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油中氣體分析的多種判據(jù)對(duì)故障進(jìn)行綜合診斷
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本文由 東莞市譜標(biāo)實(shí)驗(yàn)器材科技有限公司 整理匯編
2014-06-04 00:00 279閱讀次數(shù)
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油中氣體分析的多種判據(jù)對(duì)故障進(jìn)行綜合診斷
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?.1基于振動(dòng)信號(hào)的故障機(jī)理分析 REXROTH液壓泵缸體在轉(zhuǎn)動(dòng)過程中,柱塞在油缸中往復(fù)運(yùn)動(dòng)。當(dāng)缸體轉(zhuǎn)過一定角度時(shí),經(jīng)過上死點(diǎn)柱塞進(jìn)人吸油區(qū),球頭與柱塞發(fā)生一次碰撞;當(dāng)缸體轉(zhuǎn)動(dòng)經(jīng)過上死點(diǎn)后,球頭開始向柱塞方向運(yùn)動(dòng),球頭與柱塞發(fā)生相對(duì)運(yùn)動(dòng);當(dāng)轉(zhuǎn)過排油區(qū)時(shí),高壓油作用在柱塞上,使柱塞迅速向球頭方向運(yùn)動(dòng),從而又一次產(chǎn)生沖擊。缸體轉(zhuǎn)動(dòng)一周,球頭與柱塞發(fā)生兩次碰撞,經(jīng)過傳動(dòng)軸和軸承將能量傳遞到殼體上,故球頭松動(dòng)故障的振動(dòng)頻率為軸頻率的2倍?! ?.2基于壓力信號(hào)的故障機(jī)理分析 球頭松動(dòng)對(duì)液壓泵出口的壓力脈動(dòng)也有影響。當(dāng)缸體轉(zhuǎn)過上死點(diǎn)時(shí),球頭向柱塞方向運(yùn)動(dòng),當(dāng)油缸的排油進(jìn)入卸荷區(qū)時(shí),球頭與柱塞還未發(fā)生碰撞,這時(shí)在高壓油的作用下,柱塞又向球頭方向運(yùn)動(dòng),球頭與球窩發(fā)生碰撞,產(chǎn)生振動(dòng)沖擊的同時(shí),碰撞通過柱塞作用在高壓油上從而產(chǎn)生一個(gè)壓力脈動(dòng),所以球頭松動(dòng)引起泵出口的壓力脈動(dòng)頻率與泵的軸頻率相同,由上述分析可知,如果球頭與球窩的間隙很小時(shí),球頭與柱塞的相對(duì)速度不大,產(chǎn)生的碰撞能量很小。當(dāng)間隙增大時(shí),產(chǎn)生的振動(dòng)能量就會(huì)增大,且具有周期變化的時(shí)變特性,殼體檢測(cè)的振動(dòng)能量通常分布于2倍軸頻率處;對(duì)于壓力脈動(dòng)信號(hào),能量主要分布在軸頻率處?! ?.3球頭松動(dòng)故障診斷系統(tǒng) 針對(duì)球頭松動(dòng)故障,在液壓泵出口垂直方向安裝了2個(gè)加速度傳感器ax、a。檢測(cè)振動(dòng),1個(gè)壓力傳感器P檢測(cè)泵的壓力脈動(dòng)。由于液壓泵出口檢測(cè)到的振動(dòng)信號(hào)和壓力信號(hào)常被干擾信號(hào)淹沒,為了提取故障特征,對(duì)上述傳感器的檢測(cè)信號(hào)進(jìn)行小波消噪處理?! ?、小波信號(hào)消噪處理 REXROTH液壓泵的工作環(huán)境一般比較惡劣,其工況受環(huán)境的影響較大,通常在泵出口檢測(cè)到的信號(hào)含有很大的噪聲。試驗(yàn)表明,液壓泵出口檢測(cè)到的壓力信號(hào)和振動(dòng)信號(hào)體現(xiàn)出以下特點(diǎn):①信號(hào)的頻譜分布很寬、波形雜亂,規(guī)律性差;②時(shí)變與非平穩(wěn)性表現(xiàn)明顯?! ∫虼耍谶@兩種信號(hào)的故障特征提取非常困難,有必要對(duì)檢測(cè)的信號(hào)進(jìn)行消噪處理。 小波分析是目前較有效的信號(hào)處理方法,它可以同時(shí)在時(shí)域和頻域中對(duì)信號(hào)進(jìn)行分析,能有效地區(qū)分信號(hào)中的突變部分和噪聲,實(shí)現(xiàn)信號(hào)的消噪。 泵出口振動(dòng)信號(hào)及其小波消噪后的信號(hào),選取小波消噪的全局閾值為1.049。很明顯,檢測(cè)信號(hào)中包含了許多干擾信號(hào),很難簡(jiǎn)單地利用檢測(cè)到的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行有效的故障診斷。為了消除干擾影響,經(jīng)過小波處理,可以有效地消除泵出口振動(dòng)信號(hào)中所包含的噪聲,有利于故障特征的提取。 3、信息融合故障診斷方法 信息融合是將多源信息加以智能合成,產(chǎn)生比單一信息源更極ng確、容錯(cuò)性和魯棒性更強(qiáng)的估計(jì)和判斷‘2’。由于液壓泵出口檢測(cè)到的信息微弱,易于被干擾所淹沒,很難利用單個(gè)傳感器的檢測(cè)信號(hào)進(jìn)行微弱故障特征的有效診斷。采用的信息融合故障診斷過程,即將振動(dòng)信號(hào)和壓力信號(hào)進(jìn)行小波消噪處理,利用統(tǒng)計(jì)分析提取有效特征信息,采用主成分分析(PrinciP81componentanalysis,PCA)有效解耦各故障特征間的相關(guān)性,減少故障特征的維數(shù),采用改進(jìn)算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)液壓泵球頭松動(dòng)故障診斷?! ?.l特征層信息融合 特征層狀態(tài)屬性融合就是將對(duì)多種類型傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理以完成特征提取及數(shù)據(jù)配準(zhǔn),即通過傳感器信息轉(zhuǎn)換,把各傳感器輸人數(shù)據(jù)變換成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)表達(dá)形式。 通過特征向量歸一化處理可以實(shí)現(xiàn)信息融合數(shù)據(jù)配準(zhǔn)。本文提取振動(dòng)信號(hào)和壓力信號(hào)的均值、峰值因子、特征頻率的能量值和功率譜幅值、四次矩等作為球頭松動(dòng)故障的特征向量?! ?.2選取主成分 在新樣本空間上,逐次計(jì)算傳感器信息的綜合指數(shù)為主成分上的貢獻(xiàn)。令主成分貢獻(xiàn)綜合指數(shù)閾值為85%,根據(jù)貢獻(xiàn)綜合指數(shù)選取前幾個(gè)主成分,作為下一步信息融合的信息?! ♂槍?duì)液壓泵正常和4種球頭松動(dòng)故障,各選取100個(gè)樣本,由于高度顯著,說明這4組特征向量有十分明顯的差異,故此類故障的不同故障程度是可以診斷的?! ∵x擇BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu),對(duì)液壓泵正常和設(shè)置的4種球頭松動(dòng)故障在訓(xùn)練誤差精度要求下對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,通過改進(jìn)算法的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練得到BP網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化權(quán)值矩陣。在實(shí)際使用時(shí),利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值矩陣及其改進(jìn)算法實(shí)現(xiàn)多故障的有效診斷。其中輸出節(jié)點(diǎn)1表示液壓泵正常時(shí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出值,節(jié)點(diǎn)2表示間隙為6μm時(shí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出值,節(jié)點(diǎn)3表示間隙為9μm神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出值,節(jié)點(diǎn)4表示間隙為12μm時(shí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出值,節(jié)點(diǎn)5表示15μm時(shí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出值?! ±肂P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其改進(jìn)算法可以有效診斷不同間隙大小的球頭松動(dòng)故障?! ?、結(jié)論 本文通過液壓泵出口的振動(dòng)信號(hào)和壓力信號(hào),通過小波消噪處理有效提取故障特征,利用PCA分析很大程度上減少了信息融合特征向量的維數(shù),通過可診斷性檢驗(yàn)證明PCA重新組合的特征向量可以實(shí)現(xiàn)多故障診斷。在BP算法中引人附加動(dòng)量項(xiàng),獲得Zyou學(xué)習(xí)率,通過改進(jìn)BP算法實(shí)現(xiàn)不同間隙大小球頭松動(dòng)故障的有效診斷。我們公司代理以下優(yōu)勢(shì)品牌:1.品牌:、德國力士樂REXROTH、德國費(fèi)斯托FESTO、德國寶德BURKERT、德國賀德克HYDAC、德國倍加福P+F、德國圖爾克TURCK、德國施克SICK、德國易福門IFM、德國GSR、德國PILZ、德國巴魯夫BALLUFF、EPRO.,德國西門子。德國哈威HAWE等2.美國阿斯卡ASCO、美國派克PARKER、美國威格士VICKERS、、美國MAC、美國紐曼蒂克NUMATICS.3.意大利ATOS、意大利杰弗倫GEFRAN、英國海隆諾冠、法國高諾斯等.4.日本CKD\日本SMC、日本豐興、日本大金、日本不二越、日本黑田精工、日本太陽鐵工、東京美我公司在德國及美國都有注冊(cè)公司,直接與國外廠家合作,價(jià)格和貨期都有非常好的優(yōu)勢(shì),產(chǎn)品保證原裝的,各新老客戶有需要隨時(shí)可聯(lián)系謝小姐。[詳細(xì)]
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2018-10-16 10:00
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