用于高压泵机的喷油异常监测方法与流程

1.本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种用于高压泵机的喷油异常监测方法。


背景技术：

2.随着高压泵机在众多机械设备中的应用，高压泵机运行的稳定性决定了整个设备的安全性，运行状态下对高压泵机的状态检测是判断设备是否安全稳定运行的重要手段。
3.利用传感器等设备采集高压泵机在启动状态下的振动信号，振动信号是一种灵敏度非常高的信号，当高压泵机内部出现问题，可以通过采集的振动信号进行表征，传统的对于振动信号的分析方法会将振动信号离散化成多个数据点，但是仅从数据点的数据值来判断振动信号是否异常，判断依据主要通过先验知识，也即是数据值超过先验值区间过多的情况下才能进行异常判断，如果数据值是处于先验值区间内的，就无法准确的判断振动信号是否为异常信号，以振动信号的幅值为例，如果正常振动信号的幅值区间为20到100，而采集的振动信号的幅值区间为30到100，此时就无法精准的判断采集的振动信号是微弱异常或是正常信号，也就无法精准的判断高压泵机的喷油是否异常。


技术实现要素：

4.为了解决上述技术问题，本发明的目的在于提供一种用于高压泵机的喷油异常监测方法，所采用的技术方案具体如下：
5.本发明一个实施例提供了一种用于高压泵机的喷油异常监测方法：在预设时段内采集高压泵机运行时的振动信号；根据振动信号获得预设种类的关键参数；将每种关键参数中的预设数量的关键参数映射为灰度值得到振动灰度图；
6.将振动灰度图中每行像素进行分割得到至少两个判断像素序列；将每个判断像素序列中灰度值相同的像素归为一类，并将每类像素按照在振动灰度图中的顺序进行排列得到至少两个像素序列；在每个像素序列中每隔两个像素获取一个像素对，得到每个像素序列对应的至少两个像素对；每个像素序列对应的各像素对中两个像素之间的距离的最小值为每个像素序列的周期距离；根据振动灰度图中每行像素对应的至少两个像素序列的周期距离得到每行像素对应的周期距离矩阵；
7.根据周期距离矩阵中不同行的两个相同灰度值的像素序列对应的周期距离得到两个相同灰度值的像素序列的振动异常指数；利用所述振动异常指数和周期距离矩阵中不同行的两个相同灰度值的像素序列对应的周期距离的差值的绝对值得到周期距离矩阵的信号异常系数；根据振动灰度图中每行像素对应的周期距离矩阵的信号异常系数判断高压泵机的喷油是否异常。
8.优选地，将每种关键参数中的预设数量的关键参数映射为灰度值得到振动灰度图，包括：将每种关键参数中的预设数量的关键参数按照时序进行排列得到每种关键参数的参数序列；利用每种关键参数的参数序列组成参数矩阵，其中参数矩阵中的每行元素为
每种关键参数的参数序列；将参数矩阵中的每个元素映射为每个像素的灰度值得到振动灰度图。
9.优选地，将振动灰度图中每行像素进行分割得到至少两个判断像素序列，包括：从每行像素的第一个像素进行分割，得到的各判断像素序列的元素的数量相等。
10.优选地，根据振动灰度图中每行像素对应的至少两个像素序列的周期距离得到每行像素对应的周期距离矩阵，包括：将振动灰度图中每行像素对应的每个判断像素序列的至少两个像素序列的周期距离按照像素序列的灰度值升序的顺序排列，作为每行像素对应的周期距离矩阵中的每行元素。
11.优选地，振动异常指数为：
[0012][0013]
其中，bz(hb)表示周期距离矩阵中不同行的灰度值为hb的两个像素序列的振动异常指数；d(hb(i))表示周期距离矩阵中第i行中的灰度值为hb的像素序列的周期距离；d(hb(j))表示周期距离矩阵中第j行中的灰度值为hb的像素序列的周期距离；n表示周期距离矩阵中列的数量；表示常数系数；mg()表示取最大值函数；hb表示周期距离矩阵中不同行的两个像素序列的灰度值。
[0014]
优选地，周期距离矩阵的信号异常系数为：
[0015][0016]
其中，b
p
表示第p个周期距离矩阵的信号异常系数；a表示第p个周期距离矩阵中矩阵的行组成的集合；i和j分别表示第p个周期距离矩阵中第i行和第j行，且i和j不相等；p
ij
|δ
mg
(k)|表示第p个周期距离矩阵中第i行和第j行中灰度值为k的两个像素序列对应的周期距离的差值的绝对值；bz(k)表示第p个周期距离矩阵中第i行和第j行中灰度值为k两个像素序列的振动异常指数；min表示第p个周期距离矩阵中周期距离对应的像素序列的灰度值的最小值；max表示第p个周期距离矩阵中周期距离对应的像素序列的灰度值的最大值。
[0017]
优选地，根据振动灰度图中每行像素对应的周期距离矩阵的信号异常系数判断高压泵机的喷油是否异常，包括：设定判断阈值，只要有一个周期距离矩阵的信号异常系数大于判断阈值，则高压泵机的喷油出现异常。
[0018]
优选地，所述判断阈值设置为45。
[0019]
优选地，若判断高压泵机的喷油没有出现异常，则记录对应时刻泵机的振动信号。
[0020]
优选地，判断判断高压泵机的喷油出现异常后，反馈异常信号，通知工作人员进行检修。
[0021]
本发明实施例至少具有如下有益效果：本发明基于采集的高压泵机运行时的振动信号获得预设种类的关键参数，同时将关键参数转化为了图数据，得到了振动灰度图，可以从振动灰度图中像素的分布对高压泵机的振动信号进行分析，使得分析的更加全面；同时利用振动信号得到了多种类别的关键参数，基于多种关键参数进行分析，提高了分析的准确性；进一步的，对振动灰度图中的每行像素进行分割得到判断像素序列，获得判断像素序列中灰度值相同的像素组成像素序列，像素序列中像素对中两个像素之间的距离相当于振
动信号中相同的数据点之间的距离，然后得到像素序列的周期距离组成周期距离矩阵，基于周期距离矩阵进行分析得到信号异常系数，根据信号异常系数判断高压泵机喷油是否异常，解决了仅仅从关键参数的大小难以识别高压泵机喷油异常的问题，能够精准的识别高压泵机的喷油异常。
附图说明
[0022]
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案和优点，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它附图。
[0023]
图1为本发明实施例提供的一种用于高压泵机的喷油异常监测方法的方法流程图。
具体实施方式
[0024]
为了更进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本发明提出的一种用于高压泵机的喷油异常监测方法，其具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下。在下述说明中，不同的“一个实施例”或“另一个实施例”指的不一定是同一实施例。此外，一或多个实施例中的特定特征、结构、或特点可由任何合适形式组合。
[0025]
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。
[0026]
下面结合附图具体的说明本发明所提供的一种用于高压泵机的喷油异常监测方法的具体方案。
[0027]
实施例：
[0028]
本发明的主要应用场景为：高压泵机是众多机械设备中的关键组成部分，高压泵机的正常运行对于机械设备的运行有着至关重要的作用，可以基于高压泵机运行时的振动信号进行分析，对高压泵机的运行状态进行检测。
[0029]
请参阅图1，其示出了本发明实施例提供的一种用于高压泵机的喷油异常监测方法的方法流程图，该方法包括以下步骤：
[0030]
步骤s1，在预设时段内采集高压泵机运行时的振动信号；根据振动信号获得预设种类的关键参数；将每种关键参数中的预设数量的关键参数映射为灰度值得到振动灰度图。
[0031]
在高压泵机上的多个位置安装传感器，传感器选择需要考虑安装环境、传感器灵敏度、传感器精度等多个参数，机械设备上常用传感器包括五大类：电感式振动传感器，电涡流式振动传感器，电容式振动传感器，电阻应变式振动传感器，压电式振动加速度传感器。每类振动传感器中包含多种型号，本方案采用电涡流传感器，型号为hz-891xlt08-m10x1-b-01-05-50型。同时在预设时段内采集高压泵机运行时的振动信号，优选地，本实施例中预设时段为30分钟，实施者可以根据实际情况对预设时段的时长进行调整。
[0032]
采集的振动信号中夹杂着噪声信号，为了获取真实有用的高压泵机振动信号，需
要对采集到的振动信号进行去噪，常用的信号去噪滤波器包括贝塞尔低通滤波器，巴特沃斯滤波器，切比雪夫(i型、ii型)滤波器，椭圆滤波器等多种滤波器，优选地，本发明采用巴特沃斯滤波器完成去噪处理，至此可以得到去噪后的高压泵机振动信号xh。
[0033]
在高压泵机运行状态下振动信号的关键参数主要是信号幅值f，采样频率f，能量w，功率p等连续参数，对于振动信号xh，获取高压泵机在运行状态下的预设种类的关键参数，其中共有m种关键参数，需要说明的是，选取的关键参数的种类数需要实施者根据具体情况进行选择，且需要保证得到的参数都是连续的；其中每种关键参数中，关键参数的数量为预设数量s，优选地，本实施例中s的取值为900，需要说明的是，在利用振动信号获取每种关键参数时，需要对振动信号离散化，离散化时的时间间隔为1秒，每种关键参数中预设数量的关键参数也可以看做在s个时刻获得的。
[0034]
进一步的，根据离散化后得到的m种的关键参数得到参数矩阵，将每种关键参数中的预设数量的关键参数按照时序进行排列得到每种关键参数的参数序列；利用每种关键参数的参数序列组成参数矩阵，其中参数矩阵中的每行元素为每种关键参数的参数序列，表示为：
[0035][0036]
其中，a表示参数矩阵，a
11
表示第一种关键参数中时序上的第一个关键参数，a
1s
表示第一种关键参数中时序上的第s个关键参数，a
ms
表示第m种关键参数中的第s个关键参数，其中参数矩阵中的其余元素的含义以相同方式理解；为了避免不同关键参数计算时量纲不同造成的影响，将参数矩阵中的所有关键参数的参数值都映射到灰度值区间[0,255]中，其中将关键参数的参数值映射到灰度值区间[0,255]为现有技术，在此不再进行详细阐述，结合关键参数在参数矩阵中的位置，将参数矩阵中的每一行关键参数转化为灰度图中的每一行像素，例如a
ms
对应灰度图中第m行第s列的像素，像素的灰度值为每个关键参数映射到灰度区间后对应的值，将参数矩阵中的每个关键参数进行转化，得到参数矩阵对应的振动灰度图t。
[0037]
将利用振动信号得到的关键参数的参数值转化成包含多个关键参数信息的振动灰度图，能够从一张振动灰度图中获取振动信号多个关键参数的值的大小排序以及多个变化规律，能够有效的筛选出振动信号中的哪些关键参数是正常的，哪些关键参数是异常的，相较于单一的关键参数的参数值，振动信号对应的振动灰度图能够更加精准的监测高压泵机的运行状态。
[0038]
步骤s2，将振动灰度图中每行像素进行分割得到至少两个判断像素序列；将每个判断像素序列中灰度值相同的像素归为一类，并将每类像素按照在振动灰度图中的顺序进行排列得到至少两个像素序列；在每个像素序列中每隔两个像素获取一个像素对，得到每个像素序列对应的至少两个像素对；每个像素序列对应的各像素对中两个像素之间的距离的最小值为每个像素序列的周期距离；根据振动灰度图中每行像素对应的至少两个像素序列的周期距离得到每行像素对应的周期距离矩阵。
[0039]
在关键参数矩阵a中，每一行是一种关键参数从第一时刻到s时刻的关键参数，对应到泵机振动灰度图中，每一行的像素的灰度值是一个关键参数转换得到的，每一列像素是采集的振动信号中每一时刻对应的所有的关键参数转化而来的。
[0040]
在本发明中，采集的数据包括m种关键参数在s个时刻的数据，对于一个周期信号，在周期起止时刻的信号的幅值、能量等关键参数的值是比较接近的，在振动灰度图t中对应的灰度值也是比较接近的，当参数矩阵中第一行关键参数中某些时刻获得关键参数的参数值相等的，那么这些时刻对应的其他种类的关键参数中的关键参数的参数值应该也是接近的或者相等的，这些的关系反映到在振动灰度图t中表现为这些时刻获得的关键参数对应的像素的灰度值也应当相等或者接近。
[0041]
在泵机振动灰度图t中，如果一个灰度值h1对应的像素分布的位置相对较多，距离均匀，说明这个灰度值为h1所有像素对应的是一个周期信号，且这个周期信号是振动信号中正常状态的信号分量；如果泵机振动灰度图t中某个较小的灰度值h2对应的像素之间的分布距离长短不一，像素数量偏少的周期信号，那么认为灰度值h2对应的周期信号是持续时间短，幅值小的周期信号的信号分量，这种信号是异常信号，说明此时高压泵机处于异常运行状态。
[0042]
如果振动信号是一个正常的周期信号，在泵机振动灰度图t中每一行相同灰度值的像素之间的像素间隔应该是相等的，因为周期信号内局部极值的时间间隔是固定的，且振动灰度图中每行像素对应的是一种类型的关键参数，需要对振动灰度图中的每行参数进行分析，因此考虑将每一行的s个像素进行分割，分割周期记为t，t表示了每次分割获得的像素的数量，优选地，t的取值为60，从每行像素的第一个像素进行分割，得到c个判断像素序列，且c的取值为15，也就是一行像素可以均匀的分割成15个长度相等的判断像素序列，每个判断像素序列中像素的数量相等。
[0043]
进一步的，将每个判断像素序列中的灰度值相同的像素归为一类，并将每类像素按照在振动灰度图中的顺序进行排列得到至少两个像素序列，灰度值最大的像素序列中的像素记为第1类，其最大的灰度值记为max，如果振动灰度图中一行像素对应的多个判断像素序列共获得m个像素序列，则最小灰度值对应的像素序列为第m类灰度值相同的像素，其最小得到灰度值记为min；由于一个像素序列中像素的灰度值相等，因此每个像素序列对应一个灰度值。由于采集振动信号时，是从高压泵机开始启动开始采集的，所以振动信号也是从起始开始的，因此在像素序列中，每隔两个像素组成一个像素对，获得每个像素对中两个像素之间的距离，如果像素对中这两个像素在振动灰度图中是相邻的两个像素，则这两个像素之间的距离为1，如果两个像素在振动灰度图中间相隔一个像素，则两个像素之间的距离为2，以此类推，获得像素序列中每个像素对中两个像素之间的距离，其中每个像素序列中各像素对之间的距离的最小值为每个像素序列的周期距离；其中振动灰度图中每行像素的每个判断像素序列对应多个像素序列，因此振动灰度图中的每行像素中的一个判断像素序列对应多个周期距离。
[0044]
基于振动灰度图中的一行像素的每个判断像素序列的多个像素序列的周期距离构建该行像素对应的周期距离矩阵，具体为，将一行像素的一个判断像素序列的多个像素序列的周期距离按照像素序列的灰度值升序的顺序排列，作为该行像素对应的周期距离矩阵中的一行元素，以此得到该行像素对应的周期距离矩阵，一个周期距离矩阵共有15行元
素。
[0045]
另外，需要说明的是，由于一行像素的多个判断像素序列的像素序列的数量可能不相等，就会导致周期距离矩阵每行元素的数量不相等，此时需要进行补零处理，使得每行元素的数量相等，同时，获得每行像素对应的周期距离矩阵时，也要保证每个周期距离矩阵的尺寸相等，此时需要将尺寸最大的一个周期距离矩阵作为模板，将其他的周期距离矩阵进行补零，使得得到的所有周期距离矩阵的尺寸相同。
[0046]
至此可以得到振动灰度图中第一行像素到第m行像素的周期距离矩阵，第一行像素的周期距离矩阵为y1，第m行的像素对应的周期距离矩阵记为ym，至此获得了振动灰度图中每行像素对应的周期距离矩阵。
[0047]
步骤s3，根据周期距离矩阵中不同行的两个相同灰度值的像素序列对应的周期距离得到两个相同灰度值的像素序列的振动异常指数；利用所述振动异常指数和周期距离矩阵中不同行的两个相同灰度值的像素序列对应的周期距离的差值的绝对值得到周期距离矩阵的信号异常系数；根据振动灰度图中每行像素对应的周期距离矩阵的信号异常系数判断高压泵机的喷油是否异常。
[0048]
在步骤s2中得到振动灰度图中每行像素对应的周期距离矩阵，又因为每行像素包含了振动信号中每种类型的关键参数的信息，基于周期距离矩阵中不同行的相同灰度值两个像素序列对应的周期距离得到两个灰度值相同的像素序列的振动异常指数，振动异常指数为：
[0049][0050]
其中，bz(hb)表示周期距离矩阵中不同行的灰度值为hb的两个像素序列的振动异常指数；d(hb(i))表示周期距离矩阵中第i行中的灰度值为hb的像素序列的周期距离；d(hb(j))表示周期距离矩阵中第j行中的灰度值为hb的像素序列的周期距离；n表示周期距离矩阵中列的数量；表示常数系数，其中常数系数的取值为1，是为了防止分母取零的情况出现；mg()表示取最大值函数；hb表示周期距离矩阵中不同行的两个像素序列的灰度值。
[0051]
振动异常指数bz(hb)反映了对应的周期距离矩阵中周期距离的分布情况，如果此高压泵机的周期距离矩阵中的灰度值一致的像素序列分布均匀，也就表示振动灰度图中灰度值一致的像素分布均匀，那么和的计算结果就是相等的，则对应的振动异常指数就会较小，表示振动信号中这个关键参数相对稳定，如果此高压泵机的振动灰度图中灰度值一致的像素分布不均匀，部分区域像素多，部分区域像素少，那么中的和的计算结果就是不相等的，就会有一个值大于1，则此振动异常指数就会较大，表示振动信号中这个关键参数相对不稳定，振动信号异常的概率也就会很大。
[0052]
进一步的，根据每个灰度值的两个像素序列的振动异常指数计算振动灰度图中每一行像素对应的信号异常系数b，以振动灰度图中第p行像素对应的周期距离矩阵计算振动灰度图中第p行对应的信号异常系数b
p
：
[0053][0054]
其中，b
p
表示第p个周期距离矩阵的信号异常系数；a表示第p个周期距离矩阵中矩阵的行组成的集合；i和j分别表示第p个周期距离矩阵中第i行和第j行，且i和j不相等；p
ij
|δ
mg
(k)|表示第p个周期距离矩阵中第i行和第j行中灰度值为k的两个像素序列对应的周期距离的差值的绝对值；bz(k)表示第p个周期距离矩阵中第i行和第j行中灰度值为k两个像素序列的振动异常指数；min表示第p个周期距离矩阵中周期距离对应的像素序列的灰度值的最小值；max表示第p个周期距离矩阵中周期距离对应的像素序列的灰度值的最大值。p
ij
|δ
mg
(k)|的值越大，说明在振动灰度图中相同灰度值的像素分布的越不均匀，从而可以表征振动信号的异常。
[0055]
振动灰度图中第p行的像素对应的信号异常系数b
p
反映了振动灰度图t内第p行像素中相同灰度值的像素的分布均匀程度，信号异常系数b
p
越大，表明对应的振动信号的每种关键参数的参数值的变化较大且不规律，这个振动信号越有可能是喷油异常状态下采集的振动信号，对于所有的m个大小相等的周期距离矩阵，可以计算得到每个周期距离矩阵对应的信号异常系数b，也即是振动灰度图中每行像素对应的信号异常系数b，得到m个信号异常系数b，也即是通过振动信号采集的每种关键参数对应的信号异常系数来反映振动信号是否异常。对于信号异常系数b设置判断阈值yb，优选地，判断阈值yb经验值取45，只要出现一个周期距离矩阵的信号异常系数，也即是一种关键参数对应的信号异常系数b大于判断阈值，则认为振动信号是高压泵机喷油异常状态下采集的，也即是高压泵机喷油出现了异常，其运行状态是异常的。
[0056]
如果判断高压泵机的运行状态是正常运行状态，那么记录当前时刻泵机的振动信号以便后续参考，如果判断高压泵及处于喷油异常状态，应立刻停止高压泵机的运行并进行维修。
[0057]
需要说明的是：上述本发明实施例先后顺序仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。且上述对本说明书特定实施例进行了描述。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
[0058]
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。
[0059]
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

技术特征：
1.一种用于高压泵机的喷油异常监测方法，其特征在于，该方法包括：在预设时段内采集高压泵机运行时的振动信号；根据振动信号获得预设种类的关键参数；将每种关键参数中的预设数量的关键参数映射为灰度值得到振动灰度图；将振动灰度图中每行像素进行分割得到至少两个判断像素序列；将每个判断像素序列中灰度值相同的像素归为一类，并将每类像素按照在振动灰度图中的顺序进行排列得到至少两个像素序列；在每个像素序列中每隔两个像素获取一个像素对，得到每个像素序列对应的至少两个像素对；每个像素序列对应的各像素对中两个像素之间的距离的最小值为每个像素序列的周期距离；根据振动灰度图中每行像素对应的至少两个像素序列的周期距离得到每行像素对应的周期距离矩阵；根据周期距离矩阵中不同行的两个相同灰度值的像素序列对应的周期距离得到两个相同灰度值的像素序列的振动异常指数；利用所述振动异常指数和周期距离矩阵中不同行的两个相同灰度值的像素序列对应的周期距离的差值的绝对值得到周期距离矩阵的信号异常系数；根据振动灰度图中每行像素对应的周期距离矩阵的信号异常系数判断高压泵机的喷油是否异常。2.根据权利要求1所述的一种用于高压泵机的喷油异常监测方法，其特征在于，所述将每种关键参数中的预设数量的关键参数映射为灰度值得到振动灰度图，包括：将每种关键参数中的预设数量的关键参数按照时序进行排列得到每种关键参数的参数序列；利用每种关键参数的参数序列组成参数矩阵，其中参数矩阵中的每行元素为每种关键参数的参数序列；将参数矩阵中的每个元素映射为每个像素的灰度值得到振动灰度图。3.根据权利要求1所述的一种用于高压泵机的喷油异常监测方法，其特征在于，所述将振动灰度图中每行像素进行分割得到至少两个判断像素序列，包括：从每行像素的第一个像素进行分割，得到的各判断像素序列的元素的数量相等。4.根据权利要求1所述的一种用于高压泵机的喷油异常监测方法，其特征在于，所述根据振动灰度图中每行像素对应的至少两个像素序列的周期距离得到每行像素对应的周期距离矩阵，包括：将振动灰度图中每行像素对应的每个判断像素序列的至少两个像素序列的周期距离按照像素序列的灰度值升序的顺序排列，作为每行像素对应的周期距离矩阵中的每行元素。5.根据权利要求1所述的一种用于高压泵机的喷油异常监测方法，其特征在于，所述振动异常指数为：其中，b
z
(h
b
)表示周期距离矩阵中不同行的灰度值为h
b
的两个像素序列的振动异常指数；d(h
b
(i))表示周期距离矩阵中第i行中的灰度值为h
b
的像素序列的周期距离；d(h
b
(j))表示周期距离矩阵中第j行中的灰度值为h
b
的像素序列的周期距离；n表示周期距离矩阵中列的数量；表示常数系数；mg()表示取最大值函数；h
b
表示周期距离矩阵中不同行的两个像素序列的灰度值。6.根据权利要求1所述的一种用于高压泵机的喷油异常监测方法，其特征在于，所述周期距离矩阵的信号异常系数为：
其中，b
p
表示第p个周期距离矩阵的信号异常系数；a表示第p个周期距离矩阵中矩阵的行组成的集合；i和j分别表示第p个周期距离矩阵中第i行和第j行，且i和j不相等；p
ij
|δ
mg
(k)|表示第p个周期距离矩阵中第i行和第j行中灰度值为k的两个像素序列对应的周期距离的差值的绝对值；b
z
(k)表示第p个周期距离矩阵中第i行和第j行中灰度值为k两个像素序列的振动异常指数；min表示第p个周期距离矩阵中周期距离对应的像素序列的灰度值的最小值；max表示第p个周期距离矩阵中周期距离对应的像素序列的灰度值的最大值。7.根据权利要求1所述的一种用于高压泵机的喷油异常监测方法，其特征在于，所述根据振动灰度图中每行像素对应的周期距离矩阵的信号异常系数判断高压泵机的喷油是否异常，包括：设定判断阈值，只要有一个周期距离矩阵的信号异常系数大于判断阈值，则高压泵机的喷油出现异常。8.根据权利要求7所述的一种用于高压泵机的喷油异常监测方法，其特征在于，所述判断阈值设置为45。9.根据权利要求7所述的一种用于高压泵机的喷油异常监测方法，其特征在于，若判断高压泵机的喷油没有出现异常，则记录对应时刻泵机的振动信号。10.根据权利要求7所述的一种用于高压泵机的喷油异常监测方法，其特征在于，判断判断高压泵机的喷油出现异常后，反馈异常信号，通知工作人员进行检修。

技术总结
本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种用于高压泵机的喷油异常监测方法。该方法包括：将每种关键参数中的预设数量的关键参数映射为灰度值得到振动灰度图，基于振动灰度图得到每个像素序列的周期距离；根据振动灰度图中每行像素对应的至少两个像素序列的周期距离得到每行像素对应的周期距离矩阵；得到两个相同灰度值的像素序列的振动异常指数，基于振动异常指数和周期距离矩阵中不同行的两个相同灰度值的像素序列对应的周期距离的差值的绝对值得到周期距离矩阵的信号异常系数；根据振动灰度图中每行像素对应的周期距离矩阵的信号异常系数判断高压泵机的喷油是否异常。本发明能够精准的监测高压泵机的喷油异常。明能够精准的监测高压泵机的喷油异常。明能够精准的监测高压泵机的喷油异常。


技术研发人员：徐继永
受保护的技术使用者：德州润泓五金机电设备有限公司
技术研发日：2023.08.25
技术公布日：2023/10/15