[发明专利]一种智能纺纱粗纱故障检测系统

权利要求书

1.一种智能纺纱粗纱故障检测系统，其特征在于：包括数据采集模块、控制模块、故障检测模块、状态显示模块和信息传输模块，所述控制模块通过所述信息传输模块分别与所述数据采集模块、故障检测模块和状态显示模块连接；所述数据采集模块包括振动信号采集单元和图像信号采集单元，分别用于实时采集粗纱机中罗拉的振动数据和图像信号；所述故障检测模块包括特征提取单元、故障分类单元和故障预测单元，所述特征提取单元的输入端与所述控制模块连接，其输出端与所述故障分类单元的输入端连接，所述故障分类单元的输出端分别与所述控制模块和所述故障预测单元的输入端连接，所述故障预测单元的输出端与所述控制模块连接。

2.根据权利要求1所述的一种智能纺纱粗纱故障检测系统，其特征在于：所述振动信号采集单元包括多个电涡流传感器，所述电涡流传感器设置于罗拉的前侧，并使罗拉的水平直径穿过所述电涡流传感器探头的中心，用于采集罗拉的振动数据，并传输至控制模块。

3.根据权利要求1所述的一种智能纺纱粗纱故障检测系统，其特征在于：所述图像信号采集单元包括多个由工业相机和LED灯组成的图像采集装置，所述图像采集装置设置于罗拉的上方，并使罗拉的竖直直径穿过所述图像采集装置中工业相机镜头的中心，用于采集罗拉振动时的图像，并传输至控制模块。

4.根据权利要求1所述的一种智能纺纱粗纱故障检测系统，其特征在于：所述控制模块包括信号处理单元、图像处理单元、主控制单元和存储单元，所述信号处理单元包括信号放大器和A/D转换器，所述信号放大器的输入端与所述振动信号采集单元连接，其输出端与所述A/D转换器的输入端连接，所述A/D转换器的输出端与所述主控制单元连接；所述图像处理单元用于对输入的图像进行灰度处理及二值化，降低图片内存，提高后续处理速度，其输入端与所述图像信号采集单元连接，输出端与所述主控制单元连接；所述主控制单元还分别与所述存储单元、故障检测模块和状态显示模块连接。

5.根据权利要求1所述的一种智能纺纱粗纱故障检测系统，其特征在于：所述特征提取单元包括小波分析层、图像分析层和特征向量提取层，所述小波分析层用于对接收到的振动信号进行小波变换和正交小波分解，并将分解后得到的各频段振动信号输入特征向量提取层；所述图像分析层用于对接收到的图像信号进行边缘检测和振幅计算，并将结果输入特征向量提取层；所述特征向量提取层用于将接收到的振动信号的能量值按尺度顺序进行排列，并与图像分析层输入的振幅值共同组成特征向量，再将其输出至故障分类单元。

6.根据权利要求5所述的一种智能纺纱粗纱故障检测系统，其特征在于：所述故障分类单元包括存储器、训练层和神经网络分类层，所述存储器用于储存罗拉的历史故障数据，所述训练层基于存储器中的历史故障数据进行神经网络训练，所述神经网络分类层基于训练好的神经网络对输入的特征向量进行故障分类，并将故障分类结果输出至故障预测单元和控制模块。

7.根据权利要求6所述的一种智能纺纱粗纱故障检测系统，其特征在于：所述故障分类结果包括正常、罗拉弯曲故障、罗拉偏心故障、罗拉齿轮缺陷和罗拉齿轮回转不平衡。

8.根据权利要求7所述的一种智能纺纱粗纱故障检测系统，其特征在于：所述故障预测单元包括数据提取层、曲线拟合层和结果预测层，所述数据提取层用于接收故障分类结果，并对故障分类结果为正常的数据按固定频率进行周期性提取，并将提取的数据输入曲线拟合层；所述曲线拟合层用于对数据进行曲线拟合，得到预测曲线，输出至结果预测层；所述结果预测层用于将预测曲线与设定的阈值进行匹配，并将预测结果输出至控制模块。

9.根据权利要求1所述的一种智能纺纱粗纱故障检测系统，其特征在于：所述状态显示模块包括显示单元和反馈单元，所述显示单元用于接收所述控制模块传输的信息，并在LED显示屏上进行显示，所述LED显示屏上设有红、黄、绿三色的信号灯，分别用于表示当前故障、潜在故障和正常状态；所述反馈单元用于接收对故障的反馈信息，并传输至控制模块。

10.根据权利要求1所述的一种智能纺纱粗纱故障检测系统，其特征在于：所述信息传输模块包括工业以太网和以太网交换机，所述数据采集模块、故障检测模块和状态显示模块分别利用以太网交换机与所述控制模块通过工业以太网连接。