[go: up one dir, main page]

CN118408583B - 一种编码器故障诊断方法及系统 - Google Patents

一种编码器故障诊断方法及系统 Download PDF

Info

Publication number
CN118408583B
CN118408583B CN202410559525.2A CN202410559525A CN118408583B CN 118408583 B CN118408583 B CN 118408583B CN 202410559525 A CN202410559525 A CN 202410559525A CN 118408583 B CN118408583 B CN 118408583B
Authority
CN
China
Prior art keywords
encoder
fault
fault diagnosis
diagnosis result
data
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202410559525.2A
Other languages
English (en)
Other versions
CN118408583A (zh
Inventor
钱栋董
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Suzhou Shenen Electronic Technology Co ltd
Original Assignee
Suzhou Shenen Electronic Technology Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Suzhou Shenen Electronic Technology Co ltd filed Critical Suzhou Shenen Electronic Technology Co ltd
Priority to CN202410559525.2A priority Critical patent/CN118408583B/zh
Publication of CN118408583A publication Critical patent/CN118408583A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN118408583B publication Critical patent/CN118408583B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01D—MEASURING NOT SPECIALLY ADAPTED FOR A SPECIFIC VARIABLE; ARRANGEMENTS FOR MEASURING TWO OR MORE VARIABLES NOT COVERED IN A SINGLE OTHER SUBCLASS; TARIFF METERING APPARATUS; MEASURING OR TESTING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01D5/00—Mechanical means for transferring the output of a sensing member; Means for converting the output of a sensing member to another variable where the form or nature of the sensing member does not constrain the means for converting; Transducers not specially adapted for a specific variable
    • G01D5/12—Mechanical means for transferring the output of a sensing member; Means for converting the output of a sensing member to another variable where the form or nature of the sensing member does not constrain the means for converting; Transducers not specially adapted for a specific variable using electric or magnetic means
    • G01D5/244—Mechanical means for transferring the output of a sensing member; Means for converting the output of a sensing member to another variable where the form or nature of the sensing member does not constrain the means for converting; Transducers not specially adapted for a specific variable using electric or magnetic means influencing characteristics of pulses or pulse trains; generating pulses or pulse trains
    • G01D5/24457—Failure detection
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01D—MEASURING NOT SPECIALLY ADAPTED FOR A SPECIFIC VARIABLE; ARRANGEMENTS FOR MEASURING TWO OR MORE VARIABLES NOT COVERED IN A SINGLE OTHER SUBCLASS; TARIFF METERING APPARATUS; MEASURING OR TESTING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01D18/00—Testing or calibrating apparatus or arrangements provided for in groups G01D1/00 - G01D15/00
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/10—Pre-processing; Data cleansing
    • G06F18/15—Statistical pre-processing, e.g. techniques for normalisation or restoring missing data
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/21—Design or setup of recognition systems or techniques; Extraction of features in feature space; Blind source separation
    • G06F18/213—Feature extraction, e.g. by transforming the feature space; Summarisation; Mappings, e.g. subspace methods
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/21—Design or setup of recognition systems or techniques; Extraction of features in feature space; Blind source separation
    • G06F18/214—Generating training patterns; Bootstrap methods, e.g. bagging or boosting
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/24—Classification techniques
    • G06F18/241—Classification techniques relating to the classification model, e.g. parametric or non-parametric approaches
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2218/00—Aspects of pattern recognition specially adapted for signal processing
    • G06F2218/02—Preprocessing
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2218/00—Aspects of pattern recognition specially adapted for signal processing
    • G06F2218/08—Feature extraction
    • G06F2218/10—Feature extraction by analysing the shape of a waveform, e.g. extracting parameters relating to peaks
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2218/00—Aspects of pattern recognition specially adapted for signal processing
    • G06F2218/12—Classification; Matching

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Probability & Statistics with Applications (AREA)
  • Testing Of Devices, Machine Parts, Or Other Structures Thereof (AREA)
  • Transmission And Conversion Of Sensor Element Output (AREA)

Abstract

本发明涉及编码器故障诊断的技术领域，特别是涉及一种编码器故障诊断方法及系统，其能够有效地提高编码器故障诊断的准确性、实时性和可靠性，从而减少生产线停滞时间和设备损坏风险，提高生产效率和设备稳定性；方法包括：采集编码器运行状态数据信息，编码器运行状态数据信息包括电气信号数据、振动信号数据、运行环境数据和设备工况数据；对编码器运行状态数据信息进行故障识别特征提取，获得编码器多维故障特征纹理画像；将编码器多维故障特征纹理画像输入至预先构建的编码器故障诊断模型中，获得编码器故障诊断结果，编码器故障诊断结果包括编码器故障类型以及编码器故障严重程度。

Description

一种编码器故障诊断方法及系统
技术领域
本发明涉及编码器故障诊断的技术领域，特别是涉及一种编码器故障诊断方法及系统。
背景技术
随着工业自动化程度的不断提高，编码器作为精密测量和控制设备，在各类机械系统和自动化生产线中扮演着至关重要的角色。然而，编码器在运行过程中可能因多种原因出现故障，如电气故障、机械磨损、外部干扰等。这些故障不仅会影响编码器的正常工作，还可能导致整个生产流程的停滞和设备的损坏。
传统的编码器故障诊断方法主要依赖于专业人员的经验或单一传感器的简单逻辑报警，这种方法虽然直观，但在实时性、精确度和早期故障检测能力上存在局限，很难准确识别复杂的故障模式，尤其是在编码器出现故障的初期阶段。
发明内容
为解决上述技术问题，本发明提供一种能够有效地提高编码器故障诊断的准确性、实时性和可靠性，从而减少生产线停滞时间和设备损坏风险，提高生产效率和设备稳定性的编码器故障诊断方法及系统。
第一方面，本发明提供了一种编码器故障诊断方法，所述方法包括：
采集编码器运行状态数据信息，所述编码器运行状态数据信息包括电气信号数据、振动信号数据、运行环境数据和设备工况数据；
对编码器运行状态数据信息进行故障识别特征提取，获得编码器多维故障特征纹理画像；
将编码器多维故障特征纹理画像输入至预先构建的编码器故障诊断模型中，获得编码器故障诊断结果，所述编码器故障诊断结果包括编码器故障类型以及编码器故障严重程度；
获取编码器的历史故障数据信息、历史维修数据信息以及实际性能指标，并进行量化处理，获得编码器故障影响参数向量；
将编码器故障诊断结果与编码器故障影响参数向量输入至预先构建的编码器故障诊断结果评估模型中，获得编码器故障诊断结果评估值；
若编码器故障诊断结果评估值低于预设评估值，则对编码器故障诊断结果人工复核，并对编码器故障诊断模型进行迭代优化；
若编码器故障诊断结果显示编码器存在潜在故障且编码器故障诊断结果评估值达到预设评估值，则生成预警报告，通知维护人员进行检查维修。
进一步地，所述编码器故障诊断结果评估模型的数学公式为：
其中，E表示编码器故障诊断结果评估值，F为故障类型的量化数值，S为故障严重程度的量化数值，WF为故障类型对应的权重值，α是一个调节系数，介于0到1之间，用于调整故障类型与编码器故障影响参数向量在编码器故障诊断结果评估值中的相对重要性；Pi表示第i个编码器故障影响参数，表示第i个编码器故障影响参数的权重值。
进一步地，所述编码器故障诊断结果评估模型的构建方法包括：
采集历史编码器运行状态数据信息，并对历史编码器运行状态数据信息进行预处理，包括数据清洗、特征选择和归一化；
从处理后的数据中提取能够反映编码器故障情况的有效特征，将提取的特征划分为训练集和验证集；
选择深度学习模型作为编码器故障诊断结果评估模型的基础架构，所述深度学习模型包括回归模型、分类模型和集成学习模型；
使用训练集进行编码器故障诊断结果评估模型的训练；使用验证集对编码器故障诊断结果评估模型进行评估，验证编码器故障诊断结果评估模型的泛化能力和预测性能；
在模型经过验证并达到预期性能后，将其部署到实际的生产环境中。
进一步地，所述编码器多维故障特征纹理画像的获取方法包括：
对采集到的电气信号数据和振动信号数据进行频域分析，提取频谱特征；
提取编码器信号的统计特征，包括均值、标准差、峰值、峭度和偏度；
对信号进行多尺度分析，提取信号的局部特征，包括瞬时频率、瞬时幅值和瞬时相位；
对振动信号进行频谱包络分析，提取包络谱特征，包括包络频率、包络幅值和包络谱形状；
提取编码器运行状态数据的统计特征，包括相关系数、自相关函数和互相关函数；
将提取的特征进行组合，形成编码器多维故障特征纹理画像。
进一步地，所述编码器故障影响参数向量的获取方法包括：
对收集到的数据进行标准化和归一化处理；
基于历史故障数据信息和历史维修数据信息，构建反映故障频率、平均修复时间、故障间隔时间的指标；同时，结合实际性能指标，构建性能衰退率、稳定系数特征；
根据各特征对故障影响程度的不同，为其分配合理的权重；
将处理后的数据和特征组织起来，形成编码器故障影响参数向量。
进一步地，对编码器故障诊断结果人工复核的方法包括专家介入、多维度验证、对比分析以及综合判断。
进一步地，所述预设评估值的设定影响因素包括生产需求和安全性要求、故障影响程度和设备重要性、维修成本和维修周期、历史数据和经验。
另一方面，本申请还提供了一种编码器故障诊断系统，所述系统包括：
数据采集模块，用于采集编码器运行状态数据信息，所述编码器运行状态数据信息包括电气信号数据、振动信号数据、运行环境数据和设备工况数据；
特征提取与分析模块，用于对编码器运行状态数据信息进行故障识别特征提取，获得编码器多维故障特征纹理画像；
故障诊断模块，用于将编码器多维故障特征纹理画像输入至预先构建的编码器故障诊断模型中，获得编码器故障诊断结果，所述编码器故障诊断结果包括编码器故障类型以及编码器故障严重程度；
历史数据分析模块，用于获取编码器的历史故障数据信息、历史维修数据信息以及实际性能指标，并进行量化处理，获得编码器故障影响参数向量；
诊断结果评估模块，用于将编码器故障诊断结果与编码器故障影响参数向量输入至预先构建的编码器故障诊断结果评估模型中，获得编码器故障诊断结果评估值；
决策反馈与优化模块，用于将编码器故障诊断结果评估值与预设评估值进行比较，若编码器故障诊断结果评估值低于预设评估值，则对编码器故障诊断结果人工复核，并对编码器故障诊断模型进行迭代优化；若编码器故障诊断结果显示编码器存在潜在故障且编码器故障诊断结果评估值达到预设评估值，则生成预警报告，通知维护人员进行检查维修。
第三方面，本申请提供了一种电子设备，包括总线、收发器、存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述收发器、所述存储器和所述处理器通过所述总线相连，所述计算机程序被所述处理器执行时实现上述任意一项所述方法中的步骤。
第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任意一项所述方法中的步骤。
与现有技术相比本发明的有益效果为：该方法通过采集编码器运行状态数据信息，能够全面了解编码器的工作情况，从而更准确地进行故障诊断；
对编码器运行状态数据信息进行故障识别特征提取，能够获得编码器多维故障特征纹理画像，提高了对复杂故障模式的识别能力；
将多维故障特征纹理画像输入预先构建的编码器故障诊断模型中，通过模型自动获得编码器故障诊断结果，减少了对专业人员经验的依赖，提高了诊断的准确性和实时性；
利用编码器的历史故障数据信息、维修数据信息和实际性能指标进行量化处理，得到编码器故障影响参数向量，增强了对故障的评估能力；
将故障诊断结果与故障影响参数向量输入至编码器故障诊断结果评估模型中，生成编码器故障诊断结果评估值，并根据评估值进行智能决策，包括人工复核或生成预警报告，提高了故障处理的及时性和有效性；若故障诊断结果评估值低于预设评估值，对故障诊断模型进行迭代优化，不断提升诊断的准确性和效率；
综上所述，该方法结合了数据采集、特征提取、模型诊断、历史数据分析、智能决策和迭代优化等功能，能够有效地提高编码器故障诊断的准确性、实时性和可靠性，从而减少生产线停滞时间和设备损坏风险，提高生产效率和设备稳定性。
附图说明
图1是本发明的流程图；
图2是编码器故障诊断结果评估模型的构建方法的流程图；
图3是一种编码器故障诊断系统的结构图。
具体实施方式
在本申请的描述中，所属技术领域的技术人员应当知道，本申请可以实现为方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。因此，本申请可以具体实现为以下形式：完全的硬件、完全的软件(包括固件、驻留软件、微代码等)、硬件和软件结合的形式。此外，在一些实施例中，本申请还可以实现为在一个或多个计算机可读存储介质中的计算机程序产品的形式，该计算机可读存储介质中包含计算机程序代码。
上述计算机可读存储介质可以采用一个或多个计算机可读存储介质的任意组合。计算机可读存储介质包括：电、磁、光、电磁、红外或半导体的系统、装置或器件，或者以上任意的组合。计算机可读存储介质更具体的例子包括：便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器、只读存储器、可擦除可编程只读存储器、闪存、光纤、光盘只读存储器、光存储器件、磁存储器件或以上任意组合。在本申请中，计算机可读存储介质可以是任意包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置、器件使用或与其结合使用。
本申请技术方案中对数据的获取、存储、使用、处理等均符合国家法律的相关规定。
本申请通过流程图和/或方框图描述所提供的方法、装置、电子设备。
应当理解，流程图和/或方框图的每个方框以及流程图和/或方框图中各方框的组合，都可以由计算机可读程序指令实现。这些计算机可读程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器，从而生产出一种机器，这些计算机可读程序指令通过计算机或其他可编程数据处理装置执行，产生了实现流程图和/或方框图中的方框规定的功能/操作的装置。
也可以将这些计算机可读程序指令存储在能使得计算机或其他可编程数据处理装置以特定方式工作的计算机可读存储介质中。这样，存储在计算机可读存储介质中的指令就产生出一个包括实现流程图和/或方框图中的方框规定的功能/操作的指令装置产品。
也可以将计算机可读程序指令加载到计算机、其他可编程数据处理装置或其他设备上，使得在计算机、其他可编程数据处理装置或其他设备上执行一系列操作步骤，以产生计算机实现的过程，从而使得在计算机或其他可编程数据处理装置上执行的指令能够提供实现流程图和/或方框图中的方框规定的功能/操作的过程。
下面结合本申请中的附图对本申请进行描述。
实施例一：如图1至图2所示，本发明的一种编码器故障诊断方法，具体包括以下步骤：
S1、采集编码器运行状态数据信息，所述编码器运行状态数据信息包括电气信号数据、振动信号数据、运行环境数据和设备工况数据；
S1步骤不仅能够实时监控编码器的运行状态，还能在故障发生初期捕捉到微弱的异常信号，为早期故障预警和精确诊断提供可能；这相比传统依赖单一传感器报警的方法，大大提升了故障识别的全面性和准确性，是实现智能化、预防性维护的基础；以下是S1步骤的详细介绍：
电气信号数据，包括编码器输出的电信号、电源电压稳定性以及电流消耗，用于评估编码器的电气健康状况；
振动信号数据，通过加装在编码器上的振动传感器收集，振动频率谱分析可揭示轴承损坏、不平衡以及不对中的机械问题；
运行环境数据，监测编码器工作环境的温度、湿度、灰尘浓度、电磁干扰水平，恶劣环境会加速编码器老化；
设备工况数据，包括设备的运行时间、负载变化、转速波动，这些数据反映了编码器在实际操作条件下的表现；
采集编码器运行状态数据信息的方法包括：
高精度传感器部署，选择高灵敏度、高稳定性的传感器来确保数据采集的准确性；
多点同步采集，对于大型的机械设备，需要在编码器及周边多个关键位置同步采集数据，以便从不同角度综合分析故障根源；
数据预处理，对原始采集数据进行滤波去噪，确保后续分析的有效性；
实时传输与存储，采用可靠的通信协议将数据实时传输至中央处理单元，并在保证数据完整性的前提下进行存储，为后续分析提供即时数据源。
在本步骤中，通过采集电气信号和振动信号数据，能够实时监控编码器的运行状态；不仅能够检测到正常运行中的任何异常，还能捕捉到故障发生初期的微弱异常信号；早期故障预警能够帮助在故障加剧之前采取必要的维护措施，避免设备损坏；传统的单一传感器报警方法难以全面了解编码器的运行状态和故障特征；而采集多种数据类型，能够提供更全面的故障特征；多维数据的分析能够增加故障诊断的准确性和可靠性；通过实时监控和多维数据分析，能够实现编码器故障诊断的智能化；基于采集的数据，能够实现预测性维护，及时预防故障发生，提高生产线的可靠性和效率；高精度传感器部署和多点同步采集确保了采集数据的准确性和稳定性；数据预处理阶段的滤波去噪操作进一步提高了数据的质量，确保后续分析和诊断的有效性和可靠性；采用可靠的通信协议进行实时数据传输，确保了故障信息的及时性；数据的实时存储不仅提供了故障发生时的历史记录，还为后续分析和模型优化提供了数据基础；
综上所述，S1步骤的采集编码器运行状态数据信息方式和数据类型的选择，以及相关的数据处理和传输措施，为编码器故障诊断提供了全面、准确、可靠的基础，支持智能化、预防性维护的实现。
S2、对编码器运行状态数据信息进行故障识别特征提取，获得编码器多维故障特征纹理画像；
S2步骤有效地将复杂、杂乱的原始数据转换为具有高度诊断价值的特征集，为后续的故障诊断模型提供输入，提高了诊断的准确性和效率；
所述编码器多维故障特征纹理画像的获取方法包括：
S21、对采集到的电气信号数据和振动信号数据进行频域分析，提取频谱特征，包括主频、谐波频率和频谱能量分布；帮助识别电气故障引起的频率成分变化和机械故障引起的共振频率特征；
S22、利用时间序列分析方法，提取编码器信号的统计特征，包括均值、标准差、峰值、峭度和偏度；捕获信号的动态变化和周期性特征，检测电气故障迎合机械运动异常；
S23、使用小波变换对信号进行多尺度分析，提取信号的局部特征，包括瞬时频率、瞬时幅值和瞬时相位；小波分析能够同时捕获信号的时频信息，便于检测频率变化和瞬时幅值异常；
S24、对振动信号进行频谱包络分析，提取包络谱特征，包括包络频率、包络幅值和包络谱形状；频谱包络分析能够有效检测机械部件的磨损和故障引起的振动幅值变化；
S25、提取编码器运行状态数据的统计特征，包括相关系数、自相关函数和互相关函数；这些统计特征能够反映信号的相关性和周期性，有助于识别异常情况；
S26、将上述提取的特征进行组合，形成编码器多维故障特征纹理画像。
在本步骤中，将原始的复杂、杂乱的编码器运行状态数据转换为具有高度诊断价值的特征集，使得后续的故障诊断模型能够更轻松地处理和分析数据；通过提取多维故障特征，特别是从不同角度和尺度提取的特征，能够更全面地捕获编码器可能出现的故障模式和异常行为，从而提高了故障诊断的准确性；通过对编码器运行状态数据进行特征提取，能够将数据集的维度大幅减少，同时保留了关键的诊断信息；故障诊断模型的计算成本和时间成本都会大大降低，从而提高了诊断的效率；特征提取的方法不仅能够识别明显的故障迹象，还能够捕获一些潜在的、尚未表现出明显症状的故障信号；有助于在故障发生之前就进行预警和预防性维护，避免生产过程中的停滞和设备损坏；通过对编码器运行状态数据进行持续监测和特征提取，能够帮助及时发现和排除潜在故障，提高了生产系统的稳定性和可靠性，确保生产过程的连续性和稳定性；
综上所述，S2步骤的特征提取过程为编码器故障诊断提供了有效的基础，使得后续的诊断模型能够更加准确、高效地判断编码器的健康状态，从而提高了生产线的稳定性和生产效率。
S3、将编码器多维故障特征纹理画像输入至预先构建的编码器故障诊断模型中，获得编码器故障诊断结果，所述编码器故障诊断结果包括编码器故障类型以及编码器故障严重程度；
S3步骤是基于先进的人工智能算法，将特征工程的成果转化为实际诊断能力的关键步骤，它不仅要求算法的高效与精确，也强调了模型训练与优化的过程，是实现智能化故障诊断的核心所在；
所述编码器故障诊断模型的构建方法包括
S31、收集编码器的历史运行状态数据，包括电气信号数据、振动信号数据、运行环境数据和设备工况数据；对历史运行状态数据进行预处理，包括数据清洗、去噪和归一化处理，确保数据质量和一致性；
S32、从处理后的数据中提取能够反映编码器运行状态和故障特征的特征，将提取的特征划分为训练集、验证集；
S33、选择深度学习模型作为模型的基础架构，所述深度学习模型包括支持向量机、逻辑回归、决策树、随机森林和卷积神经网络；
S34、使用训练集数据对模型进行训练，调整模型参数以使其能够更好地拟合数据；使用验证集对模型进行评估，评估模型的性能；根据评估结果，对模型进行优化；
S35、在模型训练和优化完成后，将模型部署到实际生产环境中进行应用。
在本步骤中，利用先进的人工智能算法，将特征工程的成果转化为实际的诊断能力；模型不仅能够识别故障类型，还能准确评估故障的严重程度，为故障处理提供更准确的指导；强调了算法的高效性和精确性；通过精心选择和优化算法，能够确保故障诊断过程的准确性和效率，从而提高生产线的稳定性和可靠性；模型训练与优化过程是实现智能化故障诊断的核心所在；通过使用训练集数据对模型进行训练，并使用验证集评估模型性能，能够不断优化模型，使其能够更好地适应实际生产环境中的数据和情况；将模型部署到实际生产环境中进行应用后，能够实现快速、准确的故障诊断，帮助生产线维持高效运行；及时发现和处理编码器故障，能够减少生产线停机时间，提高生产效率和产量；
综上所述，S3步骤的有益效果包括提高故障诊断的智能化水平，提高诊断的准确性和效率，以及促进生产线的稳定运行和生产效率的提升。
S4、获取编码器的历史故障数据信息、历史维修数据信息以及实际性能指标，并进行量化处理，获得编码器故障影响参数向量；
所述历史故障数据信息包括故障发生的时间、故障类型、故障持续时间和故障前后的信号变化；这些数据有助于识别故障模式的重复性和周期性；
所述历史维修数据信息记录每次维修的详细情况，包括维修时间、维修内容、更换的部件以及维修后的设备表现；有助于评估维修活动对设备长期健康的影响；
所述实际性能指标指的是编码器在正常运行期间的性能数据，包括精度、响应时间和稳定性指标；这些数据反映了设备的基准性能水平；
所述编码器故障影响参数向量的获取方法包括：
S41、对收集到的数据进行标准化和归一化处理，使不同来源和量级的数据能够相互比较和综合分析；
S42、基于历史故障数据信息和历史维修数据信息，构建反映故障频率、平均修复时间、故障间隔时间的指标；同时，结合实际性能指标，构建性能衰退率、稳定系数特征；
S43、根据各特征对故障影响程度的不同，为其分配合理的权重；
S44、将处理后的数据和特征按照组织起来，形成编码器故障影响参数向量；这个向量综合了历史经验教训和当前设备的实际表现，为后续的评估模型提供输入。
在本步骤中，通过获取编码器的历史故障数据信息和历史维修数据信息，能够对编码器过去的故障情况和维修记录进行全面分析；有助于识别故障模式的重复性和周期性，为后续的故障预测和预防提供重要参考；记录每次维修的详细情况，有助于评估维修活动对设备长期健康的影响；能够帮助管理者制定更合理的维护计划和预算，最大程度地提高设备的可靠性和可用性；实际性能指标提供了编码器在正常运行期间的性能数据，这些数据反映了设备的基准性能水平，为诊断故障提供了参考标准；利用标准化和归一化处理后的数据构建了编码器故障影响参数向量，综合了历史故障数据、维修数据和实际性能指标；向量反映了不同因素对编码器故障影响的综合评估，为后续的故障诊断和评估提供了重要依据；
综上所述，S4步骤的有益效果包括全面的历史数据分析、维修活动评估、基准性能水平的了解以及故障影响参数向量的综合分析，为编码器故障诊断提供了可靠的数据支持和参考依据；
S5、将编码器故障诊断结果与编码器故障影响参数向量输入至预先构建的编码器故障诊断结果评估模型中，获得编码器故障诊断结果评估值；
S5步骤不仅能够依据当前的故障状态做出决策，还能结合历史信息和设备性能趋势，给出更为全面和准确的故障处理建议；
所述编码器故障诊断结果评估模型的构建方法包括：
S51、采集历史编码器运行状态数据信息，并对历史编码器运行状态数据信息进行预处理，包括数据清洗、特征选择和归一化，以确保数据的质量和一致性；
S52、从处理后的数据中提取能够反映编码器故障情况的有效特征，将提取的特征划分为训练集、测试集和验证集；
S53、选择深度学习模型作为编码器故障诊断结果评估模型的基础架构，所述深度学习模型包括回归模型、分类模型和集成学习模型；
S54、使用训练集进行编码器故障诊断结果评估模型的训练，通过学习数据之间的关系来调整编码器故障诊断结果评估模型参数，最大程度地准确预测编码器的故障情况；使用验证集对编码器故障诊断结果评估模型进行评估，验证编码器故障诊断结果评估模型的泛化能力和预测性能；
S55、在模型经过验证并达到预期性能后，将其部署到实际的生产环境中，并应用于编码器故障诊断任务中；
所述编码器故障诊断结果评估模型的数学公式为：
其中，表示编码器故障诊断结果评估值，为故障类型的量化数值，为故障严重程度的量化数值，为故障类型对应的权重值，是一个调节系数，介于0到1之间，用于调整故障类型与编码器故障影响参数向量在编码器故障诊断结果评估值中的相对重要性；表示第i个编码器故障影响参数，表示第i个编码器故障影响参数的权重值。
在本步骤中，结合历史编码器运行状态数据信息和当前故障状态，能够更全面地评估编码器的故障情况；有助于识别出潜在的故障模式，并预测故障的严重程度，从而及时采取措施避免生产线的停滞和设备的损坏；基于深度学习等模型构建的编码器故障诊断结果评估模型，能够通过学习大量的数据和特征之间的关系，提高故障处理的准确性和可靠性；能够减少误判和漏诊，提高故障诊断的精度；通过实时采集编码器的运行状态数据信息，并结合历史数据进行模型训练和评估，能够实现对编码器故障的实时监测和预测；进而及时发现故障迹象，并提前采取预防措施，避免故障对生产过程的影响；基于编码器故障诊断结果评估模型的输出，能够为维护人员提供更为详细和准确的故障处理建议；根据模型的评估值，调整维护计划和策略，优化设备的维护周期和维护方式，以降低维护成本并提高设备的可靠性；
综上所述，S5步骤中构建的编码器故障诊断结果评估模型能够综合考虑历史信息和当前状态，提高故障处理准确性，实现实时监测和预测，优化维护策略，从而有效降低编码器故障对生产过程的影响，提高生产效率和设备可靠性。
S6、若编码器故障诊断结果评估值低于预设评估值，则对编码器故障诊断结果人工复核，并对编码器故障诊断模型进行迭代优化；
对编码器故障诊断结果人工复核的方法包括：
专家介入，当系统自动诊断的结果不可信时，需要经验丰富的工程师和技术人员介入；这些专家基于丰富的现场经验和深入的设备知识，对编码器的故障症状进行细致分析；
多维度验证，人工复核不仅仅局限于数据分析，还包括对编码器的实际物理检查、运行日志审查、以及与操作员交流获取设备运行的直接反馈，以获得更为全面的故障线索；
对比分析，专家会将当前的故障特征与历史故障案例进行对比，查找相似之处，同时也要注意排除因环境变化或操作条件改变导致的误判情况；
综合判断，基于上述复核信息，专家将综合判断故障的真实原因、类型及严重程度，并决定是否需要立即维修或调整生产计划，以避免进一步损害；
对编码器故障诊断模型进行迭代优化的方法包括：
反馈数据收集，人工复核后确认的正确诊断结果将被收集作为标准数据，用于校正和优化现有的故障诊断模型；
特征重要性重估，根据人工复核结果，重新评估特征在故障识别中的作用，以提升模型的识别能力；
模型参数调整，利用机器学习算法的参数调优技术，调整模型超参数，以达到更好的预测性能；
模型再训练，结合最新的故障数据和人工复核后的准确标签，对诊断模型进行再训练，确保模型能够适应新的故障模式和运行条件；
交叉验证与测试，在模型调整后，通过交叉验证确保模型的泛化能力，并在独立的测试集上验证其改进效果，防止过拟合；
持续监控与评估，将更新后的模型重新部署，并持续监控其诊断性能，定期收集新的反馈数据以支持未来的模型迭代。
所述预设评估值的设定影响因素包括：
生产需求和安全性要求，预设评估值的设定需要考虑到生产过程中的需求，以及设备故障可能带来的安全隐患；若编码器的故障会导致生产线停机时间过长或者安全风险增加，预设评估值会相应地设定得较低，以便及时发现并处理潜在故障；
故障影响程度和设备重要性，不同类型的编码器在生产系统中的重要性不同，而且故障会对生产系统产生不同程度的影响；因此，预设评估值的设定需要考虑到编码器故障对整个生产系统的影响程度，以及编码器在生产系统中的重要性；
维修成本和维修周期，预设评估值的设定还需要考虑到维修成本和维修周期；若编码器故障需要较长时间的维修周期或者维修成本较高，预设评估值会相应地设定得较低，以便及时发现并处理潜在故障，避免进一步的损失；
历史数据和经验，基于过去的编码器故障数据和维修经验，对预设评估值进行参考和调整；若过去编码器故障的诊断准确率较低，或者故障对生产系统造成了较大的影响，预设评估值会相应地设定得较低，以提高故障诊断的及时性和准确性。
在本步骤中，通过人工复核，能够将专业的工程师和技术人员的经验和知识引入到故障诊断过程中，对自动诊断结果进行验证和修正，从而提高故障诊断的准确性和可靠性；人工复核不仅限于数据分析，还包括对设备的实际物理检查、运行日志审查以及与操作员的交流，从而获取更为全面的故障线索，有助于发现隐藏在数据背后的故障根源；通过人工复核结果收集的标准数据，能够用于校正和优化现有的故障诊断模型，重新评估特征的重要性，调整模型参数，并进行模型再训练，以提升模型的诊断能力和泛化能力；及时的故障诊断和维修能够减少生产系统的停机时间，避免生产损失；同时，通过人工复核和模型优化，能够提高故障诊断的效率和准确性，降低维修成本和维修周期；通过持续监控和评估，将不断收集的新的反馈数据用于支持未来的模型迭代，使故障诊断系统能够持续改进和优化，适应不断变化的生产环境和故障模式，从而提高生产系统的稳定性和可靠性；极大地提高编码器故障诊断的效率和准确性。
S7、若编码器故障诊断结果显示编码器存在潜在故障且编码器故障诊断结果评估值达到预设评估值，则生成预警报告，通知维护人员进行检查维修；
步骤S7是整个故障诊断流程中的决策与响应环节，当系统判定编码器存在潜在故障且该诊断结果经过评估达到了预设的可靠性阈值时，将触发一系列预警与维护行动；以下是S7步骤的详细介绍：
基于编码器故障诊断结果和故障影响参数向量，自动生成一份详细的预警报告，报告中包含故障的具体描述，包括故障代码、受影响的系统部分、可能的原因分析，还会依据历史数据和当前工况，预测故障发展趋势及其对生产流程的潜在影响；
为了便于维护人员快速理解，报告中通常会包含故障特征的图形化展示，包括时间序列图展示故障信号的变化趋势，三维图像展示多维故障特征纹理画像，以及故障影响的热力图，使得故障特征一目了然；
根据故障严重程度和对生产流程的影响程度，自动为此次故障设定优先级，指导后续维修资源的合理分配；
预警报告通过电子邮件、短信、直接推送至维护管理系统的方式进行通知，确保第一时间通知到责任人；通知内容简明扼要地概述故障情况及建议行动；
根据故障的优先级和维护资源的可用性，安排维修任务，包括指派合适的维修团队、安排维修时间窗口、准备所需工具和备件；
在通知中，链接到内部知识库的相关故障解决手册以及过往成功维修案例，为维护人员提供即时的技术支持和参考；
维护管理系统记录从接收到预警到完成维修的全过程，包括到达现场时间、维修开始与结束时间、采取的维修措施、更换的部件的信息，确保维修活动透明化管理；
维修完成后，维护人员需反馈实际故障原因、采取的措施及维修结果，这些反馈信息被用来验证初始诊断的准确性，并作为未来模型迭代优化的数据基础，持续提升诊断系统的效能。
在本步骤中，通过自动触发预警并在达到预设评估值时立即响应，显著缩短了从故障发现到响应的时间，提高了处理效率；同时，详细的故障特征分析和预测，增强了诊断的准确性，有助于在故障扩大前采取措施；自动化的优先级设定和维修任务调度，根据故障的实际影响和资源现状，合理分配维修资源，避免了资源浪费，确保关键设备得到及时维修，维持生产线的连续运作；维护过程的全面记录和跟踪，为管理层提供了透明的维修活动视图，有助于评估维修效率和优化管理决策；维修反馈的闭环机制，进一步确保了问题的根本解决和经验的积累；维修人员的反馈被整合回故障诊断模型中，促进了模型的自我学习和迭代优化，长期而言能不断提升诊断系统的准确率和覆盖更多复杂故障模式，形成良性循环；通过链接内部知识库，维护人员能够迅速获取针对性的故障解决方案和过往成功案例，加速问题解决，同时也促进了组织内部维修经验和知识的有效传承；
综上所述，S7步骤不仅实现了对编码器潜在故障的快速响应和有效管理，还通过集成的学习与反馈机制，不断推动故障诊断能力的进步，为工业自动化系统的稳定运行和持续优化提供了坚实保障。
实施例二：如图3所示，本发明的一种编码器故障诊断系统，具体包括以下模块；
数据采集模块，用于采集编码器运行状态数据信息，所述编码器运行状态数据信息包括电气信号数据、振动信号数据、运行环境数据和设备工况数据；
特征提取与分析模块，用于对编码器运行状态数据信息进行故障识别特征提取，获得编码器多维故障特征纹理画像；
故障诊断模块，用于将编码器多维故障特征纹理画像输入至预先构建的编码器故障诊断模型中，获得编码器故障诊断结果，所述编码器故障诊断结果包括编码器故障类型以及编码器故障严重程度；
历史数据分析模块，用于获取编码器的历史故障数据信息、历史维修数据信息以及实际性能指标，并进行量化处理，获得编码器故障影响参数向量；
诊断结果评估模块，用于将编码器故障诊断结果与编码器故障影响参数向量输入至预先构建的编码器故障诊断结果评估模型中，获得编码器故障诊断结果评估值；
决策反馈与优化模块，用于将编码器故障诊断结果评估值与预设评估值进行比较，若编码器故障诊断结果评估值低于预设评估值，则对编码器故障诊断结果人工复核，并对编码器故障诊断模型进行迭代优化；若编码器故障诊断结果显示编码器存在潜在故障且编码器故障诊断结果评估值达到预设评估值，则生成预警报告，通知维护人员进行检查维修。
该系统通过数据采集模块采集的多种编码器运行状态数据信息，综合分析更全面，能够更准确地反映编码器的实际工作状态；
特征提取与分析模块能够从多维数据中提取出故障识别特征，形成编码器多维故障特征纹理画像，从而更具代表性和准确性地描述编码器的故障情况；
故障诊断模块基于预先构建的编码器故障诊断模型进行故障诊断，能够自动识别编码器故障类型和严重程度，减少了对专业人员经验的依赖，提高了诊断的准确性和实时性；
历史数据分析模块能够利用编码器的历史故障数据信息、维修数据信息和性能指标，进行量化处理并生成故障影响参数向量，通过与故障诊断结果结合，提高了对编码器故障的评估能力；
诊断结果评估模块能够将故障诊断结果与预设评估值进行比较，并根据评估结果进行智能决策，从而及时采取相应的维护措施，减少了因编码器故障而导致的生产中断和设备损坏风险；
综上所述，该系统通过综合利用多维数据信息、基于模型的故障诊断和智能决策优化等功能，能够更准确、及时地识别编码器的故障，从而提高了生产系统的稳定性、效率和安全性。
前述实施例一中的编码器故障诊断方法的各种变化方式和具体实施例同样适用于本实施例的编码器故障诊断系统,通过前述对编码器故障诊断方法的详细描述,本领域技术人员可以清楚的知道本实施例中编码器故障诊断系统的实施方法,所以为了说明书的简洁,在此不再详述。
此外,本申请还提供了一种电子设备,包括总线、收发器、存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,该收发器、该存储器和处理器分别通过总线相连，计算机程序被处理器执行时实现上述控制输出数据的方法实施例的各个过程,且能达到相同的技术效果,为避免重复,这里不再赘述。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变型，这些改进和变型也应视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种编码器故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括：
采集编码器运行状态数据信息，所述编码器运行状态数据信息包括电气信号数据、振动信号数据、运行环境数据和设备工况数据；
对编码器运行状态数据信息进行故障识别特征提取，获得编码器多维故障特征纹理画像；
将编码器多维故障特征纹理画像输入至预先构建的编码器故障诊断模型中，获得编码器故障诊断结果，所述编码器故障诊断结果包括编码器故障类型以及编码器故障严重程度；
获取编码器的历史故障数据信息、历史维修数据信息以及实际性能指标，并进行量化处理，获得编码器故障影响参数向量；
将编码器故障诊断结果与编码器故障影响参数向量输入至预先构建的编码器故障诊断结果评估模型中，获得编码器故障诊断结果评估值；
若编码器故障诊断结果评估值低于预设评估值，则对编码器故障诊断结果人工复核，并对编码器故障诊断模型进行迭代优化；
若编码器故障诊断结果显示编码器存在潜在故障且编码器故障诊断结果评估值达到预设评估值，则生成预警报告，通知维护人员进行检查维修。
2.如权利要求1所述的一种编码器故障诊断方法，其特征在于，所述编码器故障诊断结果评估模型的数学公式为：
其中，E表示编码器故障诊断结果评估值，F为故障类型的量化数值，S为故障严重程度的量化数值，WF为故障类型对应的权重值，α是一个调节系数，介于0到1之间，用于调整故障类型与编码器故障影响参数向量在编码器故障诊断结果评估值中的相对重要性；Pi表示第i个编码器故障影响参数，表示第i个编码器故障影响参数的权重值。
3.如权利要求2所述的一种编码器故障诊断方法，其特征在于，所述编码器故障诊断结果评估模型的构建方法包括：
采集历史编码器运行状态数据信息，并对历史编码器运行状态数据信息进行预处理，包括数据清洗、特征选择和归一化；
从处理后的数据中提取能够反映编码器故障情况的有效特征，将提取的特征划分为训练集和验证集；
选择深度学习模型作为编码器故障诊断结果评估模型的基础架构，所述深度学习模型包括回归模型、分类模型和集成学习模型；
使用训练集进行编码器故障诊断结果评估模型的训练；使用验证集对编码器故障诊断结果评估模型进行评估，验证编码器故障诊断结果评估模型的泛化能力和预测性能；
在编码器故障诊断结果评估模型经过验证并达到预期性能后，将其部署到实际的生产环境中。
4.如权利要求1所述的一种编码器故障诊断方法，其特征在于，所述编码器多维故障特征纹理画像的获取方法包括：
对采集到的电气信号数据和振动信号数据进行频域分析，提取频谱特征；
提取编码器信号的统计特征，包括均值、标准差、峰值、峭度和偏度；
对信号进行多尺度分析，提取信号的局部特征，包括瞬时频率、瞬时幅值和瞬时相位；
对振动信号进行频谱包络分析，提取包络谱特征，包括包络频率、包络幅值和包络谱形状；
提取编码器运行状态数据的统计特征，包括相关系数、自相关函数和互相关函数；
将提取的特征进行组合，形成编码器多维故障特征纹理画像。
5.如权利要求1所述的一种编码器故障诊断方法，其特征在于，所述编码器故障影响参数向量的获取方法包括：
对收集到的数据进行标准化和归一化处理；
基于历史故障数据信息和历史维修数据信息，构建反映故障频率、平均修复时间、故障间隔时间的指标；同时，结合实际性能指标，构建性能衰退率、稳定系数特征；
根据各特征对故障影响程度的不同，为其分配合理的权重；
将处理后的数据和特征组织起来，形成编码器故障影响参数向量。
6.如权利要求1所述的一种编码器故障诊断方法，其特征在于，对编码器故障诊断结果人工复核的方法包括专家介入、多维度验证、对比分析以及综合判断。
7.如权利要求1所述的一种编码器故障诊断方法，其特征在于，所述预设评估值的设定影响因素包括生产需求和安全性要求、故障影响程度和设备重要性、维修成本和维修周期、历史数据和经验。
8.一种编码器故障诊断系统，其特征在于，所述系统包括：
数据采集模块，用于采集编码器运行状态数据信息，所述编码器运行状态数据信息包括电气信号数据、振动信号数据、运行环境数据和设备工况数据；
特征提取与分析模块，用于对编码器运行状态数据信息进行故障识别特征提取，获得编码器多维故障特征纹理画像；
故障诊断模块，用于将编码器多维故障特征纹理画像输入至预先构建的编码器故障诊断模型中，获得编码器故障诊断结果，所述编码器故障诊断结果包括编码器故障类型以及编码器故障严重程度；
历史数据分析模块，用于获取编码器的历史故障数据信息、历史维修数据信息以及实际性能指标，并进行量化处理，获得编码器故障影响参数向量；
诊断结果评估模块，用于将编码器故障诊断结果与编码器故障影响参数向量输入至预先构建的编码器故障诊断结果评估模型中，获得编码器故障诊断结果评估值；
决策反馈与优化模块，用于将编码器故障诊断结果评估值与预设评估值进行比较，若编码器故障诊断结果评估值低于预设评估值，则对编码器故障诊断结果人工复核，并对编码器故障诊断模型进行迭代优化；若编码器故障诊断结果显示编码器存在潜在故障且编码器故障诊断结果评估值达到预设评估值，则生成预警报告，通知维护人员进行检查维修。
9.一种编码器故障诊断电子设备，包括总线、收发器、存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述收发器、所述存储器和所述处理器通过所述总线相连，其特征在于，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述方法中的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述方法中的步骤。
CN202410559525.2A 2024-05-08 2024-05-08 一种编码器故障诊断方法及系统 Active CN118408583B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202410559525.2A CN118408583B (zh) 2024-05-08 2024-05-08 一种编码器故障诊断方法及系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202410559525.2A CN118408583B (zh) 2024-05-08 2024-05-08 一种编码器故障诊断方法及系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN118408583A CN118408583A (zh) 2024-07-30
CN118408583B true CN118408583B (zh) 2024-09-27

Family

ID=91990521

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202410559525.2A Active CN118408583B (zh) 2024-05-08 2024-05-08 一种编码器故障诊断方法及系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN118408583B (zh)

Families Citing this family (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN118690179B (zh) * 2024-08-27 2024-11-29 福建省新华都工程有限责任公司 特征提取优化方法、故障预测方法、处理器及存储介质
CN119052058B (zh) * 2024-11-01 2025-03-25 西安中飞航空测试技术发展有限公司 一种多类型航电总线数据现场故障诊断设备及其实现方法
CN119668351A (zh) * 2024-12-12 2025-03-21 成都逐飞科技有限公司 一种编码器的电压调整方法、设备及存储介质
CN119690053A (zh) * 2024-12-25 2025-03-25 徐州世锦机电科技有限公司 用于电动车控制器的智能故障预警方法
CN119377865A (zh) * 2024-12-30 2025-01-28 应急管理部天津消防研究所 一种基于bp神经网络的智能消防泵故障诊断方法
CN120008671A (zh) * 2025-01-20 2025-05-16 苏州申恩电子科技有限公司 基于实时反馈的绝对值中空编码器性能评估方法及系统

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101865705A (zh) * 2010-06-03 2010-10-20 长春奥普光电技术股份有限公司 编码器故障的自动诊断装置及其诊断求解方法
CN117232564A (zh) * 2023-11-15 2023-12-15 长春市星途科技有限公司 基于云计算的驱动电机光栅编码器实时诊断与校准系统

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP5808605B2 (ja) * 2011-08-17 2015-11-10 株式会社日立製作所 異常検知・診断方法、および異常検知・診断システム
JP6848222B2 (ja) * 2016-06-20 2021-03-24 富士電機株式会社 速度センサインタフェース回路

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101865705A (zh) * 2010-06-03 2010-10-20 长春奥普光电技术股份有限公司 编码器故障的自动诊断装置及其诊断求解方法
CN117232564A (zh) * 2023-11-15 2023-12-15 长春市星途科技有限公司 基于云计算的驱动电机光栅编码器实时诊断与校准系统

Also Published As

Publication number Publication date
CN118408583A (zh) 2024-07-30

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN118408583B (zh) 一种编码器故障诊断方法及系统
CN117474357B (zh) 基于深度学习的配电房运维管理方法及系统
Alaswad et al. A review on condition-based maintenance optimization models for stochastically deteriorating system
CN118915566A (zh) 一种基于物联网的暖通设备异常在线监控系统
WO2017139046A1 (en) System and method for unsupervised root cause analysis of machine failures
CN117937768B (zh) 智能电气柜远程监控系统
CN118826294A (zh) 一种基于变电站的运维数字化管理方法及系统
CN118332442A (zh) 一种基于深度学习的风电机组故障诊断方法及系统
CN114519923B (zh) 一种电厂智能诊断预警方法和系统
CN111382494A (zh) 用于检测工业机器的感知数据中的异常的系统及方法
CN118410279A (zh) 一种基于深度学习的汽轮机组故障处理方法及系统
CN118911977A (zh) 一种水泵运行效率测试方法、测试仪、设备及介质
CN117331790A (zh) 一种用于数据中心的机房故障检测方法及装置
CN117706360A (zh) 电机运行状态的监测方法、装置、设备及存储介质
CN118051822A (zh) 一种基于声纹识别技术的设备运行状态异常检测方法
CN119850195B (zh) 基于数字孪生的运维管理方法及系统
CN117435908A (zh) 一种用于旋转机械的多种故障特征提取方法
CN114837902B (zh) 一种风电机组健康度评估方法、系统、设备和介质
CN119782390A (zh) 一种变电站巡视报告生成方法和系统
CN119416113A (zh) 一种基于大数据的能源设备健康监测方法及系统
CN119202671A (zh) 一种电机运行故障预测方法及系统
CN117951633B (zh) 一种光伏发电设备故障诊断方法及系统
CN118998004A (zh) 一种风力发电设备智能检测监管系统及检测方法
CN117272844B (zh) 配电盘工作寿命的预测方法及系统
CN119089168A (zh) 物流设备中易损部件的故障预测方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant