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申请/专利权人：陕西重构智信科技有限公司

摘要：本发明公开了一种基于皮带机噪声的运行监测诊断方法及系统，涉及皮带机故障诊断技术领域，定时通过噪声预测模型综合分析特征数据，输出皮带机的异常赋值，并依据皮带机异常赋值与预设梯度阈值的对比结果预测皮带机的噪声分贝增加速度，根据预测结果将运行中的皮带机划入正常区域、待测区域以及异常区域，将异常区域以及待测区域中的皮带机信息发送至管理平台，管理平台需要对异常区域中的皮带机进行管理。该诊断系统能够通过噪声预测模型综合分析特征数据，输出皮带机的异常赋值，并依据皮带机异常赋值与预设梯度阈值的对比结果预测皮带机的噪声分贝增加速度，从而在皮带机的噪声分贝超过分贝阈值之前进行管理，保障皮带机的稳定运行。

主权项：1.一种基于皮带机噪声的运行监测诊断方法，其特征在于：所述诊断方法包括以下步骤：诊断系统获取工厂中皮带机的数量，将所有皮带机进行编号后，生成皮带机集合，在皮带机运行过程中，获取皮带机的设备数据以及皮带机输送的物料数据，提取设备数据和物料数据中的特征数据；定时通过噪声预测模型综合分析特征数据，输出皮带机的异常赋值，并依据皮带机异常赋值与预设梯度阈值的对比结果预测皮带机的噪声分贝增加速度；根据预测结果将运行中的皮带机划入正常区域、待测区域以及异常区域，将异常区域以及待测区域中的皮带机信息发送至管理平台；监测待测区域内皮带机的实时噪声，并结合实时噪声与待测区域中皮带机的异常赋值判断将待测区域中皮带机划入正常区域或异常区域；定期管理所有皮带机时，获取所有皮带机的历史异常赋值后，基于历史异常赋值计算管理排序值，将所有皮带机依据管理排序值由大到小进行排序，生成皮带机列表，以皮带机列表正序对工厂内的所有皮带机进行维护；所述噪声预测模型的函数表达式为：ycf＝eα*TUI+β*PYJ+γ*CLY，式中，ycf为异常赋值，TUI为皮带张力均匀性指数，PYJ为滚筒旋转偏移角度，CLY为材料影响系数，α、β、γ分别为皮带张力均匀性指数、滚筒旋转偏移角度、材料影响系数的比例系数，且α、β、γ均大于0；依据皮带机异常赋值与预设梯度阈值的对比结果预测皮带机的噪声分贝增加速度，包括以下步骤：梯度阈值包括第一异常阈值以及第二异常阈值，第一异常阈值用于预测皮带机的噪声分贝是否会增加，第二异常阈值用于预测皮带机的噪声分贝增加速度快慢；获取异常赋值后，将异常赋值与第一异常阈值以及第二异常阈值进行对比，若异常赋值≤第一异常阈值，预测皮带机的噪声分贝不会增加，若异常赋值第一异常阈值，预测皮带机的噪声分贝会增加，若异常赋值＞第一异常阈值，且异常赋值≤第二异常阈值，预测皮带机的噪声分贝增加速度慢，若异常赋值＞第二异常阈值，预测皮带机的噪声分贝增加速度快；根据预测结果将运行中的皮带机划入正常区域、待测区域以及异常区域，包括以下步骤：将预测噪声分贝不会增加的皮带机划入正常区域，将预测噪声分贝增加速度慢的皮带机划入待测区域，将预测噪声分贝增加速度快的皮带机划入异常区域。

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