成果名称：	基于振动分析+机器学习的大型门座起重机减速箱故障特征及诊断技术研究
登记日期：	2022-04-15
完成单位：	广东省特种设备检测研究院珠海检测院
完成人员：	林晓明,梁敏健,戚政武,林少杰,黄铮,潘乐臣,杨宁祥,李继承,陈建勋
研究起止日期：	2020-02-01至2022-02-28
主要应用行业：	科学研究和技术服务业
高新技术领域：	先进制造
评价单位：	广东省特种设备检测研究院
评价日期：	2022-03-09
成果简介：	一、任务来源
本项目来源于广东省特种设备检测研究院下达的科技项目《基于振动分析+机器学习的大型门座起重机减速箱故障特征及诊断技术研究》（编号：2020JD-2-04）。
二、研究的主要内容
针对目前大型门座起重机减速箱故障诊断手段存在的早期损伤难以检测、对信号采集和处理要求高、算法模型泛化能力差等问题，项目提出一种基于浅层LSTM神经网络和数据增强的大型门座起重机减速箱机械故障识别模型，研制了基于神经网络和labview的大型门座起重机减速箱故障隐患识别系统，具有门座起重机减速箱振动信号的自动化数据采集、参数计算、特征提取及隐患识别功能、在门座起重机日常检测场景中实现应用，自动实现对起重机减速箱齿轮断齿/缺齿、齿根/齿面磨损、轴承内外圈等故障的特征提取和故障识别。
研究内容
如图1所示，项目包括以下三方面内容：大型门座起重机减速箱故障特征研究（左）、基于深度学习的大型门座起重机减速箱隐患识别智能算法（中）、基于人工智能的大型门座起重机减速箱故障隐患识别装置开发(右)。
三、主要技术经济指标
门座起重机减速箱故障隐患识别深度学习装置，具有机械振动信号的自动化数据采集、参数计算、特征提取及隐患识别功能，可智能化识别轴承内圈/外圈/内外圈故障、齿轮断齿/缺齿、齿根/齿面磨损等两大类故障，识别正确率达95%。
四、研究成果
（1）系统装置：开发基于人工智能的自动扶梯机械故障识别装置；
（2）专利：申请发明专利1件，授权实用新型专利1件；
（3）论文：发表论文3篇；
（4）软著：获得软件著作权登记1件；
（5）报告：项目详细技术研究报告1份；