[发明专利]一种传动链监测方法、系统及其在起重机中的应用在审
| 申请号: | 202111527371.1 | 申请日: | 2021-12-14 |
| 公开(公告)号: | CN114162723A | 公开(公告)日: | 2022-03-11 |
| 发明(设计)人: | 薛志钢;许晨旭;王松雷;缪寅华;徐鹏程;胡东明;李云飞 | 申请(专利权)人: | 江苏省特种设备安全监督检验研究院 |
| 主分类号: | B66C13/16 | 分类号: | B66C13/16;G01M13/023;G01M13/028;G01N29/04;G01P3/00 |
| 代理公司: | 北京权智天下知识产权代理事务所(普通合伙) 11638 | 代理人: | 高丽红 |
| 地址: | 210000 江苏省南*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 传动链 监测 方法 系统 及其 起重机 中的 应用 | ||
1.一种传动链监测方法,用于传动链的损伤监测,其特征在于:其包括:
S01、构建监测数据库;
S02、实时获取传动链的传动速度;
S03、在传动链传动运行的非运动干涉区域对传动链进行振动抑制,然后对其各链节进行超声波检测,生成超声波检测数据;
S04、按照预设条件对超声波检测数据进行判断,生成判断结果;
S05、获取判断结果且对其进行识别,
当判断结果为正常时,将该超声波检测数据存储于监测数据库中;
当判断结果为异常时,生成预警信息并输出,同时,将预警信息和该超声波检测数据存储于监测数据库中。
2.根据权利要求1所述的一种传动链监测方法,其特征在于:S01中,所述监测数据库中还存储有参照数据集,所述参照数据集为传动链在无异常损伤情况时,其在不同传动速度下的超声波反馈波形数据;
S04包括,获取超声波检测数据,将其导入检测神经网络中进行检测,由检测神经网络输出判断结果;
所述检测神经网络为参照数据集导入神经网络后,将其训练至收敛后获得。
3.根据权利要求2所述的一种传动链监测方法,其特征在于:S01中,所述参照数据集的获取方法为:
S011、取传动链,对其每个链节进行编号,然后检测其静置状态下的超声波检测数据,并将其与对应编号的链节进行关联,获得静态数据集;
S012、驱动传动链,使其在预设速度下匀速驱动至少3圈以上,同时实时获取传动链在运动状态下的超声波检测数据,然后按预设速度间隔改变传动链的驱动速度并继续获取其下调整速度后的超声波检测数据,最后对所获取的超声波检测数据进行分隔,将经分隔后的超声波检测数据与对应编号的链节进行关联,获得动态数据集;
S013、将动态数据集中每个链节在相同速度下对应的超声波检测数据进行均值处理后,生成基准超声波检测数据;
S014、对静态数据集中的每个链节对应的超声波检测数据进行设定上下浮动误差值,然后生成位于浮动误差值内的超声波检测数据,获得第一数据集;
S015、对静态数据集中的每个链节对应的超声波检测数据进行设定上下浮动误差值,然后生成位于浮动误差值内的超声波检测数据,获得第二数据集;
S016、将第一数据集和第二数据集进行合并,获得参照数据集;
其中,S011中,所取用的传动链包括正常未使用的传动链和链节异常的传动链,链节异常的传动链中每个链节所具有的异常情况均不完全相同且其在编号时,还预先记录有相应链节的异常情况。
4.根据权利要求3所述的一种传动链监测方法,其特征在于:S04中,所述检测神经网络的训练方法为:将第一数据集和第二数据集中的超声波检测数据及其对应的传动速度作为输入项,同时将链节健康情况作为输入项的标记信息,将输入项和标记信息一并导入到神经网络中,然后由神经网络进行训练,直至模型收敛后,获得检测神经网络;
S02还包括:对传动链在不同传动速度下的持续时间进行记录,然后根据持续时间和相应的传动速度统计获得传动链在单次持续使用时的传动行程,该传动行程按预设条件上传至监测数据库,并由监测数据库进行加和获得该传动链的累计使用行程。
5.根据权利要求4所述的一种传动链监测方法,其特征在于:S05中,当判断结果为正常时,将该超声波检测数据存储于监测数据库中,然后还将该传动链的累计使用行程与其关联;
当判断结果为异常时,将该超声波检测数据与参照数据集中的异常链节所对应的超声波检测数据进行匹配,将匹配度最高的异常链节所对应的超声波检测数据和其对应的链节异常情况与该实时检测的超声波检测数据一并打包,生成预警信息并输出,同时,将预警信息和该超声波检测数据存储于监测数据库中;
其中,所输出的超声波检测数据均形成波形图的形式进行输出。
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