機械設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)控是工業(yè)自動化最基本而不可或缺的技術(shù),但工業(yè)場景與設(shè)備種類繁多,傳統(tǒng)的狀態(tài)監(jiān)控通常只能用于指定的一種或幾種場景與設(shè)備,不具備通用性,或是移植起來費時費力。本文使用K-均值和分層聚類方法,給出了一種將機械設(shè)備的噪聲按照波形特點進(jìn)行聚類,進(jìn)而通過噪聲波形監(jiān)控機械設(shè)備的運行狀態(tài)的技術(shù)。從對幾種不同機械設(shè)備的噪聲數(shù)據(jù)的聚類結(jié)果的直觀觀察與統(tǒng)計分析可以看出,算法成功將不同的工作狀態(tài)做出了很好的區(qū)分,并且?guī)缀醪唤?jīng)過任何算法與參數(shù)的調(diào)整,就能在所測試的三種機械設(shè)備間移植,在不同的設(shè)備間有良好的通用性。此外,該監(jiān)控手段的硬件安裝十分便捷,僅需要在待監(jiān)控設(shè)備外側(cè)安裝采集聲音的麥克風(fēng)與數(shù)據(jù)傳輸設(shè)備,是一種在解決大規(guī)模且種類多樣的機械設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)控方面表現(xiàn)優(yōu)越的新型手段。

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圖2 行進(jìn)電機聚類宏觀效果圖示

細(xì)節(jié)方面，標(biāo)簽0對應(yīng)了一種幾乎沒有噪聲，僅僅很偶爾會出現(xiàn)一次短暫的脈沖的信號，被確認(rèn)為關(guān)機或停轉(zhuǎn)狀態(tài)，而短暫的脈沖是廠房中偶爾有物品落在地上引起，標(biāo)簽1被確認(rèn)為電機開機但處于無負(fù)載運動的狀態(tài)，這段時間電機僅需要帶動傳送帶進(jìn)行運動，噪聲整體幅值較低，存在一些小幅度的上下波動是因為廠....

圖3 行進(jìn)電機聚類細(xì)節(jié)效果圖示

將3種不同的標(biāo)簽對應(yīng)的聚類中心的高頻、低頻信號直方圖積分信息進(jìn)行提取，結(jié)果如圖4、圖5所示。圖4各聚類中心對應(yīng)的高頻信號幅值分布函數(shù)

圖4 各聚類中心對應(yīng)的高頻信號幅值分布函數(shù)

圖3行進(jìn)電機聚類細(xì)節(jié)效果圖示圖5各聚類中心對應(yīng)的低頻信號幅值分布函數(shù)

圖5 各聚類中心對應(yīng)的低頻信號幅值分布函數(shù)

圖4各聚類中心對應(yīng)的高頻信號幅值分布函數(shù)從聚類中心的特點也容易看出前面直觀比較得到的信息，標(biāo)簽0絕大部分高頻信號都分布在最低的兩個區(qū)間，低頻信號則在最低的七個區(qū)間，而標(biāo)簽1的高低頻信號幅值雖然也較低，但集中分布在高頻的第6～8個區(qū)間和低頻的第5～10個區(qū)間，相比標(biāo)簽0要高，標(biāo)簽....

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