一种轴向柱塞泵智能网关制造技术

本发明专利技术提出了一种轴向柱塞泵智能网关，主要应用于液压机械领域，具体针对液压元件轴向柱塞泵。该智能网关由特征输入接口、故障诊断模块、无线通信模块、有线输出接口、电源模块、程序烧录模块、程序调试模块、存储模块、云端监测平台组成，可以通过特征输入接口接收来自轴向柱塞泵的振动、压力、流量、温度等信号的特征信息，并基于故障诊断模块对轴向柱塞泵的运行状况进行监测和故障诊断，基于无线通信模块将特征信息及诊断结果上传至云端监测平台，所述云端监测平台可基于特征信息和诊断结果显示轴向柱塞泵运行状况，同时通过阈值算法判断是否进行报警，实现对轴向柱塞泵远程、实时的状态监测与故障诊断管理。态监测与故障诊断管理。态监测与故障诊断管理。

【技术实现步骤摘要】
一种轴向柱塞泵智能网关


[0001]本专利技术属于液压机械领域，具体涉及一种轴向柱塞泵智能网关。

技术介绍

[0002]轴向柱塞泵作为液压系统中重要的液压动力元件，由于其具有结构紧凑、效率高、工作参数范围广等优点，被广泛应用于工程机械、生产制造和航空航天等重要领域。但由于轴向柱塞泵结构复杂、技术难度高且容易产生故障，需要对轴向柱塞泵的运行状态进行监测，并实时诊断故障的发生，来保证轴向柱塞泵的正常运行。目前广泛采用的是人工定期检查的方法，即工作人员通过拆解轴向柱塞泵或者在轴向柱塞泵上布设传感器进行检测的方式，将状态数据有线传输到上位机，再利用人工经验对泵的运行状态进行诊断，这种故障诊断方法周期长、成本高，且结果准确度无法保证，难以满足实际工况下的轴向柱塞泵运行状态监测需要。随着整个液压传动领域向着智能化、物联化、集成化方向发展，关于轴向柱塞泵的远程、实时状态监测技术与智能故障诊断技术被迫切需要。

技术实现思路

[0003]为了解决上述对轴向柱塞泵进行故障诊断过程中遇到的问题，本专利技术提出了一种轴向柱塞泵智能网关。
[0004]本专利技术所述轴向柱塞泵智能网关包括特征输入接口、故障诊断模块、无线通信模块、云端监测平台；
[0005]所述特征输入接口为SPI协议接口，用于接收来自轴向柱塞泵的振动、压力、流量、温度信号的特征信息；
[0006]所述故障诊断模块，与特征输入接口、无线通信模块相连，对所述特征信息进行故障诊断，将故障诊断结果传输给无线通信模块；
[0007]所述无线通信模块为air724UG
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NFC芯片，与故障诊断模块和云端监测平台连接，所述air724UG
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NFC芯片通过RS485通信协议接收来自故障诊断模块的特征信息和诊断结果，并通过TCP协议向云端监测平台传输；
[0008]所述云端监测平台位于远程上位机，通过呈现来自无线通信模块的特征信息和诊断结果，显示轴向柱塞泵运行状况，并基于阈值算法判断是否进行报警。
[0009]进一步的，所述特征信息是对安装在轴向柱塞泵上传感器采集到的原始信号进行时频域特征提取的结果。
[0010]进一步的，所述故障诊断模块为STM32H743IIT6芯片，其中嵌入故障诊断预训练模型。
[0011]所述故障诊断预训练模型是基于SVM、CNN人工神经网络算法结构，通过输入四种不同疲劳程度的轴向柱塞泵运行数据训练得到的模型。
[0012]进一步的，还包括，有线输出接口、电源模块、程序烧录模块、程序调试接口、存储模块；
[0013]所述有线输出接口为CAN总线接口，是备用有线通道，用于特征信息和诊断结果输出；
[0014]所述电源模块，用于给故障诊断模块和无线通信模块提供电源；
[0015]所述程序烧录模块，用于烧写、更新故障诊断模块中的程序；
[0016]所述程序调试模块，为USART串口电路，用于试验故障诊断模块运行状况；
[0017]所述存储模块为EEPROM芯片，用于扩展故障诊断模块存储容量；
[0018]所述阈值判断算法原理为，首先设定故障类型信息在种类、幅值、数量上的阈值，一旦在设定时间周期内上传数据连续超过某项阈值，即进行报警提示，否则不触发警报。
[0019]进一步的，所述云端监测平台具有网页端和移动端微信小程序两种形式，网页端和移动端微信小程序数据同步共享。
[0020]本专利技术至少具有如下有益效果之一：
[0021](1)本专利技术首次将人工智能算法模型嵌入到轴向柱塞泵下位机智能网关模块中，利用下位机中有限的计算资源实现了对轴向柱塞泵智能、准确、快速的故障诊断，解决了传统人工方法诊断难、不准确、周期长的问题；
[0022](2)本专利技术结合无线通信技术，实现了对轴向柱塞泵远程、实时的状态与故障数据传输，克服了传统有线数据传输中布线复杂、占用空间、成本高昂的缺陷，更适合应用于实际工况中；
[0023](3)本专利技术采用了特征提取方式对轴向柱塞泵运行状态进行识别，克服了传统状态监测技术中传输大量无效数据的缺陷，解决了当前无线传输技术难以实时传输大量数据的问题，使得针对轴向柱塞泵的远程、实时的状态与故障数据传输成为可能，在保证对轴向柱塞泵进行状态监测与故障诊断效果的同时提高了工作效率、节约了传输成本，具有经济性和可行性；
[0024](4)本专利技术在云端数据平台具有网页端和移动端两种形式，数据同步、共享，方便工作人员随时随地掌握设备工作情况。
附图说明
[0025]附图大体上通过举例而不是限制的方式示出各种实施例，并且与说明书以及权利要求书一起用于对所专利技术的实施例进行说明。在适当的时候，在所有附图中使用相同的附图标记指代同一或相似的部分。这样的实施例是例证性的，而并非旨在作为本装置或方法的穷尽或排他实施例。
[0026]图1示出了本专利技术的一种轴向柱塞泵智能网关结构示意图；
[0027]图2示出了本专利技术的一种轴向柱塞泵智能网关程序流程图。
具体实施方式
[0028]需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
[0029]如图1所示，本专利技术提出了一种轴向柱塞泵智能网关，具体结构组成包括：特征输入接口、故障诊断模块、无线通信模块、有线输出接口、程序烧录模块、程序调试接口、电源模块、存储模块、云端监测平台。
[0030]所述特征输入接口为SPI协议接口，用于接收来自轴向柱塞泵的振动、压力、流量、温度信号的特征信息，所述特征信息是对安装在轴向柱塞泵上传感器采集到的原始信号进行时频域特征提取得到的。
[0031]应当说明的是，所述特征提取的具体方法为：首先在轴向柱塞泵进口、出口处各布置一个流量、压力传感器，在轴向柱塞泵壳体内壁、缸体外部各布置一个温度、振动传感器，在指定采样时间间隔T内，对各个传感器采集到的信号进行时域、频域上的特征值计算，时域上包括方根幅值、均方根幅值、峰度值、峭度因子、裕度因子六个特征量参数，频域上包括平均频率、4
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2阶方根值、2阶权重值、2阶中心距方根值、4阶卷积指数、1/2阶卷积指数六个特征量参数。
[0032]所述故障诊断模块为STM32H743IIT6芯片，与特征输入接口、无线通信模块相连，用于接收来自特征输入接口的特征信息、基于嵌入所述故障诊断模块的故障诊断预训练模型来进行故障诊断，将故障诊断结果传输给无线通信模块；
[0033]应当说明的是，所述故障诊断预训练模型得到的方法为，首先建立基于SVM、CNN组合的人工神经网络结构，输入四种疲劳状况分别为无、轻微、中度、重度磨损的轴向柱塞泵运行数据，数据类型包括所述特征信息，经过模型训练，得到可以正确分辨磨损状况的模型，提取关键结构参数；
[0034]所述利用预训练模型进行故障诊断的方法为，将所述得到的关键模型结构参数、人工神经网络结构转化为程序代码的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种轴向柱塞泵智能网关，其特征在于：包括特征输入接口、故障诊断模块、无线通信模块、云端监测平台；所述特征输入接口为SPI协议接口，用于接收来自轴向柱塞泵的振动、压力、流量、温度信号的特征信息；所述故障诊断模块，与特征输入接口、无线通信模块相连，对所述特征信息进行故障诊断，将故障诊断结果传输给无线通信模块；所述无线通信模块为air724UG
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NFC芯片，与故障诊断模块和云端监测平台连接，所述air724UG
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NFC芯片通过RS485通信协议接收来自故障诊断模块的特征信息和诊断结果，并通过TCP协议向云端监测平台传输；所述云端监测平台位于远程上位机，通过呈现来自无线通信模块的特征信息和诊断结果，显示轴向柱塞泵运行状况，并基于阈值算法判断是否进行报警。2.根据权利要求1所述的一种轴向柱塞泵智能网关，其特征在于，所述特征信息是对安装在轴向柱塞泵上传感器采集到的原始信号进行时频域特征提取的结果。3.根据权利要求1所述的一种轴向柱塞泵智能网关，其特征在于，所述故障诊断模块为STM32H743IIT6芯片，其中嵌入故障诊断预训练模型。4.根...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄伟迪，潘志文，王丹丹，张军辉，徐兵，刘施镐，吕飞，纵怀志，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：