[发明专利]用于确定工程设备的工况模型的方法、处理器及服务器

权利要求书

1.一种用于确定工程设备的工况模型的方法，其特征在于，包括：

确定所述工程设备的单个工作循环单位；

获取所述工作循环单位中的工况数据；

根据所述工况数据对所述工作循环单位进行分类，其中，被划分为同一类别的所述工作循环单位之间的工况数据的差别不超过预设差别；

将分类后的所述工作循环单位确定为所述工程设备的作业工况；

计算每个所述作业工况发生的概率；

将每个所述作业工况以及对应的所述概率确定为所述工程设备的工况模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述工程设备包括起重机，所述起重机包括吊臂，所述工作循坏单位包括吊装工作循坏单位，所述获取所述工作循环单位中的工况数据包括：

获取所述吊装工作循坏单位中的力矩，其中所述力矩为所述吊臂的起重量与幅度的乘积；

获取所述力矩的特征点处的工况数据；

其中所述工况数据包括以下因素中的至少一者：配置重量、支腿伸缩方式、吊臂长度、吊臂幅度、吊臂角度、起重量和臂架组合方式。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述力矩的特征点包括力矩最大值。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述吊臂包括主臂和副臂，所述作业工况包括主臂工况和副臂工况，所述工况数据包括主臂工况数据和副臂工况数据；所述主臂工况数据包括配置重量、支腿伸缩方式、主臂长度、幅度和起重量；所述副臂工况数据包括配置重量、副臂长度、副臂角度、幅度和起重量；

所述计算每个所述作业工况发生的概率包括：

计算目标主臂工况发生的概率以及目标副臂工况发生的概率；

其中所述目标主臂工况发生的概率为所述目标主臂工况发生的频次与频次之和的比值，所述频次之和为所有主臂工况发生的频次以及所有副臂工况发生的频次之和，所述目标副臂工况发生的概率为所述目标副臂工况发生的频次与所述频次之和的比值。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述工况数据对所述工作循环单位进行分类包括：

对所述工况数据中的每个因素划分等级；

将每个因素的等级均相同的所述工作循环单位划分为同一类别的工作循环单位。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

根据原工程设备的所述工况模型对新工程设备进行设计，其中所述原工程设备与所述新工程设备的型号信息相同。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述对新工程设备进行设计包括：

根据所述概率的大小对所述作业工况进行排序；

将所述概率中大于预设概率的概率对应的作业工况确定为常用工况；

根据排序后的所述作业工况以及所述常用工况对所述新工程设备进行设计。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述工作设备包括起重机，所述起重机包括吊钩，所述确定所述工程设备的单个工作循环单位包括：

根据所述吊钩的重量确定标记重量，其中所述标记重量大于所述吊钩的重量；

将所述起重机的载荷从小于所述标记重量至大于所述标记重量的转折时刻确定为循坏起点；

将所述载荷从大于所述标记重量至小于所述标记重量的转折时刻确定为循环终点；

根据相邻的所述循坏起点至所述循坏终点确定所述单个工作循环单位。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，还包括：

剔除所述工况数据中的无效数据和异常数据；

其中所述无效数据包括以下中的至少一者：不符合设定时间范围的数据、不符合设定地理范围的数据、作业准备和保养作业操作时的数据、吊臂伸缩过程的数据以及车辆行驶时的数据；

所述异常数据包括以下中的至少一者：实际起重量小于吊钩重量时的数据、吊臂长度小于基本臂长度时的数据、实际起重量大于额定起重量的预设倍数时的数据、吊臂幅度异常时的数据以及吊臂角度异常时的数据。