[发明专利]一种用于预测识别机械故障的振动分析系统

说明书

本发明涉及大数据分析的技术领域，特别是涉及一种用于预测识别机械故障的振动分析系统，其可以将大数据技术和数据挖掘技术实际应用于工业领域地车辆故障预测；包括挖掘机姿态分析模块、挖掘机工况特征分析模块、大数据处理模块和挖掘机故障分析模块，其中，挖掘机姿态分析模块与挖掘机工况特征分析模块相连；挖掘机工况特征分析模块与大数据处理模块相连；大数据处理模块与挖掘机故障分析模块相连，本系统支持了挖掘机对实时工况和挖掘机工况特征进行提取和记录，通过互联网技术将终端分析数据进行发送和接收，并通过大数据分析将接收数据存储到时序数据库中，记录车辆实时工况实现远程监控，可结合车辆的现场视频和统计工况进行交叉验证。

技术领域

本发明涉及大数据分析的技术领域，特别是涉及一种用于预测识别机械故障的振动分析系统。

背景技术

近年来，大数据领域发展出众多科技技术和产品，成为数据采集，存储，处理分析和可视化地有效手段。但在技术转化和应用落地地过程中需要结合具体地应用场景和业务支持，怎样将大数据技术和数据挖掘技术实际应用于工业领域的车辆故障预测一直是各个制造商和中间商以及用户地重要需求，使用数据驱动故障预测和识别也是一项巨大地挑战。

以许多大型互联网公司为例，基于云平台地大数据分析产品应用而生。这些产品凭借丰富地云计算资源和精准地营销支持对产品营销和数据分析提供了高效而强大地支持。同时一线人员具有良好地保养和维修素质，但在数据转化和信息表达上不能够及时反馈，信息化人员对挖掘机的了解和技术细节不甚了解，因此导致了这些大数据分析产品依然具有较高的技术门槛。尤其在数据分析技术发展迅速的今天，大多企业难以承担同时掌握各种数据分析技术所花费的巨大人力成本。另外，在实际应用过程中，往往需要根据不同的车辆和故障进行批量的应用和应用，而现有的人员和技术都是短期无法满足的。

如何将复杂的数据分析技术封装成为易用的分析平台，为非数据分析技术方面的专业人员提供易用的自动化，交互式的实用故障预测平台已经成为了具有强大竞争力的问题。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明提供一种可以将大数据技术和数据挖掘技术实际应用于工业领域地车辆故障预测，并且可以使用数据驱动故障预测和识别的用于预测识别机械故障的振动分析系统。

本发明的一种用于预测识别机械故障的振动分析系统，包括挖掘机姿态分析模块、挖掘机工况特征分析模块、大数据处理模块和挖掘机故障分析模块，其中，

所述挖掘机姿态分析模块与挖掘机工况特征分析模块相连；

所述挖掘机工况特征分析模块与大数据处理模块相连；

所述大数据处理模块与挖掘机故障分析模块相连。

具体的，所述挖掘机姿态分析模块用于分析挖掘机车辆的倾斜角度和挖掘角度的车辆姿态问题。

具体的，所述挖掘机工况特征分析模块用于分析挖掘机的转速，车辆负荷等特征的处理。

具体的，本发明采用车载终端记录振动数据并计算车辆的运动姿态，其具体方法包括：

S1、接收陀螺仪传感器的感应数据，并对数据进行十进制计算，将三轴加速度和角速度进行计算修正；

S2、根据陀螺仪数据，计算车辆当前时刻的倾斜角度和速度，并将当前时刻角度记录到时间窗口中，设定时间窗口为8；

S3、根据时间窗口角度数据，使用中值滤波过滤方法，对数据中出现的峰值异常数据和异常拐点数据进行平滑处理，减少异常数据；

S4、通过中值滤波去除异常数据后，将数据与工况数据进行数据对齐，并统计一定时间段内的平均角度、最大角度、最小角度和角度离散情况。