基于超声波检测的设备安全监测系统的制作方法

1.本发明涉及设备安全技术领域，具体为基于超声波检测的设备安全监测系统。


背景技术：

2.随着自动化技术的不断发展，工业生产中使用的设备越来越多，这些设备的正常运行对于保障生产的安全性至关重要。
3.传统的设备监测方法需要人力干预，耗费时间和人力，而且难以实现高精度的监测和预警，而且生产中由于生产过程中存在各种复杂因素，生产中设备故障率也不断增加，传统的设备维修方法需要专业人员进行检测和维修，许多设备监测仍然依赖人工巡检和经验判断，不仅费时费力，而且往往无法根除问题，此外设备状态监测不全面，具体为设备内部的一些部件不能直接进行观测，难以实现对关键设备的持续监测和预警。


技术实现要素：

4.针对现有技术的不足，本发明提供了基于超声波检测的设备安全监测系统，解决了背景技术中所提出的问题。
5.为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：基于超声波检测的设备安全监测系统，包括：
6.数据采集模块，用于利用超声波发射器对目标设备发射超声波，通过超声波接收器采集反射的超声波参数，超声波参数包括频率和功率密度，同时获取目标设备的设备数据，设备数据包含目标设备的型号、位置以及运行参数，运行参数包含目标设备内各个零部件的固有频率、通过振动传感器检测得到的监测频率及相应的零部件编码；
7.异常识别模块，根据超声波参数判断目标设备是否存在异常情况，之后根据异常情况生成异常信号，随后异常信号将发送至特征提取模块；
8.特征提取模块，用于对该目标设备的监测频率和固有频率进行计算后再与预设阈值作比较，确定存在故障零部件的零部件编码，随后在预先训练的故障分析模型中确定续用时间；
9.数据分析模块，用于对该目标设备的设备数据进行分析，确定存在故障零部件的零部件编码。
10.优选的，异常情况的具体比较方式为：
11.as1、以一组目标设备为例，在目标设备正常使用时，每隔预设时间t采集得到该目标设备的频率ci，同时采集该目标设备的功率密度g i，i＝1、2、...、n，表示采集的次数为n次；
12.as2、利用公式获得n个频率的第一偏评值p1，其中cp为所采集的n个频率的平均值，同理，获得n个功率密度的第二偏评值p2；
13.as3、之后每隔预设时间t，定时采集该目标设备后续使用状态下的频率cm和功率
密度gm，m表示该目标设备后续使用状态下，第m次采集得到频率和功率密度，并将|c
m-cp|和|g
m-gp|分别与p1和p2进行比较，其中gp为在目标设备正常使用时，所采集的n个功率密度的平均值；
14.若|c
m-cp|＞p1和|g
m-gp|＞p2中存在任一项成立，继续采集c
m+1
和g
m+2
、c
m+2
和g
m+2
、....、c
m+k
和g
m+k
，k为第m次之后采集频率和功率密度的次数；
15.然后将|c
m+1-cp|和|g
m+1-gp|分别与p1和p2进行比较，继续将|c
m+2-cp|和|g
m+2-gp|分别与p1和p2进行比较、...、最后将|c
m+k-cp|和|g
m+k-gp|分别与p1和p2进行比较；
16.当|c
m+1-cp|＞p1和|g
m-gp|＞p2中存在任一项成立，同时，|c
m+1-cp|＞p1和|g
m-gp|＞p2中存在任一项成立、...、|c
m+1-cp|＞p1和|g
m-gp|＞p2中存在任一项成立，则断定目标设备存在异常情况，并生成异常信号。
17.优选的，所述故障特征频率的获取方式为：通过计算零部件的监测频率和固有频率之间的差值绝对值，然后将差值绝对值与预设阈值做比较，若差值绝对值超过预设阈值，则将该组监测频率标记为故障特征频率。
18.优选的，所述数据分析模块还用于在预先训练的故障分析模型中确定续用时间，续用时间的确定方式为：故障分析模型在训练时，通过记录所有零部件在不同时段故障特征频率的固定值，直至该零部件无法支持设备安全运行停止记录，之后获取相应故障特征频率记录的时间到停止记录的时间之间的时长，作为续用时间。
19.优选的，数据分析模块的具体分析方式为：
20.bs1、以一组零部件为例，将监测频率和固有频率分别标记为m和y；
21.bs2、通过z＝|m-y|，得到比较值z；
22.bs3、随后将z与预设阈值z0进行比较，若z＞z0，则判断该组零部件存在故障，生成预警信号，同时进入步骤bs4，反之，重复步骤bs1到bs3对该目标设备内其他零部件进行故障分析；
23.bs4、在预先训练的故障分析模型中，获取该零部件在当前故障特征频率下的续用时间。
24.优选的，还包括：预警显示模块，用于显示存在异常情况的目标设备的型号、位置以及存在故障情况的零部件编码和续用时间，同时通过预警信号进行声光警示提醒。
25.有益效果
26.本发明提供了基于超声波检测的设备安全监测系统。与现有技术相比具备以下有益效果：
27.本发明通过超声波监测并利用算法进行分析，实现对设备的实时监测和预警，可以及时发现设备故障和异常情况，从而避免设备损坏和事故的发生，提高生产效率，可降低生产事故的风险，具有高精度、多参数检测和实时预警等优点，同时利用故障分析模型，可以对设备进行分析预警，以降低事故发生概率，保障生产安全，又对分析结果进行可视化展示，为设备检修提供决策支撑，可以大大减少人力物力的投入，从而降低企业的运营成本。
附图说明
28.图1为本发明的系统框图。
具体实施方式
29.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
30.请参阅图1，本发明提供技术方案，基于超声波检测的设备安全监测系统，作为本发明的实施例一，包括：
31.数据采集模块，用于利用超声波发射器对目标设备发射超声波，通过超声波接收器采集反射的超声波参数，超声波参数包括频率和功率密度，该技术为现有技术，故此处不做赘述，同时获取目标设备的设备数据，设备数据包含目标设备的型号、位置以及运行参数，运行参数包含目标设备内各个零部件的固有频率、通过振动传感器检测得到的监测频率及相应的零部件编码；
32.异常识别模块，根据超声波参数判断目标设备是否存在异常情况，之后根据异常情况生成异常信号，随后异常信号将发送至特征提取模块，具体比较方式为：
33.as1、以一组目标设备为例，在目标设备正常使用时，每隔预设时间t采集得到该目标设备的频率ci，同时采集该目标设备的功率密度g i，i＝1、2、...、n，表示采集的次数为n次；
34.as2、利用公式获得n个频率的第一偏评值p1，其中cp为所采集的n个频率的平均值，同理，获得n个功率密度的第二偏评值p2；
35.as3、之后每隔预设时间t，定时采集该目标设备后续使用状态下的频率cm和功率密度gm，m表示该目标设备后续使用状态下，第m次采集得到频率和功率密度，并将|c
m-cp|和|g
m-gp|分别与p1和p2进行比较，其中gp为在目标设备正常使用时，所采集的n个功率密度的平均值；
36.若|c
m-cp|＞p1和|g
m-gp|＞p2中存在任一项成立，继续采集c
m+1
和g
m+2
、c
m+2
和g
m+2
、....、c
m+k
和g
m+k
，k为第m次之后采集频率和功率密度的次数；
37.然后将|c
m+1-cp|和|g
m+1-gp|分别与p1和p2进行比较，继续将|c
m+2-cp|和|g
m+2-gp|分别与p1和p2进行比较、...、最后将|c
m+k-cp|和|g
m+k-gp|分别与p1和p2进行比较；
38.当|c
m+1-cp|＞p1和|g
m-gp|＞p2中存在任一项成立，同时，|c
m+1-cp|＞p1和|g
m-gp|＞p2中存在任一项成立、...、|c
m+1-cp|＞p1和|g
m-gp|＞p2中存在任一项成立，则断定目标设备存在异常情况，并生成异常信号；
39.若|c
m-cp|＞p1和|g
m-gp|＞p2中没有一项成立，则定时采集该目标设备后续使用状态下的频率c
m+1
和功率密度g
m+1
，将其重复步骤as3进行再次比较；
40.特征提取模块，用于根据异常信号提取该目标设备的设备数据和故障特征频率，并发送至数据分析模块，所述故障特征频率的获取方式为：通过大量实验监测零部件的监测频率，计算零部件的监测频率和固有频率之间的差值绝对值，然后将差值绝对值与预设阈值做比较，若差值绝对值超过预设阈值，则将该组监测频率标记为故障特征频率；
41.数据分析模块，用于对该目标设备的设备数据进行分析，确定存在故障零部件的零部件编码和续用时间，具体分析方式为：
42.bs1、以一组零部件为例，将监测频率和固有频率分别标记为m和y；
43.bs2、通过z＝|m-y|，得到比较值z；
44.bs3、随后将z与预设阈值z0进行比较，若z＞z0，则判断该组零部件存在故障，生成预警信号，同时进入步骤bs4和bs5，反之，重复步骤bs1到bs3对该目标设备内其他零部件进行故障分析；
45.bs4、在预先训练的故障分析模型中，获取该零部件在当前故障特征频率下的续用时间；
46.其中，续用时间的确定方式为：故障分析模型在训练时，通过记录所有零部件在不同时段故障特征频率的固定值，直至该零部件无法支持设备安全运行和无法支持设备生产出合格产品时停止记录，之后获取相应故障特征频率记录的时间到停止记录的时间之间的时长，作为续用时间；
47.对续用时间的必要性进行举例说明：
48.例一、在通过设备生产产品时，相关维修人员因路程远等多种因素不能及时对设备进行维修，同时该产品需要加急生产，即可通过续用时间确定设备在安全使用前提下的可继续使用时间，避免因设备的微小故障而影响企业的信誉，同时可以保证设备安全使用；
49.例二、在通过设备生产产品时，设备内部还存在大量的加工原料，相关人员在对设备内部分零件进行维修前，需要将设备内部的加工原料进行清理，然后才能对设备进行维修，而通过续用时间确定设备在安全使用前提下的可继续使用时间，可以将原料继续进行加工，进而减少设备内部加工原料的存有量或者完全清理设备内部加工原料的存有量，之后再对设备进行维修，可节约大量的清理时间，又保证了产品的生产；
50.bs5、之后获取目标设备的型号、位置、零部件编码及续用时间并传输至预警显示模块；
51.预警显示模块，用于显示存在异常情况的目标设备的型号、位置以及存在故障情况的零部件编码和续用时间，同时通过预警信号进行声光警示提醒，便于提醒相关人员进行处理。
52.本发明通过超声波监测并利用算法进行分析，实现对设备的实时监测和预警，可以及时发现设备异常情况和故障，从而避免设备损坏和事故的发生，提高生产效率，可降低生产事故的风险，具有高精度、多参数检测和实时预警等优点，同时利用故障分析模型，可以对设备进行分析预警，以降低事故发生概率，保障生产安全，又对分析结果进行可视化展示，为设备检修提供决策支撑，可以大大减少人力物力的投入，从而降低企业的运营成本；
53.作为本发明的实施例二，其与实施例一之间的区别之处在于，该实施例将实施例一中的预警显示模块替换为预警推送模块，且将步骤替换为bs5、之后获取目标设备的型号、位置、零部件编码及续用时间并传输至预警推送模块；
54.该实施例为，还包括：预警推送模块，用于根据预警信号将目标设备的型号、位置、零部件编码及续用时间编辑成文本信息，并通过短信、邮件、电话等方式将文本信息发送至相关维护人员，便于提醒相关人员进行处理，可以实现自动化管理，减少人工巡检次数，降低成本和管理难度。
55.同时本说明书中未作详细描述的内容均属于本领域技术人员公知的现有技术。
56.以上对本发明的一个实施例进行了详细说明，但内容仅为本发明的较佳实施例，
不能被认为用于限定本发明的实施范围。凡依本发明申请范围所作的均等变化与改进等，均应仍归属于本发明的专利涵盖范围之内。

技术特征：
1.基于超声波检测的设备安全监测系统，其特征在于，包括：数据采集模块，用于利用超声波发射器对目标设备发射超声波，通过超声波接收器采集反射的超声波参数，并发送至异常识别模块，同时获取目标设备的设备数据，超声波参数包括频率和功率密度，设备数据包含目标设备的型号、位置以及运行参数，运行参数包含目标设备内各个零部件的固有频率、通过振动传感器检测得到的监测频率及相应的零部件编码；异常识别模块，用于根据目标设备的频率和功率密度，获得n个频率的第一偏评值，获得n个功率密度的第二偏评值，并将目标设备后续使用状态下的频率和功率密度进行计算后再与第一偏评值和第二偏评值作比较，进而根据比较结果，将异常情况生成异常信号，随后将异常信号发送至特征提取模块；特征提取模块，用于根据异常信号提取数据采集模块采集到该目标设备的设备数据和故障特征频率，并发送至数据分析模块；数据分析模块，用于对该目标设备的监测频率和固有频率进行计算后再与预设阈值作比较，确定存在故障零部件的零部件编码。2.根据权利要求1所述的基于超声波检测的设备安全监测系统，其特征在于，异常情况的具体比较方式为：as1、任选一组目标设备，正常使用时，每隔预设时间t采集得到该目标设备的频率ci，同时采集该目标设备的功率密度gi，i＝1、2、...、n，表示采集的次数为n次；as2、利用公式获得n个频率的第一偏评值p1，其中cp为所采集的n个频率的平均值，同理，获得n个功率密度的第二偏评值p2；as3、之后每隔预设时间t，定时采集该目标设备后续使用状态下的频率c
m
和功率密度g
m
，m表示该目标设备后续使用状态下，第m次采集得到频率和功率密度，并将|c
m-cp|和|g
m-gp|分别与p1和p2进行比较，其中gp为在目标设备正常使用时，所采集的n个功率密度的平均值；若|c
m-cp|＞p1和|g
m-gp|＞p2中存在任一项成立，继续采集c
m+1
和g
m+2
、c
m+2
和g
m+2
、....、c
m+k
和g
m+k
，k为第m次之后采集频率和功率密度的次数；然后将|c
m+1-cp|和|g
m+1-gp|分别与p1和p2进行比较，继续将|c
m+2-cp|和|g
m+2-gp|分别与p1和p2进行比较、...、最后将|c
m+k-cp|和|g
m+k-gp|分别与p1和p2进行比较；当|c
m+1-cp|＞p1和|g
m-gp|＞p2中存在任一项成立，同时，|c
m+1-cp|＞p1和|g
m-gp|＞p2中存在任一项成立、...、|c
m+1-cp|＞p1和|g
m-gp|＞p2中存在任一项成立，则断定目标设备存在异常情况，并生成异常信号。3.根据权利要求1所述的基于超声波检测的设备安全监测系统，其特征在于：所述故障特征频率的获取方式为：通过计算零部件的监测频率和固有频率之间的差值绝对值，然后将差值绝对值与预设阈值做比较，若差值绝对值超过预设阈值，则将该组监测频率标记为故障特征频率。4.根据权利要求1所述的基于超声波检测的设备安全监测系统，其特征在于：所述数据分析模块还用于在预先训练的故障分析模型中确定续用时间，续用时间的确定方式为：故障分析模型在训练时，通过记录所有零部件在不同时段故障特征频率的固定值，直至该零
部件无法支持设备安全运行停止记录，之后获取相应故障特征频率记录的时间到停止记录的时间之间的时长，作为续用时间。5.根据权利要求4所述的基于超声波检测的设备安全监测系统，其特征在于：数据分析模块的具体分析方式为：bs1、以一组零部件为例，将监测频率和固有频率分别标记为m和y；bs2、通过z＝|m-y|，得到比较值z；bs3、随后将z与预设阈值z0进行比较，若z＞z0，则判断该组零部件存在故障，生成预警信号，同时进入步骤bs4，反之，重复步骤bs1到bs3对该目标设备内其他零部件进行故障分析；bs4、在预先训练的故障分析模型中，获取该零部件在当前故障特征频率下的续用时间。6.根据权利要求1所述的基于超声波检测的设备安全监测系统，其特征在于，还包括：预警显示模块，用于显示存在异常情况的目标设备的型号、位置以及存在故障情况的零部件编码和续用时间，同时通过预警信号进行声光警示提醒。

技术总结
本发明公开了基于超声波检测的设备安全监测系统，包括：数据采集模块、异常识别模块、特征提取模块和数据分析模块，本发明涉及设备安全技术领域。该基于超声波检测的设备安全监测系统，通过超声波监测并利用算法进行分析，实现对设备的实时监测和预警，可以及时发现设备故障和异常情况，从而避免设备损坏和事故的发生，提高生产效率，可降低生产事故的风险，具有高精度、多参数检测和实时预警等优点，同时利用故障分析模型，可以对设备进行分析预警，以降低事故发生概率，保障生产安全，又对分析结果进行可视化展示，为设备检修提供决策支撑，可以大大减少人力物力的投入，从而降低企业的运营成本。业的运营成本。业的运营成本。


技术研发人员：常仁凯 王武 张超群 杨希 张杨 孙昌年
受保护的技术使用者：中水三立数据技术股份有限公司
技术研发日：2023.05.18
技术公布日：2023/9/5