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        智能診斷在旋轉(zhuǎn)機械故障研究中的應(yīng)用

        2016-06-29 09:05:13王水龍陳新錕柯振堅福建農(nóng)林大學(xué)機電工程學(xué)院福州350000
        山東工業(yè)技術(shù) 2016年13期
        關(guān)鍵詞:智能診斷應(yīng)用

        王水龍,陳新錕,柯振堅(福建農(nóng)林大學(xué)機電工程學(xué)院,福州 350000)

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        智能診斷在旋轉(zhuǎn)機械故障研究中的應(yīng)用

        王水龍,陳新錕,柯振堅
        (福建農(nóng)林大學(xué)機電工程學(xué)院,福州 350000)

        摘 要:旋轉(zhuǎn)機械是目前我國化工行業(yè)使用最普遍的主要器械之一,伴隨著科學(xué)技術(shù)與電子計算機技術(shù)水平的高速提升,智能診斷方法在旋轉(zhuǎn)機械的故障維修與日常維護中發(fā)揮著越來越重要的作用,智能診斷方法的研究越來越成為社會關(guān)注的熱點問題,也越來越多的科研人員開始投入到了相關(guān)課題的研究中,因此,本文也主要根據(jù)目前我國智能診斷方法的發(fā)展現(xiàn)狀,對相關(guān)的方法進行簡單的介紹,并系統(tǒng)闡述智能診斷方法在旋轉(zhuǎn)機械故障研究中的具體應(yīng)用,希望能給我國的相關(guān)技術(shù)的發(fā)展提供一定的參考作用。

        關(guān)鍵詞:智能診斷;旋轉(zhuǎn)機械故障;應(yīng)用

        0 引言

        旋轉(zhuǎn)機械的應(yīng)用在企業(yè)的生產(chǎn)工作中發(fā)揮著越來越重要的作用,一旦旋轉(zhuǎn)機械發(fā)生故障,極其容易對企業(yè)的正常生產(chǎn)造成巨大的影響,因此,對于該類設(shè)備的故障監(jiān)測與診斷具有不可忽視的重要性,旋轉(zhuǎn)機械的故障類型偏多,且較為復(fù)雜,所以,對于該類設(shè)備的監(jiān)測難度較大,伴隨著科學(xué)技術(shù)水平的高速提升,旋轉(zhuǎn)設(shè)備的故障監(jiān)測方法也逐步智能化,智能診斷方法在旋轉(zhuǎn)機械故障研究的應(yīng)用中極其重要。

        1 智能診斷方法

        1.1專家系統(tǒng)

        專家系統(tǒng)是一個擁有極度豐富與全面專業(yè)知識的系統(tǒng)應(yīng)用,該系統(tǒng)能夠應(yīng)該專業(yè)的知識與辦法解決旋轉(zhuǎn)機械的故障問題,專家系統(tǒng)是一個儲存知識豐富的數(shù)據(jù)庫,我國專家梁亮就通過對專家系統(tǒng)的風機故障診斷功能進行檢測,使用效果良好,我國還有眾多專家都對其相關(guān)功能進行檢測,因此,專家系統(tǒng)的故障診斷功能還是具有較高的實用性,但是,不可否認的是專家系統(tǒng)也存在一定的不足,專家系統(tǒng)的學(xué)習(xí)能力、記憶能力以及推理能力等都存在一定的缺陷。

        1.2支持向量機方法

        支持向量機方法主要是解決旋轉(zhuǎn)機械在小樣本、高維模式等方面的故障診斷,我國相關(guān)領(lǐng)域的專業(yè)學(xué)者就針對該模式分類方法進行研究,提出了無環(huán)圖的分類算法,該方法具有很強的實用性,具有極其高效的旋轉(zhuǎn)機械的故障診斷性能,作為最新的智能診斷方法,其也存在一定的不足,因此,支持向量機方法還需要科研人員的進一步研究與完善。

        1.3模糊邏輯方法

        迷糊邏輯方法主要是仿照人腦的模糊思維進行診斷的,由于設(shè)備的部分故障是無法通過準確的關(guān)系模型進行判斷的,且設(shè)備故障也具有一定的模糊性,因此,對于模糊性的設(shè)備故障就應(yīng)該使用模糊邏輯方法,該方法能夠解決故障產(chǎn)生時間較長,且具體位置不清楚、故障原因不明顯等問題,同樣,該方法也存在一定的不足,例如模糊關(guān)系不明確、知識獲取困難以及模糊數(shù)轉(zhuǎn)化不清楚等問題。

        1.4人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

        人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要是針對故障診斷中傳統(tǒng)模式識別困難的問題,該方法能夠解決眾多傳統(tǒng)方法無法解決的故障,近些年,該方法在故障診斷領(lǐng)域的使用越來越廣泛,相關(guān)的新聞報道屢見不鮮,例如,我國著名專家聞建龍就利用該方法對輸油泵的故障進行完美的診斷,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要優(yōu)勢表現(xiàn)為其在診斷方面的精確度,而神經(jīng)網(wǎng)的缺點是結(jié)構(gòu)不好、無法判定診斷行為以及知識顯示的復(fù)雜性等。

        2 智能診斷在旋轉(zhuǎn)機械故障研究中的應(yīng)用

        2.1信號搜集與分析

        設(shè)備的診斷技術(shù)主要是通過對設(shè)備的相關(guān)故障進行分析,其次再進行維護,而故障的檢測主要是通過信號的搜集與分析得到的,因此,信號的搜集與分析是智能診斷技術(shù)在旋轉(zhuǎn)機械故障研究中的重要應(yīng)用之一。在一般情況下,旋轉(zhuǎn)機械的轉(zhuǎn)速都高達幾十萬轉(zhuǎn),因此,信號中斷頻率提高,則采樣頻率也應(yīng)該隨之提高,只有這樣,才能保證信號搜集的精確性,采樣頻率的最高值主要是由轉(zhuǎn)換器的轉(zhuǎn)換時間決定的,因此,為了準確搜集旋轉(zhuǎn)機械的最高頻率,就應(yīng)該采取專業(yè)的搜集方法。

        2.2樣本構(gòu)造

        旋轉(zhuǎn)機械的主要故障包括轉(zhuǎn)子不對稱、轉(zhuǎn)子不平衡、轉(zhuǎn)子磨損、油膜不穩(wěn)定以及轉(zhuǎn)軸破裂等,除此之外,還具有許多的故障類型,因此,對于故障模型的構(gòu)造能夠更好地對故障進行研究,而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠很好地實現(xiàn)故障的樣本構(gòu)造,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強大的計算能力、診斷能力以及學(xué)習(xí)能力能夠快速地對故障診斷的類型進行判斷,并根據(jù)不同的故障類型實現(xiàn)樣本的構(gòu)造。

        2.3診斷試驗

        在企業(yè)對設(shè)備的診斷試驗中,智能診斷技術(shù)具有極其重要的作用,例如可以利用計算機程序?qū)ο嚓P(guān)的檢測數(shù)據(jù)進行一定的分析,根據(jù)數(shù)據(jù)是否超標判定設(shè)備是否產(chǎn)生故障,與此同時,還可以通過對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入相關(guān)數(shù)據(jù),得到診斷結(jié)果。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)收系脑\斷結(jié)果進行可靠的分析,判斷試驗人員的診斷結(jié)果是否可靠,并且能夠通過相關(guān)的數(shù)據(jù)與信息高效、精確地判斷設(shè)備的具體故障以及故障的具體位置。智能診斷能夠快速、準確地發(fā)現(xiàn)旋轉(zhuǎn)機械的故障問題,該能夠進行高效的解決,尤其神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)甚至能夠解決復(fù)雜的復(fù)合型故障,并利用內(nèi)部的計算模式將診斷結(jié)果直觀表現(xiàn),總而言之,故障診斷技術(shù)的智能化為旋轉(zhuǎn)設(shè)備的使用提供了極大的便利。

        3 結(jié)論

        故障診斷技術(shù)的智能化、專業(yè)化以及高效化是我們一直追求的目標,通過智能診斷技術(shù)的實際應(yīng)用可見,診斷技術(shù)在旋轉(zhuǎn)機械的故障研究中發(fā)揮了巨大的作用,并且伴隨著相關(guān)技術(shù)的不斷進步與完善,在日后的企業(yè)設(shè)備維護中,其必然會發(fā)揮著更加重要的作用,因此,本文也主要通過對專家系統(tǒng)、支持向量機方法、模糊邏輯方法以及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等智能診斷方法進行簡答介紹,并對這些方法在信號搜集與分析、樣本構(gòu)造以及診斷試驗等方面的應(yīng)用進行系統(tǒng)分析,合適的智能診斷技術(shù)是保證企業(yè)生產(chǎn)穩(wěn)定、高效進行的重要因素,因此,希望本文能夠?qū)ξ覈D(zhuǎn)機械故障診斷領(lǐng)域的進步與發(fā)展具有一定的參考作用。

        參考文獻:

        [1]陶潔.資源空間模型在機械故障智能診斷中的應(yīng)用與研究[J].湖南科技大學(xué),2013(05).

        [2]丁平平.智能診斷在旋轉(zhuǎn)機械故障研究中的應(yīng)用[J].廣州化工,2012(40).

        DOI:10.16640/j.cnki.37-1222/t.2016.13.138

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