自动钻机钻杆转运过程故障诊断方法

摘要

为了监测自动钻机钻杆转运过程中机械手、钻杆箱及双夹持器的工作状态和配合状况，提出一种基于融合多源异构数据的故障诊断方法。首先，利用不同类型的传感器采集一维振动信号和二维图像信号；其次，对所采集的信号实施预处理：把机械臂图像信号转化为轨迹信号，并将机械臂一维运动感知信号转化为图像信号，进而有效地提取全局、局部特征；最后，使用一维卷积神经网络（1DCNN）、二维卷积神经网络（2DCNN）提取同一信号源的自特征，使用具有注意力机制的互特征融合网络以融合2个传感器的故障信号，实现高精度的故障诊断。采用某型自动钻机作为试验对象，对其钻杆转运过程进行故障诊断测试。结果表明，对于抓取失效、转运失效、递送失效3种不同类型的故障诊断，准确率分别为99.46%、99.48%、98.69%，满足自动钻机钻杆转运过程故障诊断需求。

关键词

自动钻机 / 故障诊断 / 钻杆转运 / CNN / YOLOv5

基金资助

国家重点研发计划项目(2022YFB4703600)