本發(fā)明涉及閘門啟閉機(jī)故障預(yù)測，尤其涉及一種基于數(shù)據(jù)分析的閘門啟閉機(jī)故障預(yù)測方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、傳統(tǒng)的閘門啟閉機(jī)故障監(jiān)測方法往往依賴人工檢修和經(jīng)驗(yàn)判斷，造成了對設(shè)備狀態(tài)的實(shí)時把控不足，傳統(tǒng)方法難以應(yīng)對復(fù)雜和動態(tài)的工作環(huán)境，因此極大地增加了設(shè)備潛在故障發(fā)生的風(fēng)險，導(dǎo)致管理成本飆升和設(shè)備運(yùn)行不穩(wěn)定，嚴(yán)重影響了工程的安全性與效率，同時，現(xiàn)有的振動監(jiān)測技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用中往往存在信號噪聲干擾、異常值無法有效識別以及缺乏系統(tǒng)化的分析手段，監(jiān)測信號易受到環(huán)境噪聲干擾，導(dǎo)致信號質(zhì)量不穩(wěn)定，且異常值識別能力不足，難以及時、準(zhǔn)確地判別突發(fā)性異常情況，許多監(jiān)測系統(tǒng)由于缺乏實(shí)時性，無法及時發(fā)現(xiàn)設(shè)備在運(yùn)行過程中的異常情況，無法提供全面的健康狀態(tài)評估，給閘門的安全使用帶來了隱患，傳統(tǒng)的方法在適應(yīng)性和準(zhǔn)確性方面均存在不足，使得許多潛在的問題未能及時得到有效處理。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、基于此，有必要提供一種基于數(shù)據(jù)分析的閘門啟閉機(jī)故障預(yù)測方法及系統(tǒng)，以解決至少一個上述技術(shù)問題。

2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，基于數(shù)據(jù)分析的閘門啟閉機(jī)故障預(yù)測方法，包括以下步驟：

3、步驟s1：采集閘門啟閉機(jī)的振動信號；對閘門啟閉機(jī)的振動信號進(jìn)行分段正則化處理，并修正異常值，以得到清洗特征信號；根據(jù)清晰特征信號分析閘門啟閉時序；

4、步驟s2：基于閘門啟閉時序判斷常規(guī)啟閉周期；根據(jù)常規(guī)啟閉周期演化閘門健康啟閉軌跡；

5、步驟s3：根據(jù)閘門健康啟閉軌跡進(jìn)行閘門常態(tài)啟閉模擬，得到模擬閘門常態(tài)啟閉數(shù)據(jù)；基于模擬閘門常態(tài)啟閉數(shù)據(jù)分析閘門運(yùn)動磨損數(shù)據(jù)；

6、步驟s4：獲取閘門現(xiàn)狀數(shù)據(jù)；根據(jù)預(yù)設(shè)的閘門使用時長對閘門運(yùn)動磨損數(shù)據(jù)進(jìn)行閘門狀態(tài)估計，生成理想閘門狀態(tài)；基于閘門現(xiàn)狀數(shù)據(jù)及理想閘門狀態(tài)確定閘門狀態(tài)差距；

7、步驟s5：通過閘門狀態(tài)差距進(jìn)行故障回溯，并基于回溯故障數(shù)據(jù)解析啟閉機(jī)傳動齒輪故障數(shù)據(jù)；根據(jù)啟閉機(jī)傳動齒輪故障數(shù)據(jù)識別閘門啟閉機(jī)異常參數(shù)；

8、步驟s6：基于隨機(jī)森林模型對閘門啟閉機(jī)異常參數(shù)進(jìn)行啟閉機(jī)故障預(yù)測，以生成預(yù)測閘門啟閉機(jī)故障數(shù)據(jù)。

9、本發(fā)明通過采集閘門啟閉機(jī)的振動信號，實(shí)時監(jiān)測設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)，使得對閘門啟閉機(jī)的健康評估更加可靠，分段正則化處理及異常值修正有效提升了信號的質(zhì)量，確保了后續(xù)分析的準(zhǔn)確性，清洗特征信號的提取為準(zhǔn)確識別閘門啟閉時序提供了堅實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，基于清晰特征信號的分析使得能夠及時發(fā)現(xiàn)潛在的故障跡象，從而為維護(hù)工作創(chuàng)造了條件，基于閘門啟閉時序判斷常規(guī)啟閉周期，有助于構(gòu)建健康的啟閉軌跡，為設(shè)備的健康管理提供了標(biāo)準(zhǔn)依據(jù)，演化的健康啟閉軌跡為后續(xù)的故障預(yù)測打下了堅實(shí)的基礎(chǔ)，閘門常態(tài)啟閉模擬生成的模擬數(shù)據(jù)有助于了解設(shè)備在正常運(yùn)行條件下的表現(xiàn)，對閘門運(yùn)動磨損數(shù)據(jù)的分析，使得能夠更好地識別潛在的性能下降問題，獲取閘門現(xiàn)狀數(shù)據(jù)的功能保障了對設(shè)備實(shí)際狀態(tài)的全面了解，預(yù)設(shè)使用時長進(jìn)行狀態(tài)估計，生成的理想狀態(tài)為實(shí)際情況提供了比較參數(shù)，基于理想狀態(tài)與現(xiàn)狀數(shù)據(jù)的對比，使得能夠明確設(shè)備的狀態(tài)差距，為故障定位提供了具體依據(jù)，故障回溯通過分析狀態(tài)差距，實(shí)現(xiàn)了對歷史故障原因的追溯，推算出的異常參數(shù)為后續(xù)的故障檢修提供了重要參考，依托傳動齒輪故障數(shù)據(jù)的解析，能夠準(zhǔn)確識別出設(shè)備在操作中存在的具體問題，隨機(jī)森林模型的引入，實(shí)現(xiàn)了對閘門啟閉機(jī)異常參數(shù)的智能預(yù)測，生成的預(yù)測數(shù)據(jù)為技術(shù)人員提供了可靠的依據(jù)，有效降低了設(shè)備故障產(chǎn)生的風(fēng)險，顯著提升了設(shè)備的穩(wěn)定性與可靠性，通過整合信號監(jiān)測、數(shù)據(jù)分析與故障預(yù)測多個環(huán)節(jié)，實(shí)現(xiàn)了對設(shè)備健康狀態(tài)的主動監(jiān)測與預(yù)警，提升了設(shè)備管理的智能化水平，降低了人為因素對設(shè)備維護(hù)的影響，促進(jìn)了水利工程整體運(yùn)作的安全性，為行業(yè)建立了數(shù)據(jù)驅(qū)動的管理新模式，提高了設(shè)備的運(yùn)行效率與壽命，推動了智能化技術(shù)在水利行業(yè)的深入應(yīng)用與拓展，為未來設(shè)備管理的科學(xué)化和有效性提供了重要的技術(shù)支撐，最終實(shí)現(xiàn)了在復(fù)雜環(huán)境下對設(shè)備健康管理的動態(tài)適應(yīng)與優(yōu)化，形成了可持續(xù)的智能監(jiān)控體系。

10、本發(fā)明還提供了一種基于數(shù)據(jù)分析的閘門啟閉機(jī)故障預(yù)測系統(tǒng)，用于執(zhí)行如上所述的基于數(shù)據(jù)分析的閘門啟閉機(jī)故障預(yù)測方法，該基于數(shù)據(jù)分析的閘門啟閉機(jī)故障預(yù)測系統(tǒng)包括：

11、信號清洗模塊，用于采集閘門啟閉機(jī)的振動信號；對閘門啟閉機(jī)的振動信號進(jìn)行分段正則化處理，并修正異常值，以得到清洗特征信號；根據(jù)清晰特征信號分析閘門啟閉時序；

12、周期判定模塊，用于基于閘門啟閉時序判斷常規(guī)啟閉周期；根據(jù)常規(guī)啟閉周期演化閘門健康啟閉軌跡；

13、啟閉仿真模塊，用于根據(jù)閘門健康啟閉軌跡進(jìn)行閘門常態(tài)啟閉模擬，得到模擬閘門常態(tài)啟閉數(shù)據(jù)；基于模擬閘門常態(tài)啟閉數(shù)據(jù)分析閘門運(yùn)動磨損數(shù)據(jù)；

14、狀態(tài)評估模塊，用于獲取閘門現(xiàn)狀數(shù)據(jù)；根據(jù)預(yù)設(shè)的閘門使用時長對閘門運(yùn)動磨損數(shù)據(jù)進(jìn)行閘門狀態(tài)估計，生成理想閘門狀態(tài)；基于閘門現(xiàn)狀數(shù)據(jù)及理想閘門狀態(tài)確定閘門狀態(tài)差距；

15、故障回溯模塊，用于通過閘門狀態(tài)差距進(jìn)行故障回溯，并基于回溯故障數(shù)據(jù)解析啟閉機(jī)傳動齒輪故障數(shù)據(jù)；根據(jù)啟閉機(jī)傳動齒輪故障數(shù)據(jù)識別閘門啟閉機(jī)異常參數(shù)；

16、故障預(yù)測模塊，用于基于隨機(jī)森林模型對閘門啟閉機(jī)異常參數(shù)進(jìn)行啟閉機(jī)故障預(yù)測，以生成預(yù)測閘門啟閉機(jī)故障數(shù)據(jù)。

17、本發(fā)明通過信號清洗模塊的應(yīng)用，能夠?qū)崿F(xiàn)對閘門啟閉機(jī)振動信號的準(zhǔn)確采集和處理，確保得到的信號數(shù)據(jù)具備高可靠性，分段正則化處理和異常值修正顯著提升了信號質(zhì)量，為后續(xù)分析提供了精準(zhǔn)的基礎(chǔ)，清洗特征信號的提取能夠?yàn)橛行Х治鲩l門啟閉時序提供必要的數(shù)據(jù)支持，周期判定模塊的引入能夠科學(xué)地判斷常規(guī)啟閉周期，有效演化出健康啟閉軌跡，為設(shè)備的健康管理提供標(biāo)準(zhǔn)依據(jù)，通過啟閉仿真模塊生成的模擬數(shù)據(jù)，有效反映設(shè)備在正常運(yùn)行條件下的特征，有助于深入分析閘門運(yùn)動磨損數(shù)據(jù)，進(jìn)而識別和解決潛在的磨損問題，狀態(tài)評估模塊通過獲取閘門現(xiàn)狀數(shù)據(jù)，為設(shè)備狀態(tài)提供全面視角，進(jìn)行狀態(tài)估計時通過預(yù)設(shè)的使用時長與磨損數(shù)據(jù)相結(jié)合，生成理想閘門狀態(tài)，使得理想狀態(tài)與現(xiàn)狀之間的差距變得可量化，故障回溯模塊通過分析狀態(tài)差距，能夠追溯歷史故障并提取關(guān)鍵數(shù)據(jù)，推動對啟閉機(jī)傳動齒輪故障的深入解析，識別出閘門啟閉機(jī)的異常參數(shù)，為后續(xù)故障預(yù)測提供有力支持，故障預(yù)測模塊基于數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用，使得能夠?qū)Ξ惓?shù)進(jìn)行高度準(zhǔn)確的故障預(yù)測，從而生成可靠的故障預(yù)測數(shù)據(jù)，為設(shè)備的預(yù)防性維護(hù)提供科學(xué)依據(jù)，顯著降低了突發(fā)故障的風(fēng)險，提升了設(shè)備整體的可靠性與安全性，整合了信號監(jiān)測、數(shù)據(jù)分析與故障預(yù)測的各個環(huán)節(jié)，實(shí)現(xiàn)了對設(shè)備健康狀態(tài)的主動監(jiān)測與預(yù)警，促進(jìn)了設(shè)備管理的智能化水平，減少了人為因素對設(shè)備維護(hù)的干擾，增強(qiáng)了設(shè)備故障的預(yù)見性，提高了維護(hù)工作的效率，通過數(shù)據(jù)驅(qū)動的管理模式，為水利工程的安全穩(wěn)定運(yùn)行奠定了基礎(chǔ)，不僅提升了設(shè)備的運(yùn)行效率與生命周期管理的科學(xué)性，還推動了水利行業(yè)智能技術(shù)的廣泛應(yīng)用，形成了一種有效的、可持續(xù)的智能故障預(yù)警機(jī)制，為未來設(shè)備管理的技術(shù)創(chuàng)新與應(yīng)用推廣提供了寶貴的經(jīng)驗(yàn)與基礎(chǔ)，促進(jìn)了水利領(lǐng)域設(shè)備管理現(xiàn)代化的進(jìn)程，最終實(shí)現(xiàn)了對復(fù)雜環(huán)境中設(shè)備健康管理的動態(tài)適應(yīng)與優(yōu)化。