本發(fā)明涉及機器學(xué)習(xí),具體而言,涉及一種基于多傳感器融合的伺服驅(qū)動系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測方法及系統(tǒng)。
背景技術(shù):
1、在工業(yè)自動化與智能制造領(lǐng)域,伺服驅(qū)動系統(tǒng)作為核心動力部件,其運行狀態(tài)直接關(guān)乎生產(chǎn)線的效率、產(chǎn)品質(zhì)量及設(shè)備安全。隨著工業(yè)4.0時代的到來,對伺服驅(qū)動系統(tǒng)的可靠性、智能化運維水平提出了更高要求。然而,現(xiàn)有的伺服驅(qū)動系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)仍面臨諸多挑戰(zhàn)。
2、相關(guān)技術(shù)往往采用靜態(tài)閾值或簡單統(tǒng)計分析方法,難以適應(yīng)設(shè)備運行狀態(tài)的動態(tài)變化。此類方法無法自適應(yīng)地提取設(shè)備運行中的關(guān)鍵特征,更難以預(yù)測設(shè)備性能的退化趨勢,導(dǎo)致運維決策滯后,增加了非計劃停機風(fēng)險。同時,由于缺乏多任務(wù)協(xié)同評估機制,現(xiàn)有技術(shù)難以同時兼顧設(shè)備健康狀態(tài)、異常風(fēng)險及性能退化趨勢的綜合分析,使得運維策略制定缺乏全局視角,難以實現(xiàn)精準、主動的維護操作。
技術(shù)實現(xiàn)思路
1、鑒于上述提及的問題,結(jié)合本發(fā)明的第一方面,本發(fā)明實施例提供一種基于多傳感器融合的伺服驅(qū)動系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測方法,所述方法包括:
2、獲取目標伺服驅(qū)動設(shè)備的多源傳感器數(shù)據(jù)集合,所述多源傳感器數(shù)據(jù)集合包含振動波形數(shù)據(jù)、溫度梯度數(shù)據(jù)及電流諧波數(shù)據(jù);
3、對所述多源傳感器數(shù)據(jù)集合進行時間同步與幅值校準處理,生成標準化監(jiān)測數(shù)據(jù)集合;
4、調(diào)用動態(tài)編碼模型對所述標準化監(jiān)測數(shù)據(jù)集合進行運行特征提取,生成目標設(shè)備的運行特征集合;
5、基于多任務(wù)狀態(tài)評估模型對所述運行特征集合進行狀態(tài)評估,生成所述目標設(shè)備的實時健康狀態(tài)指標、異常風(fēng)險等級及性能退化趨勢;
6、根據(jù)所述實時健康狀態(tài)指標、異常風(fēng)險等級及性能退化趨勢生成設(shè)備維護優(yōu)化策略,并將所述設(shè)備維護優(yōu)化策略反饋至運維控制平臺以觸發(fā)主動維護操作。
7、再一方面,本發(fā)明實施例還提供一種基于多傳感器融合的伺服驅(qū)動系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng),包括處理器、機器可讀存儲介質(zhì),所述機器可讀存儲介質(zhì)和所述處理器連接,所述機器可讀存儲介質(zhì)用于存儲程序、指令或代碼,所述處理器用于執(zhí)行所述機器可讀存儲介質(zhì)中的程序、指令或代碼,以實現(xiàn)上述的方法。
8、基于以上方面,本申請實施例實現(xiàn)了對目標伺服驅(qū)動設(shè)備運行狀態(tài)的全局性、深層次感知與智能決策,顯著提升了設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測的精準度與運維管理的智能化水平。具體而言,通過集成振動波形數(shù)據(jù)、溫度梯度數(shù)據(jù)及電流諧波數(shù)據(jù)等多源異構(gòu)傳感器信息,并通過時間同步與幅值校準處理,消除了多源數(shù)據(jù)間的時空差異與量綱壁壘,確保了數(shù)據(jù)融合的一致性與準確性,動態(tài)編碼模型的引入,使得運行特征提取過程能夠自適應(yīng)地捕捉設(shè)備狀態(tài)的動態(tài)變化,生成具有高度區(qū)分度的運行特征集合,顯著提升了狀態(tài)評估的靈敏度和特異性。多任務(wù)狀態(tài)評估模型則基于上述特征集合,實現(xiàn)了對設(shè)備實時健康狀態(tài)指標、異常風(fēng)險等級及性能退化趨勢的同步評估,不僅揭示了設(shè)備當前運行狀態(tài),還預(yù)測了潛在故障風(fēng)險與性能演變趨勢。最終,基于評估結(jié)果生成的設(shè)備維護優(yōu)化策略,能夠精準指導(dǎo)運維控制平臺實施主動維護操作,實現(xiàn)了從狀態(tài)監(jiān)測到運維決策的閉環(huán)優(yōu)化,有效降低了設(shè)備故障率,延長了設(shè)備使用壽命,同時提高了生產(chǎn)效率和運維經(jīng)濟性。
1.一種基于多傳感器融合的伺服驅(qū)動系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測方法,其特征在于,所述方法包括:
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多傳感器融合的伺服驅(qū)動系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測方法,其特征在于,所述對所述多源傳感器數(shù)據(jù)集合進行時間同步與幅值校準處理,生成標準化監(jiān)測數(shù)據(jù)集合,包括:
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多傳感器融合的伺服驅(qū)動系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測方法,其特征在于,所述調(diào)用動態(tài)編碼模型對所述標準化監(jiān)測數(shù)據(jù)集合進行運行特征提取,生成目標設(shè)備的運行特征集合,包括:
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多傳感器融合的伺服驅(qū)動系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測方法,其特征在于,所述基于多任務(wù)狀態(tài)評估模型對所述運行特征集合進行狀態(tài)評估,生成所述目標設(shè)備的實時健康狀態(tài)指標、異常風(fēng)險等級及性能退化趨勢,包括:
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多傳感器融合的伺服驅(qū)動系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測方法,其特征在于,所述根據(jù)所述實時健康狀態(tài)指標、異常風(fēng)險等級及性能退化趨勢生成設(shè)備維護優(yōu)化策略,包括:
6.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于多傳感器融合的伺服驅(qū)動系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測方法,其特征在于,所述對所述振動波形數(shù)據(jù)進行小波包分解處理,提取預(yù)設(shè)頻帶能量占比特征及頻帶熵值特征,包括:
7.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于多傳感器融合的伺服驅(qū)動系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測方法,其特征在于,所述根據(jù)所述實時健康狀態(tài)預(yù)測分支、異常風(fēng)險分類分支及性能退化回歸分支的輸出結(jié)果動態(tài)調(diào)整共享特征提取層的權(quán)重分配比例,實現(xiàn)多任務(wù)協(xié)同優(yōu)化,包括:
8.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于多傳感器融合的伺服驅(qū)動系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測方法,其特征在于,所述生成預(yù)防性維護計劃及備件更換建議,包括:
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的基于多傳感器融合的伺服驅(qū)動系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測方法,其特征在于,所述基于模糊決策算法對維護時間窗、備件庫存狀態(tài)及生產(chǎn)計劃進行多目標優(yōu)化,生成預(yù)防性維護計劃的時間節(jié)點、所需備件清單及人力資源配置方案,包括:
10.一種基于多傳感器融合的伺服驅(qū)動系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng),其特征在于,包括處理器和存儲器,所述存儲器和所述處理器連接,所述存儲器用于存儲程序、指令或代碼,所述處理器用于執(zhí)行所述存儲器中的程序、指令或代碼,以實現(xiàn)上述權(quán)利要求1-9任意一項所述的基于多傳感器融合的伺服驅(qū)動系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測方法。