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申请/专利权人：中建八局第二建设有限公司

摘要：本发明属于机械设备工时计算技术领域，具体涉及一种机械设备工时计算系统和方法，所述机械设备工时计算系统包括振动传感器和云服务器，所述振动传感器安装在待检测振动的机械设备上，且所述振动传感器的输出端与云服务器无线通信连接；所述云服务器上具有根据机械设备振动情况计算工时的软件；与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：1利用本发明的机械设备工时计算系统和方法进行机械设备状态的判定，不需要提取机械设备加速度信号的多维特征，不需进行大量监督模型学习训练，使得机械设备工时计算更加简便，操作性更强；2本发明的机械设备工时计算系统和方法适用性强，可以用于不同机械设备工时的计算。

主权项：1.一种机械设备工时计算方法，其特征在于，利用机械设备工时计算系统计算机械设备工时，所述机械设备工时计算系统包括振动传感器、云服务器和用户侧的移动设备，所述振动传感器安装在待检测振动的机械设备上，且所述振动传感器的输出端与云服务器无线通信连接；所述云服务器上具有根据机械设备振动情况计算工时的软件；所述用户侧的移动设备包括手机和或笔记本电脑，所述用户侧的移动设备与云服务器无线通信连接；所述振动传感器为无线物联加速度传感器；所述待检测振动的机械设备包括挖掘机、铲运机、翻斗车和机床；机械设备工时计算方法包括以下步骤：步骤一所述振动传感器按照预设采样周期和采样频率不间断地采集机械设备的振动信号，并将采集的振动信号发送给远程的云服务器；步骤二所述云服务器根据振动信号的能量大小，识别出机械设备处于静止状态的时间段和非静止状态的时间段，所述非静止状态包括怠速状态和工作状态；步骤三所述云服务器对机械设备非静止状态时间段的振动信号能量的时域波形进行离群点数统计；当一个采样周期内的振动信号能量时域波形的离群点数大于离群点数阈值T2时，该采样周期对应的时间段内机械设备处于工作状态；当一个采样周期内的振动信号能量的时域波形的离群点数不大于离群点数阈值T2时，该采样周期对应的时间段内机械设备处于怠速状态；步骤四将步骤二中每个静止状态时间段的机械设备状态值赋值为-1；将步骤三中每个工作状态时间段的机械设备状态值赋值为1；将步骤三中每个怠速状态时间段的机械设备状态值赋值为0，得到初步的机械设备状态值时域图；步骤五对步骤四中的初步的机械设备状态值时域图进行时间平滑状态修正；所述时间平滑状态修正中将非静止状态时间段内的短时怠速时间段修正为工作状态时间段，所述短时怠速时间段内的机械设备状态值由0修正为1；步骤六步骤五完成时间平滑状态修正后，得到最终的机械设备状态值时域图；根据最终的机械设备状态值时域图进行机械设备工时数据分割并入库。

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