一种大承载全钢瓦楞式电缆盘的状态监测装置及方法

本发明属于机械结构健康诊断，特别是一种大承载全钢瓦楞式电缆盘的状态监测装置及方法。

背景技术：

1、本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。

2、电缆盘是电缆在生产、运输、施工等条件下必需的载体，应具备强度高、刚度大、质量轻等特点以避免在使用过程中出现裂纹和产生较大塑性变形使得承载能力降低或侧板发生较大变形导致电缆排列混乱。当电缆盘承载较大时，广泛采用全钢瓦楞式电缆盘，这种电缆盘可承载十几吨电缆，有的可达几十吨。

3、结构健康诊断是指基于结构健康监测数据诊断结构是否损伤、损伤发生位置、损伤程度以及剩余寿命预测的方法。由于全钢瓦楞式电缆盘承载大，在生产、运输、施工过程中易发生破坏，如在吊装放置过程中会发生碰撞，这属于刚性冲击，会产生较大应力，引发裂纹萌生或产生塑性变形，因此对全钢瓦楞式电缆盘进行健康诊断和剩余寿命预测至关重要。

4、发明人发现，现有电缆盘的健康诊断方式多是在电缆盘用完回收后，通过人工观察的方法进行判断，这一方法主观性强、时效性差，且只有出现明显特征时才能识别出。而电缆盘一旦垮塌，极易引发安全事故，同时造成的经济损失是巨大的。因此出于安全考虑，目前电缆盘的使用寿命只有几次，之后便被废弃或全面维修。因此，寻求一种针对全钢瓦楞式电缆盘自动化和信息化的状态监测方法已经成为健康诊断技术的研究趋势。

5、发明人发现，现有的关于结构健康诊断的研究大多集中于轴承以及桥梁，且多依靠数据驱动；关于机械零件的结构健康诊断技术多为无损探伤或表面光学图像处理，未形成系统的健康监测体系，且传统的状态监测方法需人工提取特征并借助机器学习实现。近年来，随着大数据和深度学习技术的不断发展，人们开始用深度学习的方法，自动学习传感器所采集数据的特征并用于健康诊断，这一方法具有更强的非线性和鲁棒性。如何将深度学习方法应用于电缆盘的健康诊断，从而获取准确、定量的诊断结果是本领域亟待解决的技术问题。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种大承载全钢瓦楞式电缆盘的状态监测装置及方法，通过检测表征电缆盘状态的位姿、应变、振动等信号，识别出电缆盘与外界的作用位置、作用方式和响应情况，并基于此完成电缆盘的健康诊断，避免发生重大工程事故，解决现有技术中的问题。

2、为解决上述技术问题，本发明是通过以下技术方案实现的：

3、本发明第一方面提供了一种大承载全钢瓦楞式电缆盘的状态监测装置。

4、一种大承载全钢瓦楞式电缆盘的状态监测装置，包括筒体和设置于筒体两端的环状结构，所述环状结构包括内圈、外圈和设置于内圈中央位置的十字架，所述内圈设置于筒体端面的外沿位置，所述外圈设置于内圈外部，所述十字架的四个端部与内圈相连接；所述内圈和外圈之间设置有多个瓦楞条，相邻的瓦楞条之间设置有扇板；所述扇板上均匀设置有多个信号采集与传输单元，所述十字架上设置有中央处理单元、危险报警单元和人机交互单元，其中：

5、信号采集与传输单元，其用于检测应变信号和振动信号，将应变信号和振动信号发送给中央处理单元；

6、中央处理单元，其用于接收应变信号和振动信号，基于应变信号和振动信号，通过深度学习方法或者传统结构健康诊断的模式识别方法获取健康诊断结果，将健康诊断结果发送给人机交互单元；并基于健康诊断结果判断是否发生故障，当发生故障时将故障报警信号发送给危险报警单元；

7、危险报警单元，其用于接收故障报警信号并进行报警；

8、人机交互单元，其用于接收健康诊断结果并展示。

9、本发明第二发明提供了一种大承载全钢瓦楞式电缆盘的状态监测方法。

10、一种大承载全钢瓦楞式电缆盘的状态监测方法，包括以下步骤：

11、获取扇板位置的应变信号和振动信号；

12、基于应变信号和振动信号，通过深度学习方法或者传统结构健康诊断的模式识别方法获取健康诊断结果；

13、将健康诊断结果进行展示；

14、基于健康诊断结果判断是否发生故障，当发生故障时进行报警。

15、进一步的，通过深度学习方法获取健康诊断结果，具体过程为：

16、搭建神经网络框架，找到最合适的超参数，通过优化，训练健康诊断模型；

17、提供故障数据进行进一步训练，得到训练好的健康诊断模型；

18、将待测试的数据输入训练好的健康诊断模型，输出健康诊断结果。

19、或者，采用传统结构健康诊断的模式识别方法的具体过程为：

20、对于应变信号，通过离散小波变换实现高频信号与低频信号的分离，高频信号部分对应施加激励对应的响应和噪声干扰，低频部分对应温度、重力和初始变形产生的响应，通过分析低频部分判断电缆盘是否存在局部的塑性变形；

21、对于振动信号进行分析，获得施加激励对应的响应和噪声干扰。

22、本发明具有以下有益效果：

23、1、本发明通过检测表征电缆盘状态的位姿、应变、振动信号，识别出电缆盘与外界的作用位置、作用方式和响应情况，通过深度学习方法或者传统结构健康诊断的模式识别方法获取健康诊断结果，完成电缆盘的健康诊断，填补了现有技术中针对电缆盘健康诊断的空白，避免发生重大工程事故

24、2、本发明可实现实时诊断、等时间间隔诊断和特定工况诊断三种工作模式：在电缆盘使用初期，故障发生率低，可采用等时间间隔诊断的方式采集并处理信号完成健康诊断；在电缆盘使用中期，故障开始显现，可采用特定工况方式，通过6轴姿态传感器识别恶劣工况进行健康诊断；在电缆盘使用晚期，故障频发，应使用实时诊断的方式避免发生工程事故。

25、3、本发明信号采集与传输单元工作与否取决于中央处理单元发送的指令，中央处理单元根据工作模式判断信号采集与传输单元是否接收数据，进一步节约了能源，提高了续航能力。

26、当然，实施本发明的任一产品并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。

技术特征：

1.一种大承载全钢瓦楞式电缆盘的状态监测装置，其特征在于，包括筒体和设置于筒体两端的环状结构，所述环状结构包括内圈、外圈和设置于内圈中央位置的十字架，所述内圈设置于筒体端面的外沿位置，所述外圈设置于内圈外部，所述十字架的四个端部与内圈相连接；所述内圈和外圈之间设置有多个瓦楞条，相邻的瓦楞条之间设置有扇板；所述扇板上均匀设置有多个信号采集与传输单元，所述十字架上设置有中央处理单元、危险报警单元和人机交互单元，其中：

2.根据权利要求1所述的大承载全钢瓦楞式电缆盘的状态监测装置，其特征在于，所述中央处理单元采用传统结构健康诊断的模式识别方法时，通过提取应变信号和振动信号的时频特征完成电缆盘的健康诊断；所述中央处理单元采用深度学习方法时，通过调整超参数，训练出理想模型用于健康诊断。

3.根据权利要求1所述的大承载全钢瓦楞式电缆盘的状态监测装置，其特征在于，所述中央处理单元通过深度学习方法获取健康诊断结果，具体过程为：

4.根据权利要求2所述的大承载全钢瓦楞式电缆盘的状态监测装置，其特征在于，所述中央处理单元采用传统结构健康诊断的模式识别方法的具体过程为：

5.根据权利要求1所述的大承载全钢瓦楞式电缆盘的状态监测装置，其特征在于，中央处理单元还用于对应变信号和振动信号进行预处理，判断传感器是否存在故障，并对异常数据进行修复。

6.根据权利要求1所述的大承载全钢瓦楞式电缆盘的状态监测装置，其特征在于，还包括信号接收单元、数据存储单元和6轴姿态传感器，其中：

7.根据权利要求6所述的大承载全钢瓦楞式电缆盘的状态监测装置，其特征在于，所述人机交互单元提供实时诊断、等时间间隔诊断和特定工况诊断三种工作模式：在电缆盘使用初期，采用等时间间隔诊断模式；在电缆盘使用中期采用特定工况诊断模式，通过6轴姿态传感器识别恶劣工况进行健康诊断；在电缆盘使用晚期，采用实时诊断的方式避免发生工程事故。

8.根据权利要求1所述的大承载全钢瓦楞式电缆盘的状态监测装置，其特征在于，所述中央处理单元还用于发送开始工作的指令给信号采集与传输单元，决定信号采集与传输单元是否开始工作。

9.一种大承载全钢瓦楞式电缆盘的状态监测方法，其特征在于，包括以下步骤：

10.根据权利要求9所述的大承载全钢瓦楞式电缆盘的状态监测方法，其特征在于，通过深度学习方法获取健康诊断结果，具体过程为：

技术总结
本发明公开了一种大承载全钢瓦楞式电缆盘的状态监测装置及方法，涉及机械结构健康诊断领域。包括信号采集与传输单元，用于检测应变信号和振动信号；中央处理单元，用于基于应变信号和振动信号，通过深度学习方法或者传统结构健康诊断的模式识别方法获取健康诊断结果，将健康诊断结果发送给人机交互单元；并基于健康诊断结果判断是否发生故障，当发生故障时将故障报警信号发送给危险报警单元；危险报警单元，用于接收故障报警信号并进行报警；人机交互单元，用于接收健康诊断结果并展示。本发明通过检测表征电缆盘状态的位姿、应变、振动信号，识别出电缆盘与外界的作用位置、作用方式和响应情况，完成电缆盘的健康诊断，避免发生重大工程事故。

技术研发人员：陈淑江,宋超
受保护的技术使用者：山东大学
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15