剩余寿命，状态监测模块和寿命预测模块的输出结果直接现场查看并输送至远程监测模块。

具体地，状态监测模块、寿命预测模块的输出结果既可以直接现场查看，还可通过无线通讯模块发送到远程端，供远程相关工程管理人员可通过手机、远程PC端等查看。

所述滚刀参数信息，包括工作参数和工艺参数；所述工作参数包括转速、滚刀力、力矩、刀轴振动；转速，通过转速传感器获得，譬如霍尔传感器、编码器或角度传感器；滚刀力和力矩，通过六维力传感器获得；刀轴振动，通过加速度传感器(如重力传感器)或速度传感器获得。

所述工艺参数包括刀圈外形轮廓、温度、刀圈磨损量；刀圈外形轮廓，通过测距传感器采集到得到；温度，通过温度传感器获得；刀圈磨损量，通过电涡流传感器获得。

所述信号预处理模块对对转速、滚刀力、力矩、刀轴振动、刀圈外形轮廓、温度、刀圈磨损量分别进行信号放大和滤波等预处理。

所述状态监测模块，对获得的参数信息进行处理得到滚刀的工作状态，状态监测模块的处理步骤为：

S1，提取预处理后的工作参数信息的信号关键特征；

提取适用的方法为支持向量机、深度神经网络算法、BP神经网络算法、小波分析算法、主成分分析算法等中的一种或几种的结合。

S2，结合信号关键特征和滚刀工艺参数建立征兆集。

S2.1，对滚刀工艺参数信息中的温度以及工作参数信息中的力、力矩、刀轴振动幅值计算征兆隶属度μ(x)，征兆隶属度μ(x)通式为：

参数升高时：

参数降低时：