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        大型機(jī)械設(shè)備振動(dòng)系統(tǒng)故障診斷分析

        2019-04-26 12:50:54佘智林
        中國金屬通報(bào) 2019年12期
        關(guān)鍵詞:故障診斷振動(dòng)特征

        佘智林

        (珠海橫琴新區(qū)新鑫能源開發(fā)有限公司,廣東 珠海 519000)

        大型機(jī)械設(shè)備的工作環(huán)境復(fù)雜而且惡劣,很多設(shè)備在長期工作之后會(huì)有嚴(yán)重的老化,頻繁發(fā)生故障。為了保證生產(chǎn)工作的正常進(jìn)行,就需要有效的故障檢測(cè)方法,目前,機(jī)械的信號(hào)處理和理論研究成為了十分重要的內(nèi)容。由于機(jī)械在出現(xiàn)故障的情況下會(huì)產(chǎn)生不同信號(hào),故而通過信號(hào)來對(duì)故障進(jìn)行識(shí)別并且選擇合適的處理方式就成為了非常好的途徑。

        大型機(jī)械設(shè)備振動(dòng)系統(tǒng)是故障頻繁出現(xiàn)的位置,為了能夠?qū)ο到y(tǒng)的故障做好判斷和解決工作,近些年來使用了專家系統(tǒng)結(jié)合故障信號(hào)特征提取算法是近些年的主流。通過將人工只能系統(tǒng)引入到算法當(dāng)中,能夠?qū)收嫌懈泳珳?zhǔn)的判斷和識(shí)別,這樣就可以更為有效地利用專家系統(tǒng)中的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí),以便更加高效地解決故障。因此通過研究大型機(jī)械設(shè)備振動(dòng)系統(tǒng)的故障診斷專家系統(tǒng)模型,提高判斷能力,對(duì)大型機(jī)械系統(tǒng)的穩(wěn)定十分重要。

        專家系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和診斷主要是采用故障信號(hào)的特征來進(jìn)行故障的判斷,通過時(shí)域分析、品與分析、統(tǒng)計(jì)分析,就能夠?qū)收系奶厥庑孕盘?hào)進(jìn)行提取,這樣就能夠?qū)收闲盘?hào)進(jìn)行更加合理的處理。在充分利用故障的信號(hào)特征后,就能夠?yàn)楣收系淖R(shí)別提供良好的基礎(chǔ)。在診斷過程中,如何處理好故障信號(hào)是故障信號(hào)特征士必得關(guān)鍵,比如可以針對(duì)信號(hào)的突變來對(duì)振動(dòng)系統(tǒng)的故障進(jìn)行處理,通過提升大型機(jī)械振動(dòng)系統(tǒng)信號(hào)小波變化的處理,就能夠處理好沖擊特征。使用平滑算子抑制噪聲,算法就可以提取出機(jī)械振動(dòng)系統(tǒng)的性能。

        本文研究了一種基于大型機(jī)械振動(dòng)系統(tǒng)故障特征的專家構(gòu)建故障模型,通過使用軟件進(jìn)行仿真分析,結(jié)合故障專家系統(tǒng)、智能系統(tǒng)、模糊數(shù)據(jù)庫、模糊識(shí)別,來提升軟件的識(shí)別能給力。

        1 大型機(jī)械設(shè)備振動(dòng)系統(tǒng)故障診斷信號(hào)模型

        為了能夠有效診斷大型機(jī)械設(shè)備的振動(dòng)系統(tǒng)故障,就需要對(duì)振動(dòng)系統(tǒng)的振動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行模型上的構(gòu)建,使用信號(hào)處理的方法,構(gòu)建符合故障診斷需求的裝甲系統(tǒng)。目前,大型設(shè)備的故障診斷可以通過電流信號(hào)、振動(dòng)信號(hào)、電壓信號(hào)、壓差信號(hào)等進(jìn)行判斷。由此,可以基于這些信號(hào)建立一個(gè)專門的數(shù)據(jù)集,之后在數(shù)據(jù)集合中提取n個(gè)電流信號(hào)、振動(dòng)信號(hào)、電壓信號(hào)、壓差信號(hào)的樣本,分析特征向量,然后提取出正常工作時(shí)的特征向量和在大型設(shè)備發(fā)生故障時(shí)的特征向量,之后再對(duì)兩種數(shù)據(jù)進(jìn)行比較,最后得到特征向量的目標(biāo)函數(shù)。

        其中m代表權(quán)重指數(shù),(dik)2是樣本x和V的測(cè)度距離,歐式距離進(jìn)行表示為:(dik)2=||xk-Vi||2

        由于數(shù)據(jù)具有明顯的多樣性特征,為了能夠進(jìn)行特征的表征,就需要通過通過希爾伯特變化,并且使用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解,把一個(gè)復(fù)雜的大型機(jī)械設(shè)備振動(dòng)系統(tǒng)故障分集成若干個(gè)互動(dòng)平均采樣分量之和,從而用局部極大值和極小值絕對(duì)信號(hào)在時(shí)間尺度下的特征,以及使用信號(hào)的包絡(luò)連接,最終夠得到包絡(luò)下的平均值。通過頻率和振幅的調(diào)制,就能夠得到模態(tài)分離包絡(luò)量,信號(hào)的IMF分量保留了原始信號(hào)的中幅度調(diào)制,此時(shí)的定義中,只包含頻率或者幅值調(diào)制的故障信號(hào)作為固有莫泰函數(shù),然后通過信號(hào)包括調(diào)制,就能夠得到一個(gè)IMF分量。這樣,就可以進(jìn)行大型機(jī)械設(shè)備振動(dòng)系統(tǒng)故障信號(hào)和頻域的分析,并且也能夠?qū)收显\斷進(jìn)行基本的描述,并且可以退通過改進(jìn)莫泰算法,將信號(hào)分解成多個(gè)IMF分量。

        2 大型機(jī)械設(shè)備振動(dòng)系統(tǒng)故障信號(hào)特征的分析

        在對(duì)故障信號(hào)進(jìn)行分析的工作當(dāng)中,使用了正向推理的方式,這種推理的思想史從已知的信息出發(fā),選擇合適的知識(shí)來逐漸解決問題。通過結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和專家系統(tǒng),能夠構(gòu)成大型機(jī)械設(shè)備振動(dòng)系統(tǒng)故障診斷信號(hào)的特征聚類模型,然后根據(jù)可學(xué)習(xí)性拉進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)中的加權(quán)疊加。這些加權(quán)將作為不確定因子,可以在網(wǎng)絡(luò)上進(jìn)行不確定的推理,然后就能夠?qū)C(jī)械的振動(dòng)故障信號(hào)進(jìn)行聚類和推理。使用正向推理時(shí),是會(huì)根據(jù)信號(hào)的希爾伯特特征,然后在專家系統(tǒng)中進(jìn)行故障的分類和診斷工作。

        將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和專家系統(tǒng)相結(jié)合,能夠進(jìn)行大型振動(dòng)系統(tǒng)故障診斷信號(hào)特征的聚類模型設(shè)計(jì)。根據(jù)其可續(xù)習(xí)性和加權(quán)量,講不通的加權(quán)設(shè)計(jì)為不確定因子,然后再網(wǎng)絡(luò)上進(jìn)行模糊推理。大型機(jī)械振動(dòng)系統(tǒng)的正向推理過程中,首先要對(duì)輸入信息進(jìn)行檢查,分析知識(shí)庫中時(shí)候有合適的信息來進(jìn)行選擇,如果沒有可用的新信息,就需要對(duì)是否是全新信息進(jìn)行推理,如果時(shí)就存到新的數(shù)據(jù)庫。對(duì)于有可用知識(shí)的情況,可以從數(shù)據(jù)庫中尋找是否有解,然后將解輸出出來,這樣就能夠完成一次對(duì)故障的判斷。

        訓(xùn)練的工作中,投入訓(xùn)練樣本,通過針對(duì)特定樣本的實(shí)際故障特征輸出和期望故障特征輸出進(jìn)行對(duì)比。對(duì)于給定的大型機(jī)械設(shè)備振動(dòng)系統(tǒng),結(jié)合信號(hào)特征集,通過向量的描述進(jìn)行特征的優(yōu)化,然后就能夠確定機(jī)械振動(dòng)過程中的故障數(shù)量,并且表示出該特征是否被選中。

        在故障特征的優(yōu)化工作中,主要對(duì)故障特征檢測(cè)到的正確率進(jìn)行優(yōu)化,從而保證機(jī)械設(shè)備故障檢測(cè)能夠具有更高的準(zhǔn)確性。優(yōu)化工作當(dāng)中,可以采取KNN參數(shù)和特征優(yōu)化同時(shí)進(jìn)行的方式,因此優(yōu)化中設(shè)備振動(dòng)系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型為maxG(S,M),其中G表示齒輪及故障的準(zhǔn)確率,S代表特征子集,M是KNN的參數(shù)。

        3 故障診斷的專家系統(tǒng)

        為了能夠?qū)Υ笮蜋C(jī)械設(shè)備的振動(dòng)故障進(jìn)行準(zhǔn)確的診斷,就可以采用人工只能模擬的方式進(jìn)行推理,使用希爾伯特譜作為特征數(shù)據(jù),從而構(gòu)建起故障診斷的專家系統(tǒng)。系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)庫、知識(shí)庫、推理庫,設(shè)計(jì)故障診斷時(shí)需要做好神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊控制的學(xué)習(xí)算法選擇,這樣能夠提高診斷能力。對(duì)于不同的用戶,必須設(shè)計(jì)不同的登錄權(quán)限。系統(tǒng)的用戶包括專家、工程師、一般人員,由于人員對(duì)于故障診斷結(jié)果的需求不同,并且對(duì)機(jī)械工作的操作權(quán)限也有不同,所以要根據(jù)不同的人輸出不同的輸出向量。專家系統(tǒng)的隱層有p個(gè)神經(jīng)元,通過對(duì)信號(hào)的模態(tài)函數(shù)進(jìn)行分別提取,得到不同的奇異值,并且計(jì)算出對(duì)應(yīng)的誤差。然后對(duì)機(jī)械設(shè)備的狀態(tài)進(jìn)行收集,對(duì)手擊倒的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,可以得到n個(gè)故障的樣本總誤差。

        使用專家系統(tǒng)和大型機(jī)械設(shè)備振動(dòng)系統(tǒng)進(jìn)行診斷,通過診斷知識(shí)庫、故障診斷推理機(jī)、數(shù)據(jù)庫等程序,就能夠?qū)Τ绦蜻M(jìn)行相對(duì)完整的診斷工作。同時(shí),設(shè)計(jì)好人機(jī)結(jié)構(gòu),就能夠?qū)Υ笮蜋C(jī)械設(shè)備的最終診斷作出準(zhǔn)確的決策。在對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行測(cè)試時(shí),可以使用abaqus軟件來對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行故障的模擬,通過構(gòu)建規(guī)則庫和事實(shí)庫,完成對(duì)程序的設(shè)計(jì)和故障的匹配,從而完成推理工作,并且?guī)椭鷮<蚁到y(tǒng)實(shí)現(xiàn)對(duì)故障的診斷。

        測(cè)試中,通過將abaqus軟件引用到故障診斷系統(tǒng)模型中進(jìn)行分析,通過構(gòu)建數(shù)據(jù)庫、知識(shí)庫和推理機(jī)來進(jìn)行模擬。專家系統(tǒng)的硬件設(shè)計(jì)上,使用232串口和USB接口等方式將程序下載到嵌入式系統(tǒng)中,就能夠?qū)崿F(xiàn)專家診斷系統(tǒng)的性能測(cè)試工作,根據(jù)規(guī)則庫和事實(shí)庫,程序就能夠完成匹配工作,然后就能夠進(jìn)行推理和故障的診斷。在模擬工作中,模擬了五種大型機(jī)械振動(dòng)系統(tǒng)的工況,由系統(tǒng)對(duì)于振動(dòng)系統(tǒng)的性能進(jìn)行測(cè)試。這種五種工況通過大型設(shè)備振動(dòng)系統(tǒng)來設(shè)計(jì),每種工況有50種信號(hào)采集的方法,總共有3000種不同的樣本。采集之后,根據(jù)振動(dòng)系統(tǒng)的故障信號(hào)獲得相應(yīng)的譜故障,然后根據(jù)這種數(shù)據(jù)源,選擇其中1000中作為訓(xùn)練樣本。

        在使用全新的故障測(cè)試方法之后,可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)大型設(shè)備系統(tǒng)故障,并且能從專家系統(tǒng)中選擇正確的解決策略,有極高的準(zhǔn)確性。經(jīng)過統(tǒng)計(jì),使用全新算法準(zhǔn)確率達(dá)到了97.6%,要比傳統(tǒng)的算法高出很多,明顯具備更強(qiáng)的性能。通過故障測(cè)試,在使用智能算法后,系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確地判斷出大型機(jī)械振動(dòng)系統(tǒng)中的故障,并且給出相應(yīng)的解決方案,可以廣泛使用在大型機(jī)械設(shè)備診斷和檢測(cè)工作當(dāng)中。

        4 結(jié)語

        通過構(gòu)建大型機(jī)械設(shè)備鎮(zhèn)痛系統(tǒng)的模型,分析機(jī)械設(shè)備的特征,然后構(gòu)建專家系統(tǒng),可以在解決故障上獲得良好的效果。在使用智能技術(shù)時(shí),需要建立構(gòu)造,配合模糊數(shù)據(jù)庫、模糊只會(huì)哭和模糊推理庫就,配合轉(zhuǎn)及診斷系統(tǒng),就能夠?qū)收嫌斜容^準(zhǔn)確的判斷。系統(tǒng)需要進(jìn)行學(xué)習(xí),提高判斷能力,促進(jìn)算法的改進(jìn)。通過使用abaqus軟件進(jìn)行反正模擬,能夠讓系統(tǒng)有較快的學(xué)習(xí)速度,提高故障判斷能力,實(shí)現(xiàn)對(duì)故障的智能化把控。

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