[发明专利]一种液压马达检测系统及方法

说明书

本发明公开了一种液压马达检测系统，应用于液压马达出厂前质检，包括用以测试液压马达的参数的传感器、与传感器连接并接收液压马达的参数数据的判断装置，判断装置内置无监督学习模型和分类模型，无监督学习模型用以根据参数数据建立正常参数区间并筛选出参数数据中不在正常区间中的异常参数数据，分类模型用以诊断异常参数数据并比对异常参数数据是否符合故障特征。本发明还公开了液压马达检测方法，应用于液压马达出厂前质检，包括步骤S1，采集液压马达的测试参数数据；步骤S2，根据参数数据建立无监督学习模型和分类模型；步骤S3，向已建立的无监督学习模型和分类模型输入参数数据；步骤S4，分类模型输出相应的故障类型。

技术领域

本发明涉及液压马达设备技术领域，尤其涉及一种液压马达检测系统及方法。

背景技术

液压马达是液压系统的一种执行元件，它将液压泵提供的液体压力能转变为其输出轴的机械能。为保证产品质量，液压马达出厂前需要经过一系列出厂试验，包括必试的项目，如排量试验、容积效率试验、变量特性试验、外渗漏试验。以及抽试的项目，如总效率试验、冲击试验、超载试验。产品下线后，100％经历必试项目，随机抽样或系统抽样后，小部分进行抽试项目。

但是，上述试验项目，所有合格的判断均依赖于设计、生产、使用经验，在实际操作过程中受试验工人操作影响大。当出现问题产品后，部分需要拆解马达确认问题，并由相关技术、生产人员追踪问题成因，增加工时和人工成本。导致目前，马达的出厂总测试成本已占马达总成本30％以上。

前面的叙述在于提供一般的背景信息，并不一定构成现有技术。

发明内容

本发明的目的在于提供一种提高检测效率与精度的液压马达检测系统及方法。

本发明提供一种液压马达检测系统，应用于液压马达出厂前质检，包括用以测试所述液压马达的参数的传感器、与所述传感器连接并接收所述液压马达的参数数据的判断装置，所述判断装置内置无监督学习模型和分类模型，所述无监督学习模型用以根据所述参数数据建立正常参数区间并筛选出所述参数数据中不在所述正常区间中的异常参数数据，所述分类模型用以诊断所述异常参数数据并比对所述异常参数数据是否符合故障特征。

进一步地，还包括与所述判断装置连接的数据储存装置和计算装置，所述数据储存模块用以存储所述参数数据，所述计算装置用以根据所述参数数据优化所述无监督学习模型和所述分类模型。

进一步地，还包括与所述判断装置连接用以显示所述参数数据的人机交互装置。

进一步地，所述传感器包括压力传感器、噪音传感器、油温传感器、流量传感器、振动传感器中的一种或多种。

进一步地，所述无监督模型为One Class SVM、Isolation Forest、Local OutlierFacto中的一种，所述分类模型为Random Forest、SVM、XGBoost、协同过滤中的一种。

本发明还提供一种液压马达检测方法，应用于液压马达出厂前质检，包括以下步骤：

步骤S1，采集所述液压马达的测试参数数据；

步骤S2，根据所述参数数据建立无监督学习模型和分类模型，所述无监督学习模型根据所述参数数据确定正常参数区间；

步骤S3，向已建立的所述无监督学习模型和所述分类模型输入所述参数数据，所述无监督学习模型筛选出所述参数数据中不在所述正常参数区间的异常参数数据，所述分类模型比对所述异常参数数据是否符合故障特征；

步骤S4，所述分类模型输出相应的故障类型。

进一步地，所述步骤S1为采集所述液压马达的压力、油温、噪音、流量、振动参数中的一种或多种。