[发明专利]一种TBM滚刀状态监测及故障诊断方法、系统有效

专利信息
申请号: 202010155515.4 申请日: 2020-03-09
公开(公告)号: CN111322082B 公开(公告)日: 2021-10-22
发明(设计)人: 郭亮;陈昱坤;高宏力;董勋;刘宸宇;李长根;陈志强 申请(专利权)人: 西南交通大学
主分类号: G06Q50/02 分类号: G06Q50/02;E21D9/10;G01M13/04;G01M13/045;G01R19/25;E21D9/11
代理公司: 成都正象知识产权代理有限公司 51252 代理人: 李姗姗
地址: 610031 四*** 国省代码: 四川;51
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摘要:
搜索关键词: 一种 tbm 状态 监测 故障诊断 方法 系统
【说明书】:

发明属于TBM滚刀安全运行技术领域,公开了一种TBM滚刀状态监测及故障诊断方法、系统,所述系统包括信号采集模块、信号传输模块和上位机;信号采集模块安装于TBM滚刀的刀盘上,用于采集刀盘的主轴承的振动信号和主电机的电流信号,并将采集的信号转换为可传输的数字信号;信号传输模块用于实现信号采集模块与上位机的通信传输,以将数字信号传输至上位机;上位机设立在TBM主控室中,用于接收信号传输模块传输的信号,并对接收信号进行处理分析,以获取刀盘及TBM滚刀当前运行状态和故障状态;综上,能有效实现TBM滚刀的实时监测和诊断,并且还有效避免了采集信号失真、信号背景混杂的问题,从而大大提高了监测及诊断的准确性。

技术领域

本发明属于TBM滚刀安全运行技术领域,具体涉及一种TBM滚刀状态监测及故障诊断方法、系统。

背景技术

TBM滚刀是一种破碎坚硬岩石的挖掘工具,其作用是切割掌子面岩石并将岩石从掌子面上剥落下来。广泛应用于地下空间工程中的地铁隧道、铁路隧道、引水隧道、地下矿物开采隧洞以及城市地下管网的施工作业。

上述TBM滚刀的磨损状态是影响TBM正常掘进的关键因素之一,而TBM滚刀属于易损件、易耗件,且成本比较高;具体,在掘进过程中,TBM滚刀的损耗占整个工程耗资的五分之一到四分之一,有的高达三分之一,并且刀具进货周期比较长。

另外现有技术中关于TBM滚刀的检查、维修和更换均较为复杂,无法准确地判断TBM滚刀的磨损状态,若换刀过早会造成资源的浪费,若换刀过晚又会影响工程的进度,这都会直接影响到工程的造价和工期。因此准确判断滚刀的磨损状态就显得十分必要。

发明内容

鉴于此,本发明的目的在于提供一种TBM滚刀状态监测及故障诊断方法、系统,具体基于TBM主轴振动信号和主电机电流信号在线监测TBM滚刀的磨损状态,进而精确确定TBM滚刀是否需要更换。

为实现上述目的,本发明提供如下技术方案:

一种TBM滚刀状态监测及故障诊断系统,包括:

所述信号采集模块安装于TBM滚刀的刀盘上,用于采集刀盘的主轴承的振动信号和主电机的电流信号,并将采集的信号转换为可传输的数字信号;

所述信号传输模块用于实现所述信号采集模块与所述上位机的通信传输,以将所述数字信号传输至上位机;

所述上位机设立在TBM主控室中,用于接收所述信号传输模块传输的信号,并对接收信号进行处理分析,以获取刀盘及TBM滚刀当前运行状态和故障状态;

其中:

对接收信号进行处理分析的方式为:采用时域分析、频域分析或时频域分析中的一种执行处理分析,以获取处理分析数据;

获取运行状态的方式为:提取处理分析数据中刀盘及TBM滚刀的状态特征,且状态特征为均值、均方值和幅值谱中的一种或多种;

获取故障状态的方式为:基于PCA主元量分析法获取处理分析数据中刀盘及TBM滚刀的故障特征;基于训练好的BP神经网络,建立滚刀故障识别数学模型;结合故障特征与数学模型,判断刀盘及TBM滚刀是否发生故障及发生故障的位置。

优选的,所述BP神经网络包括输入层、隐层和输出层,其中所述输入层输入故障特征,所述输出层输出刀盘及TBM滚刀的故障种类。

优选的,所述信号采集模块包括传感器、采集板卡、AD转换芯片和存储器,其中:所述传感器包括振动传感器和电流传感器,分别安装于TBM刀盘的主轴承和主电机上,以对TBM刀盘的主轴承的振动信号和主电机的电流信号进行采集;所述采集板卡包括集成放大电路和滤波电路,以将采集的振动信号和电流信号转化为模拟信号;所述AD转换芯片将所述模拟信号转换成数字信号,并将所述数字信号保存到所述存储器中。

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