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    重庆时时彩长龙开过最多是几句: 基于LABVIEW的大型履带行走装置健康状态智能监测系统及方法.pdf

    摘要
    申请专利号:

    重庆时时彩单双窍门 www.4mum.com.cn CN201410166393.3

    申请日:

    2014.04.20

    公开号:

    CN103900829A

    公开日:

    2014.07.02

    当前法律状态:

    终止

    有效性:

    无权

    法律详情: 未缴年费专利权终止IPC(主分类):G01M 17/007申请日:20140420授权公告日:20170215终止日期:20180420|||授权|||实质审查的生效IPC(主分类):G01M 17/007申请日:20140420|||公开
    IPC分类号: G01M17/007 主分类号: G01M17/007
    申请人: 吉林大学
    发明人: 王国强; 张远清; 刘如成; 任云鹏; 苏丽达; 李婧锡; 王勇澎; 杨航宇
    地址: 130012 吉林省长春市前进大街2699号
    优先权:
    专利代理机构: 长春吉大专利代理有限责任公司 22201 代理人: 朱世林;王寿珍
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201410166393.3

    授权公告号:

    |||||||||

    法律状态公告日:

    2019.04.05|||2017.02.15|||2014.07.30|||2014.07.02

    法律状态类型:

    专利权的终止|||授权|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明属于重型机械监测技术领域,具体涉及一种基于LabVIEW的大型履带行走装置健康状态智能监测系统及方法。本发明针对大型履带行走装置工作环境恶劣,承载较大,润滑防护欠佳等特点而开发的,用以监测驱动电机电流、驱动电机功率、驱动轮转速、张紧力、支重轮轴转速和支重轮轴温度等参数,根据智能监测系统给出设备当前健康状态,对相应故障项发出声光警告,并指出故障来源。其主要由驱动轮监测???Ⅰ)、导向轮监测???Ⅱ)、支重轮监测???Ⅲ)、路由器、计算机和显示器组成,所述的驱动轮监测???Ⅰ)、导向轮监测???Ⅱ)和支重轮监测???Ⅲ),分别安装在大型履带行走装置的对应位置,并与驾驶室内的计算机通过以太网形式连接。

    权利要求书

    权利要求书
    1.  一种基于LabVIEW的大型履带行走装置健康状态智能监测系统,其主要由驱动轮监测???Ⅰ)、导向轮监测???Ⅱ)、支重轮监测???Ⅲ)、路由器、计算机和显示器组成,其特征在于:
    所述的驱动轮监测???Ⅰ)、导向轮监测???Ⅱ)和支重轮监测???Ⅲ),分别安装在大型履带行走装置的对应位置,并与驾驶室内的计算机通过以太网形式连接;
    所述的驱动轮监测???Ⅰ)由驱动电机电流传感器(1)、驱动电机电压传感器(2)、驱动轮转速传感器(3)、电流数据采集卡(4)、电压数据采集卡(5)、转速数据采集卡(6)和驱动轮监测机箱(7)组成,驱动轮监测???Ⅰ)用以监测驱动电机瞬时电流、驱动电机瞬时电压和驱动轮的转速;
    所述的导向轮监测???Ⅱ)由张紧力传感器(8)、张紧力数据采集卡(9)和导向轮监测机箱(10)组成,导向轮监测???Ⅱ)用以监测导向轮(f)处的履带张紧力;
    所述的支重轮监测???Ⅲ)由支重轮轴组温度传感器即支重轮轴1-16温度传感器(11-26)、无线信号接收器(27)、温度数据采集卡(28)和支重轮监测机箱(29)组成,支重轮监测???Ⅲ)用以监测各支重轮轴温度,间接反映其润滑状态;
    路由器(30)接收来自驱动轮监测???Ⅰ)、导向轮监测???Ⅱ)和支重轮监测???Ⅲ)的信号,并与计算机(31)进行数据通信,计算机(31)完成数据分析与存取,显示器(32)作为显示终端,提供基于LabVIEW的大型履带行走装置健康状态监测智能系统软件界面,并实时更新得到的各设备参数,供技术人员监测大型履带行走装置的实时状态。

    2.  根据权利要求1所述的一种基于LabVIEW的大型履带行走装置健康状态智能监测系统,其特征在于:
    所述的驱动轮监测???Ⅰ)中的驱动电机电流传感器(1)采用电流互感器,安装在驱动电机排线上,从驱动电机电流传感器(1)输出的二次电流,经电流数据采集卡(4)直接采集,电流数据采集卡(4)中包含抗混叠滤波器信号调理电路及A/D转换器,信号经电流数据采集卡(4)完成信号调理并转换为数字信号。

    3.  根据权利要求1所述的一种基于LabVIEW的大型履带行走装置健康状态智能监测系统,其特征在于:
    所述的驱动轮监测???Ⅰ)中的驱动电机电压传感器(2)同样安装在驱动电机排线上,从驱动电机电压传感器(2)输出的二次电压,经电压数据采集卡(5)直接采集,信号经电压数据采集卡(5)转换为数字信号。

    4.  根据权利要求1所述的一种基于LabVIEW的大型履带行走装置健康状态智能监测系统,其特征在于:
    所述的驱动轮监测???Ⅰ)中的驱动轮转速传感器(3)采用增量式光电编码器,安装在驱动轮轴头,输出数字信号,由转速数据采集卡(6)采集。

    5.  根据权利要求1所述的一种基于LabVIEW的大型履带行走装置健康状态智能监测系统,其特征在于:
    所述的驱动轮监测???Ⅰ)中的电流数据采集卡(4)、电压数据采集卡(5)和转速数据采集卡(6)安装在驱动轮监测机箱(7)内,驱动轮监测机箱(7)上设有状态指示灯,采集的数据通过驱动轮监测机箱(7)经由以太网传输至路由器(30)。

    6.  根据权利要求1所述的一种基于LabVIEW的大型履带行走装置健康状态智能监测系统,其特征在于:
    所述的导向轮监测???Ⅱ)中的张紧力传感器(8)采用压磁式力传感器,安装于张紧装置支承座(e)处,张紧力传感器(8)输出信号至张紧力数据采集卡(9)进行A/D转换,采集的数据通过导向轮监测机箱(10)经由以太网传输至路由器(30),导向轮监测机箱(10)上设有状态指示灯。

    7.  根据权利要求1所述的一种基于LabVIEW的大型履带行走装置健康状态智能监测系统,其特征在于:
    所述的支重轮监测???Ⅲ)中的支重轮轴组温度传感器集成了热敏电阻温度传感器、A/D转换器和无线发射装置;传感器分布安装于支重轮轴组,采集的温度电信号经A/D转换,并由无线发射装置发出,无线信号由无线信号接收器(27)接收,经过温度数据采集卡(28)和支重轮监测机箱(29),由以太网传输至路由器(30),支重轮监测机箱(29)上设有状态指示灯。

    8.  根据权利要求1所述的一种基于LabVIEW的大型履带行走装置健康状态智能监测系统,其特征在于:
    所述路由器(30)、计算机(31)和显示器(32)均位于大型履带行走装置上部的驾驶室内,由于大型履带行走装置履带条数不定,除路由器(30)、计算机(31)和显示器(32)共用一组并安装在驾驶室内,其他数据采集硬件可依履带条数设置多套,进行分布式安装。

    9.  如权利要求1至8任一项所述的基于LabVIEW的大型履带行走装置健康状态智能监测系统,其监测方法包括以下步骤:
    (1)硬件初始化:完成各??榈牧硬⑼ǖ?,通过机箱、路由器和计算机上的设备状态指示灯,观察各通信??槭欠裾9ぷ?,并针对出现的状态异常进行检修,直至各硬件??樽刺?;
    (2)软件初始化:启动软件,设置数据存储路径,设定设备当前运行状态参数,打开软件界面开关,观察各监测界面是否异常;
    (3)启动待监测的大型履带行走装置,各??榇衅骷觳飧鞔馕锢聿问?,并转换成相应电信号,经过数据采集形成数字信号,经由以太网将数据传输至计算机,计算机完成实时数据存储,并将实时数据反映到基于LabVIEW的大型履带行走装置健康状态智能监测系统软件界面,状态监测系统软件完成数据分析和智能监测,给出设备当前健康状态,对相应故障项发出声光警告,并指出故障来源。

    10.  根据权利要求9所述的基于LabVIEW的大型履带行走装置健康状态智能监方法,其特征在于:
    采用人工神经网络技术作为健康状态智能监测系统的核心算法,智能监测神经网络结构包含一个输入层、一个隐含层和一个输出层,输入层神经元的个数r=25,隐含层神经元的个数m=30,输出层神经元的个数n=7;
    记运行工况Lc,行驶坡度La,环境温度T0,驱动电机输入线电流为In,前一时刻驱动电机输入线电流In-1,驱动电机输入线电压Un,前一时刻驱动电机输入线电压Un-1,驱动电机转速n,履带张紧力F,支重轮轴温度T1,T2,…,T16组成的向量作为输入向量x,神经网络的输出为履带工作状态对应正?;蚋鞴收系脑げ庵?;
    其中,运行工况分为直行、转弯和原地待命三种,对应的运行工况系数分别取1、-1和0,
    输入向量:
    x=[x1 x2 x3...xr]T
    隐含层输出信息:
    hj=f1(Σi=1rxiwij1-θj),j=1,2,...,m]]>
    输出层输出信息:

    式中hj——隐含层神经元j输出值;
    f1——隐含层神经元转移函数;
    ——神经元i到j的权重值;
    θj——隐含层神经元j的阈值;
    yk——输出层神经元k的输出值;
    f2——输出层神经元转移函数;
    ——神经元j到k的权重值;
    ——输出层神经元k的阈值;
    隐含层神经元的转移函数选择双极性S型函数
    f(x)=1-e-x1+e-x]]>
    输出层神经元的转移函数为线性函数,
    目标函数选择神经网络输出误差平方和,该函数为关于权值和阈值组成的矩阵的函数,
    s=f(W)=Σk=1n(y‾k-yk)2]]>
    式中——神经网络期望输出值,取样本输出数据,
    利用已有数据对神经网络进行训练,得到网络权重值和阈值,构成神经网络模型,对训练后的模型进行存储,应用上述训练后的神经网络模型进行设备状态智能监测。

    关 键 词:
    基于 LABVIEW 大型 履带 行走 装置 健康 状态 智能 监测 系统 方法
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