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液压零碎毛病诊断技术研讨近况和开展趋向
 
阅读次数:856次  添加工夫:2017-2-17 13:09:20
 

根据液压零碎毛病诊断技术特点,其可分为以下三个开展阶段。

 1.1原始诊断阶段

  该阶段由于呆板配备比拟复杂,毛病诊断次要依托专家或维修职员经过感官、经历和复杂仪表,对毛病停止诊断并扫除毛病。常用的办法有感观诊断法、逻辑剖析法、图论法和仪器检测法。陆望龙从工程理论动身编写了《液压阀和液压控制零碎》细致阐述了客观诊断法的诊断方法办法及每种办法的使用机遇,为液压零碎现场毛病诊断和维修提供了指点。为疾速诊断现场毛病,黄志坚提出了逻辑链剖析法,并以VKI一2型中空成型机为例详细阐明了逻辑链剖析法的使用。嵇光国和罗建明等使用鱼刺图、方框图平分析办法,对液压零碎及次要液压元部件的毛病机理及诊断办法停止了研讨。此中罗建明使用此办法剖析铸造流水线中“型砂压实机”液压缸毛病和磨床任务台匍匐毛病。乔文刚将参数丈量法与逻辑剖析法相联合,进步了零碎毛病诊断的疾速性和精确性,低落了对维修职员的技术程度要求。

   该开展阶段的毛病诊断办法具有建模复杂,剖析进程和后果易于了解等特点。但它过于依赖检验职员的判别才能和理论经历,只能对毛病停止复杂的定性剖析,做不到定量剖析。别的,当零碎比拟庞大时,这类办法的诊断进程会变得十分庞大,费时和费力,并且诊断准确率不高,不克不及满意古代液压零碎的要求。

 

 1.2基于传感器与盘算机技术诊断阶段

   该阶段由于传感器技术和动态测试技术的开展,使得对液压零碎种种诊断信号(压力、流量、振动等)的丈量变得容易和快捷;微机和信号处置技术的疾速开展,使数据处置的服从大大进步,从而呈现了种种形态监测和毛病诊断办法。次要是时域剖析法、频域剖析法、时频剖析法、形态空间剖析法、动态进程剖析法、参数估量法等。

    AN L,SEPEHRI N引见了一种用改良的卡尔曼滤波器对液压实行机构毛病停止形态估量的办法。该办法用卡尔曼滤波器来估量液压实行机构可测参数的变革量,结构残差序列,然后接纳统计查验法,对液压零碎停止毛病诊断。文献对毛病诊断的自功率谱、高阶谱、倒谱包络剖析法等停止了讨论,并在轴向柱塞泵松靴毛病诊断中停止了使用,获得了精良的诊断结果。姜万录、杜文正和杨铁林等辨别应用小波变更对液压泵呈现毛病时振动信号、液压缸走漏时任务腔压力信号和柱塞泵出口压力信号停止了研讨,并经过仿真和实行停止了验证,发明小波剖析是实在可行的办法。杜进波提出了小波包剖析的频带联系办法,用以处理小波剖析带来的 “高频低辨别”题目,对高频剖析停止优化,使频带剖析愈加精密,进步了毛病诊断服从。

   该阶段的诊断办法需求树立零碎的数学模子或许提取零碎的特性参数,而液压零碎是一个非线性时变零碎,具有强耦合、滞后、参数时变等非线性特性,招致液压零碎毛病特性参数提取困难,数学模子极端庞大乃至数学模子无法树立的状况,很难过到较精确的在线形态估量或参数估量。

 1.3智能化诊断阶段

   这一阶段的特点是将人工智能的研讨效果(专家经历的总结、含糊逻辑和人工神经网络等)使用到液压零碎毛病诊断范畴中,它以惯例信号处置和诊断技术为根底,以人工智能技术为中心,构建智能化毛病诊断模子和零碎。此时,毛病诊断进程由以知识处置为中心代替了以数据处置为中心。现在,基于人工智能的液压零碎毛病诊断法次要有基于含糊逻辑的诊断法、基于专家零碎的诊断法和基于神经网络的诊断法以及它们之间的交融等。

   基于专家零碎的诊断法。该办法是依据人们在临时的理论中积聚起来的少量毛病诊断经历和知识设计出的一套盘算机顺序,其诊断后果直观、抽象,易于了解,而且克制了模子诊断法对模子的依赖性。应用专家零碎对液压零碎停止毛病诊断的普通进程可以归纳综合为:起首,依据液压零碎的汗青毛病数据和毛病机理,树立相应知识库和规矩库,然后,对液压零碎的毛病特性信号或现场毛病景象停止数据收罗及处置,存入数据库,经过推理机,推理出液压零碎毛病缘由及部位,最初,在人机界面停止表现。对专家零碎的知识获取、推理方法及总体设计停止了研讨,并针对差别的液压零碎开辟了毛病诊断专家零碎,在实践消费使用中获得了精良效益。但是,专家零碎存在知识获取比拟困难;当规矩较多时,推理中存在婚配抵触、组合爆炸等题目,招致推理速率变慢、服从低下。

   基于神经网络的诊断法。该诊断法是应用神经网络具有高度的自顺应性、较强的自学习才能和容错性以及散布式并行信息处置功用等,较好地处理了专家零碎中呈现的无量递归、组合爆炸及婚配抵触等题目,并使盘算速率大大进步。但是,神经网络毛病诊断存在学习算法收敛速率慢,训练样本获取困难,不克不及表明推理进程和推理后果等题目。

   专家零碎和神经网络各有其优缺陷,现在,两者的联合大抵有两种:基于神经网络的专家零碎、神经网络与专家零碎的部分联合。为克制传统专家零碎在知识获取中的“瓶颈”题目,牟雄伟将神经网络集成作为专家零碎的一个内嵌模块,用于专家零碎的知识获取。刘复兴设计一种基于神经网络的专家零碎用于发掘机反转展转安装液压马达的毛病诊断,该零碎接纳神经网络来结构专家零碎,处理了传统专家零碎的自学习题目。

    联合现在人工智能、智能盘算、信息处置、盘算机等相干技术范畴的开展,液压毛病诊断技术开展趋向次要表现在以下几个方面


 2.1  基于云盘算的网络化及时毛病诊断技术

  网络化毛病诊断技术是经过Internet、公司公用网络或许无线通讯网络将液压零碎任务形态送到近程监控平台,完成数据收罗、数据剖析、近程监测、毛病诊断和技术支持等效劳。由于受数据传输量的限定,网络化毛病诊断技术只能对小数据毛病停止及时诊断,这必定会影响诊断的精度。将云盘算技术与网络化毛病诊断技术相联合,可以对多个特性信号停止及时收罗、传输、交融和诊断,完成毛病的准确定位,形态的及时检测。这将是将来液压零碎毛病诊断技术的主流。

 

  2.2  多种智能毛病诊断办法的联合

  每种智能毛病诊断办法都有其长处和范围性,将差别的智能毛病诊断办法无效联合,进一步进步诊断零碎的综合功能,是智能诊断技术开展的必定趋向。联合方法可以是两种智能毛病诊断办法的联合(如神经网络与专家零碎的联合、神经网络与含糊办法的联合,专家零碎与含糊办法的联合)也可以两种办法联合后的复合,经过两头权值选择最佳的联合办法,进而停止毛病诊断。不克不及仅仅范围于上述联合方法,还可以将灰色实际、混沌实际、模仿退化、人工免疫、集群智能等办法引入毛病诊断。这也是以后研讨的热门之一。

 

 2.3  片面交融式智能毛病诊断办法

  现在,使用到液压零碎中的混淆式毛病诊断办法、其才能固然比单个零碎有了很大改良,但它的才能也只是两个零碎的复杂和,远没有到达专家思想“相互交融”与灵敏使用的水平;并且,现有的混淆模子只能在某些事前设计好的组合干系下停止多范畴知识模子的静态集成,表现不出动态交融,也不克不及顺应零碎情况和毛病特性的动态变革。要设计更高智能的零碎,就要使零碎可以应用“全信息”(包罗语法信息、语义信息和语用信息)。怎样针对差别毛病诊断办法的特点,基于差别知识表现方式,研讨可以更坏人类智能的片面交融式智能毛病诊断办法,是以后研讨任务中需求重点处理的题目。

  

   液压零碎是机、电、液一体化的耦合零碎,其毛病具有随机性、荫蔽性和庞大性等特点,在液压零碎毛病诊断中,虽然国际外专家获得了很多研讨效果,但实践使用仍存在许多题目。将相干学科和范畴的新技术、新实际不时引入并与现有的毛病诊断技术相交融,必将促进液压零碎毛病诊断技术的进一步开展。






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