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智能数据分析在结构健康监测系统中的应用：以一台挖掘机为例的研究

河南启兴格电子科技有限公司

2025-11-17

导读：智能数据分析在结构健康监测系统中的应用：以一台挖掘机为例的研究

1、目的

目前，采矿企业对履带式挖掘机承载结构的结构完整性评估需求日益增加。结构健康监测（SHM）正成为评估此类状况的一种日益普及的方法。在无损检测（NDT）方法中，声发射（AE）是唯一能够对在役的斗轮挖掘机的结构完整性进行监测的技术，能够实现潜在故障区域的早期检测和定位。本文介绍了基于声发射的对行走式斗轮挖掘机的各种结构部件，包括上、下臂架弦杆、后支腿、桅杆和臂架悬挂元件的运行状态监测结果。

2、方法

为了诊断行走式拉铲挖掘机 ESh 24.95 金属结构的承载部件，使用了综合监测系统（CMS）。硬件组件作为分布式系统实现，用于诊断数据的采集和处理，由 CMS 电源单元、MNU 系列数据采集和处理模块、MNC 系列集中器、MNM 系列多功能测量模块、MNP 系列前置放大器以及 SR190M 共振传感器组成。在 CMS 中使用的 69 个传感器中，有 35 个安装在起重臂弦杆上（下弦杆 24 个，上弦杆 11 个），16 个传感器用于监测起重臂悬挂元件，16 个安装在后支腿和桅杆上；此外，在吊梁上还安装了 2 个声发射前置放大器。振幅判别阈值设定为 60 dB，测量频率范围为 100 ~ 500 kHz。该监测系统基于声发射（AE）方法的应用，并对诊断数据进行智能处理，包括自动验证声耦合质量以及对位置数据进行参数滤波。

3、结果

在履带式挖掘机以 60 dB振幅阈值运行时，检测到了强烈的声学噪声。为抑制噪声，采用了参数滤波，显著降低了均匀背景噪声和错误定位点的数量。该滤波算法确定声发射数据与物理模型的一致性，并排除具有给定声学路径的非典型特征的声发射脉冲。对履带式挖掘机上部臂架结构的监测显示，在 24 小时内每个操作周期的局部事件平均数量从 45 至 55 次减少到 5 至 10 次。应用空间参数滤波进一步将每个周期的错误定位减少到 2 至 5 次，并消除了大部分虚假定位簇，尤其是那些出现在定位图边界处的点。