(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210943948.5 (22)申请日 2022.08.05 (71)申请人 青岛科技大 学 地址 266061 山东省青岛市松岭路9 9号青 岛科技大 学自动化学院 (72)发明人 孙晓　张守振　李振伟　乔峰　 王栋　 (74)专利代理 机构 青岛联智专利商标事务所有 限公司 37101 专利代理师 李升娟 (51)Int.Cl. G06K 9/00(2022.01) G01D 21/02(2006.01) G01M 99/00(2011.01) B66C 15/00(2006.01)B66D 1/54(2006.01) (54)发明名称 一种起重提升设备的故障诊断方法 (57)摘要 本发明公开了一种起重提升设备的故障诊 断方法， 解决现有的故障诊断方法存在的诊断方 法复杂、 诊断准确性和 效率低的技术问题。 所述 方法包括： 获取预设的多个测点的多个 当前传感 器信号； 提取每个所述当前传感器信号的当前时 域特征值， 获得所有所述当前传感器信号的当前 时域特征值数组； 根据设定转换规则， 将所述当 前时域特征值数组转换为当前特征向量组； 将所 述当前特征向量组与专家库中已知 的每个事件 对应的已知特征向量组进行比对， 获得比对结 果； 根据所述比对结果进行故障识别诊断。 权利要求书2页 说明书9页 附图2页 CN 115310485 A 2022.11.08 CN 115310485 A 1.一种起重提升设备的故障诊断方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取预设的多个测点的多个当前传感器信号； 提取每个所述当前传感器信号的当前时域特征值， 获得所有所述当前传感器信号的当 前时域特 征值数组； 根据设定转换规则， 将所述当前时域特 征值数组转换为当前 特征向量组； 将所述当前特征向量组与专家库中已知的每个事件对应的已知特征向量组进行比对， 获得比对结果； 根据所述比对结果进行故障识别诊断； 所述多个测点的多个传感器信号至少包括在钢丝绳测点布设的张力传感器信号、 在电 机测点布设的电流传感器信号、 在支撑结构测点布设的应 变传感器信号。 2.根据权利要求1所述的起重提升设备的故障诊断方法， 其特征在于， 所述当前时域特 征值包括均值、 最大峰值、 最小值、 均方根 值、 方差、 极差、 波形指标、 脉冲指标和峭度指标。 3.根据权利要求1所述的起重提升设备的故障诊断方法， 其特征在于， 根据设定转换规 则， 将所述当前时域特 征值数组转换为当前 特征向量组， 包括： 获取每个所述当前时域特 征值对应的特 征值阈值； 将所述当前时域特 征值与其所对应的所述特 征值阈值进行比较， 获得比较结果； 根据已知的比较结果与特征向量值的转换关系， 确定与 所述当前时域特征值相对应的 当前特征向量值， 所述当前时域特征值数组中的所有 所述当前时域特征值相对应的所述当 前特征向量值构成所述当前 特征向量组。 4.根据权利要求3所述的起重提升设备的故障诊断方法， 其特 征在于， 所述特征值阈值包括正常上限阈值、 正常下限阈值、 三级事件上限阈值和三级事件下 限阈值， 且 满足： 三级事件上限阈值＞正常上限阈值＞正常下限阈值＞三级事 件下限阈值； 所述方法还 包括： 根据所述正常上限阈值、 所述正常下限阈值、 所述三级事件上限阈值和所述三级事件 下限阈值确定多个特征值范围， 每个所述特征值范围对应一个特征向量值， 所述特征值范 围与所对应的所述特 征向量值构成所述 转换关系； 将所述当前时域特征值与其所对应的所述特征值阈值进行比较， 获得比较结果， 根据 已知的比较结果与特征向量值的转换关系， 确定与所述当前时域特征值相对应的当前特征 向量值， 包括： 将所述当前时域特征值与其所对应的所述特征值阈值确定的所述特征值范围进行比 较， 获得所述当前时域特 征值所属的当前 特征值阈值范围的比较结果； 根据所述特征值范围与所对应的所述特征向量值构成的所述转换关系获得与所述当 前特征值阈值范围相对应的特 征向量值， 确定为所述当前 特征向量值。 5.根据权利要求 4所述的起重提升设备的故障诊断方法， 其特 征在于， 定义所述当前时域特征值为Xj， Xj对应的所述正常上限阈值为Xj·max、 所述正常下限阈 值为Xj·min、 所述三级事件上限阈值 为Xj·3max、 所述三级事件下限阈值 为Xj·3min； 采用下述公式确定所述当前时域特 征值Xj相对应的所述当前 特征向量值 权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115310485 A 2其中， j为所述当前时域特征值的序号， j＝1,2, …,pn， n为所述当前传感器信号的数 量， p为每 个所述当前传感器信号的所述当前时域特 征值的数量， n、 p均为大于 0的自然数。 6.根据权利要求1至5中任一项所述的起重提升设备的故障诊断方法， 其特征在于， 将 所述当前特征向量组与 专家库中已知的每个事件对应的已知特征向量组进 行比对， 获得比 对结果， 根据所述比对结果进行故障识别诊断， 包括： 计算所述当前 特征向量组与每 个所述已知特 征向量组的欧式距离； 将所述欧式距离中的最小值所对应的所述事件确定为与所述当前特征向量组所对应 的当前事 件； 将所述当前事 件对应的故障识别为当前故障。 7.根据权利要求6所述的起重提升设备的故障诊断方法， 其特征在于， 所述方法还包 括： 在所述欧式距离 中的最小值为多个时， 获取每个所述欧式距离的最小值对应的所述事 件； 获取所述欧式距离的最小值对应的每个所述事件的优先级， 将优先级最高的所述事件 确定为所述当前 特征向量组所对应的所述当前事 件。 8.根据权利要求6所述的起重提升设备的故障诊断方法， 其特征在于， 所述方法还包 括： 将所述欧式距离中的最小值与已知的距离阈值进行比较； 若所述欧式距离中的最小值大于所述距离阈值， 判断出现新增事 件， 更新所述专 家库。 9.根据权利要求8所述的起重提升设备的故障诊断方法， 其特征在于， 更新所述专家 库， 包括： 将所述当前 特征向量组确定为所述 新增事件对应的特 征向量组； 将所述新增事件进行编 号， 将所述新增事件的编号及所述当前特征向量组录入所述专 家库。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115310485 A 3