本申请涉及掘进机器人，尤其涉及一种掘进机器人设备健康状态评估方法、系统、设备及介质。
背景技术：
1、煤矿掘进设备在工况环境下运行面临着复杂且恶劣的条件。这些条件主要包括以下几个方面：复杂恶劣的工况环境：煤矿掘进设备工作环境复杂多变，机内故障源所激发的信号在传输至壳体时能量衰减严重，使得故障信号难以准确检测和捕捉。高干扰的现场环境：掘进机周围常伴随有其他辅助设备紧密配合，导致原始信号的信噪比非常低。煤岩地质条件变化：不可避免地受到煤岩地质条件变化和基础不稳定引发的随机冲击，这些冲击对设备的稳定性和可靠性提出更高要求。
2、在上述复杂恶劣的现场运行条件下，掘进机特别是截割滚筒等关键部位的机械故障频发。传统的设备健康评估方式主要依赖于计划维修和事故维修，这种方式不仅安全性威胁大，还容易导致资源浪费和设备可利用率降低。一旦设备发生故障停机，不仅会影响煤炭生产，还会增加设备维修的难度和成本。
3、因此，为了提高掘进设备的运行效率和安全性，降低故障率和维修成本，迫切需要一种能够实时、准确地评估掘进机健康状态的方法、系统、设备及介质，为设备的预防性维修提供数据支持，进而推动掘进系统的智能化升级。
技术实现思路
1、针对现有技术的上述不足，本申请提供一种掘进机器人设备健康状态评估方法、系统、设备及介质，以解决传统的设备健康评估方式主要依赖于计划维修和事故维修，不仅安全性威胁大，还容易导致资源浪费和设备可利用率降低的问题。
2、第一方面，本申请提供了一种掘进机器人设备健康状态评估方法，方法包括：基于掘进机器人的性能参数指标、状态监测指标、故障预警指标和维护管理指标，建立设备健康评估指标体系；获得打分终端上传的设备健康评估指标体系内各个指标的权重打分值，进而获得各个指标的指标权重；基于指标权重及指标对应的实时采集数据，完成掘进机器人设备健康状态评估。
3、进一步地，性能参数指标至少包括：运行效率、能耗指标、振动指标；状态监测指标至少包括：温度指标、压力指标、电流电压指标；故障预警指标至少包括：异常信号识别准确率指标、数据对比分析准确率指标；维护管理指标至少包括：维修周期指标、设备管理指标。
4、进一步地，获得打分终端上传的设备健康评估指标体系内各个指标的权重打分值，进而获得各个指标的指标权重，具体包括：
5、步骤1：对各个打分终端赋初始值为1。
6、步骤2：通过公式：
7、，
8、计算当前指标的初始加权平均值。
9、需要说明的是，m表示打分终端数量，n表示迭代次数，且n初始值为0，表示第i个打分终端第n次的终端值；表示第i个打分终端在第n次的权重打分值。
10、步骤3：通过公式：
11、，
12、计算各个指标第n+1次的修正权值；其中，表示第n次的m个权重打分值的均值。
13、步骤4：通过公式：
14、=，计算下一迭代过程中的值；
15、步骤5：确定与是否相等；当相等时，确定为当前指标的指标权重，否则，通过公式；n=n+1，更新n值，并返回步骤2。
16、进一步地，基于指标权重及指标对应的实时采集数据，完成掘进机器人设备健康状态评估，具体包括：
17、通过公式：
18、，
19、计算掘进机器人第j个指标在t时间的健康指数；其中，为预设最小数值，为预设最大数值，表示第j个指标在t时间的实时采集数据，表示预设平均值。
20、通过公式：
21、，
22、计算掘进机器人设备健康状态评估值；其中，表示第j个指标的指标权重，j表示指标总数。
23、第二方面，本申请提供了一种掘进机器人设备健康状态评估系统，系统包括：建立模块，用于基于掘进机器人的性能参数指标、状态监测指标、故障预警指标和维护管理指标，建立设备健康评估指标体系；获得模块，用于获得打分终端上传的设备健康评估指标体系内各个指标的权重打分值，进而获得各个指标的指标权重；评估模块，用于基于指标权重及指标对应的实时采集数据，完成掘进机器人设备健康状态评估。
24、进一步地，建立模块包括指标存储单元，用于存储性能参数指标、状态监测指标、故障预警指标、维护管理指标；其中，性能参数指标至少包括：运行效率、能耗指标、振动指标；状态监测指标至少包括：温度指标、压力指标、电流电压指标；故障预警指标至少包括：异常信号识别准确率指标、数据对比分析准确率指标；维护管理指标至少包括：维修周期指标、设备管理指标。
25、进一步地，获得模块包括运行步骤单元，用于运行：
26、步骤1：对各个打分终端赋初始值为1。
27、步骤2：通过公式：
28、，
29、计算当前指标的初始加权平均值；其中，m表示打分终端数量，n表示迭代次数，且n初始值为0，表示第i个打分终端第n次的终端值；表示第i个打分终端在第n次的权重打分值。
30、步骤3：通过公式：
31、，
32、计算各个指标第n+1次的修正权值；其中，表示第n次的m个权重打分值的均值。
33、步骤4：通过公式：
34、=，计算下一迭代过程中的值；
35、步骤5：确定与是否相等；当相等时，确定为当前指标的指标权重，否则，通过公式；n=n+1，更新n值，并返回步骤2。
36、进一步地，评估模块包括评估单元，用于通过公式：
37、，
38、计算掘进机器人第j个指标在t时间的健康指数；其中，为预设最小数值，为预设最大数值，表示第j个指标在t时间的实时采集数据，表示预设平均值。
39、通过公式：
40、，
41、计算掘进机器人设备健康状态评估值；其中，表示第j个指标的指标权重，j表示指标总数。
42、第三方面，本申请提供了一种掘进机器人设备健康状态评估设备，设备包括：处理器；以及存储器，其上存储有可执行代码，当可执行代码被执行时，使得处理器执行如上述任一项的一种掘进机器人设备健康状态评估方法。
43、第四方面，本申请提供了一种非易失性计算机存储介质，其上存储有计算机指令，计算机指令在被执行时实现如上述任一项的一种掘进机器人设备健康状态评估方法。
44、本领域技术人员能够理解的是，本申请至少具有如下有益效果：
45、本申请通过打分终端（专家打分），实现了获得各个采集数据的重要程度（指标权重）。进而基于指标权重和实时采集数据，实时计算掘进机器人设备健康状态评估值，进而完成掘进机器人设备健康状态评估，无需计划维修和事故维修，能够实现对掘进机在复杂恶劣工况下的健康状态进行预测性评估，为设备维护人员提供数据支持，有助于提前发现潜在故障并采取预防措施。
1.一种掘进机器人设备健康状态评估方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的掘进机器人设备健康状态评估方法，其特征在于，
3.根据权利要求1所述的掘进机器人设备健康状态评估方法，其特征在于，获得打分终端上传的设备健康评估指标体系内各个指标的权重打分值，进而获得各个指标的指标权重，具体包括：
4.根据权利要求1所述的掘进机器人设备健康状态评估方法，其特征在于，基于指标权重及指标对应的实时采集数据，完成掘进机器人设备健康状态评估，具体包括：
5.一种掘进机器人设备健康状态评估系统，其特征在于，所述系统包括：
6.根据权利要求5所述的掘进机器人设备健康状态评估系统，其特征在于，建立模块包括指标存储单元，
7.根据权利要求5所述的掘进机器人设备健康状态评估系统，其特征在于，获得模块包括运行步骤单元，
8.根据权利要求5所述的掘进机器人设备健康状态评估系统，其特征在于，评估模块包括评估单元，
9.一种掘进机器人设备健康状态评估设备，其特征在于，所述设备包括：
10.一种非易失性计算机存储介质，其特征在于，其上存储有计算机指令，所述计算机指令在被执行时实现如权利要求1-4任一项所述的一种掘进机器人设备健康状态评估方法。
