压路机故障常用解决措施分析论文教材.docx
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压路机故障常用解决措施分析论文教材
摘要
振动压路机总体上可分为四个分系统:
液压系统、机械系统、电气系统和发动机系统,其中最复杂的就是液压系统,其出现的故障可能性也最大。
因此,本文主要对振动压路机的液压系统作故障机理分析及诊断故障诊断技术与人工智能相结合以后,升始走问智能诊断。
人工智能是一门新兴学科,其发展速度很快,它主要研究如何用机器模拟人类思维活动,具体的模拟方式有两种:
功能模拟和结构模拟。
功能模拟是指建立一个智能机器,本文在综述国内外关于压路机这方面的研究的基础上,侧重于对振动压路机这一主要压路机的故障分析,结合前人的研究成果,总结出几点关于智能诊断故障的方法,并分别指出他们的优缺点以及其适用范围。
关键词:
振动压路机,故障排除,智能诊断
Abstract
Thevibrationrolleringeneralcanbedividedintofoursubsystem:
hydraulicsystem,mechanicalsystem,electricalsystemandenginesystem,oneofthemostcomplexishydraulicsystem,itappearsthefaultpossibilityalsoisthelargest.Therefore,thisarticlemainlytothevibratoryrollerhydraulicsystemforfaultmechanismanalysisanddiagnosisfaultdiagnosistechnologycombinedwithartificialintelligence,afterthebeginning/goaskintelligentdiagnosis.Artificialintelligenceisanewsubject,thedevelopmentofspeed,itmainlystudieshowtousethemachinesimulationhumanthinkingactivity,specificsimulationmethodisoftwokinds:
functionsimulationandstructuresimulation.Functionsimulationistopointtobuildaintelligentmachine,thispaperinthisreviewaboutthisaspectoftherolleronthebasisofstudy,layparticularemphasisoninthemainvibrationrollercompactionthefailureanalysis,combiningwiththeresultsofotherresearchers,summarizessomeabouttheintelligentdiagnosisfaultmethod,andpointsouttheadvantagesanddisadvantagesofthemrespectivelyandtheapplicablescope.
Keywords:
vibratoryroller,Troubleshooting,Intelligentdiagnosis
前言
故障诊断是指系统在一定工作条件下,查明导致系统某种功能失调的原因或性质,判断出劣化状态发生的部位或部件,以及预测状态劣化的发展趋势等。
设备故障诊断技术起源于19世纪产业革命时期,综观其发展的历史过程,可将它划分为以下四个阶段。
就世界范围来看,美国是最早研究故障诊断技术的国家,1967年就成立了机械故障预防小组(MFPG),积极从事故障诊断技术的研究与开发,并形成了许多大型实用的故障诊断系统,如WHCC(西屋)公司的汽轮发电机组智能化故障诊断专家系统和基于过程诊断系统(PDS)的电厂人工智能诊断系统、ENTEK-IRD(恩泰克一爱迪)公司的离线和在线振动监测和诊断系统,目前在航空航天、军事、核能等尖端技术领域仍处于领先地位:
英国是在20世纪70年代初由英国机械保健中心开始,在政府的指导下相继在核发电、钢铁工业、电力工业方面成立了相关机构提供监测诊断服务和诊断技术的研究推广工作。
随后,设备诊断技术在欧洲的许多国家都得到了很大发展,且在某一方面具有各自的特色,如瑞典SPM轴承监测技术,挪威的船舶诊断技术,丹麦的振动和声发射技术等。
目前英国在摩擦、汽车、飞机发动机监测和诊断方面具有领先优势;日本自从在1971年开始发展自己的TPM(全员生产维修)以来,成立了多个专门研究机构从事故障机理、诊断技术方面的研究,目前在钢铁、化工、铁路等民用工业的诊断技术处于领先地位。
应当看出,故障诊断技术发展的历史并不长,诊断理论的诸多问题还未得到完全解决,特别是基于人工智能技术的故障智能诊断理论,远未达到成熟阶段,尚有许多问题有待进一步研究。
第一章绪论
1.1研究背景
随着我国道路交通、机场、港口、水利水电、市政建设等基础设施建设规模的扩大和西部大开发战略的实施,市场对工程机械的需求将大大增加。
在道路建设方面,根据交通部“十五”规划,二级以上高等级公路要达到23万km,其中新增·6万km,含高速公路1万km,并要求提前十年完成“五纵七横”国道主干线的建设任务,从2000年开始公路建设投资每年在18(}亿元以上。
另外还有地道路交通、水利水电等基础设施建设的发展需求,必将使工程机械行业得到较快发展。
为此,我国对“十五”期间国产工程机械的发展提出了具体的要求:
经过行业结构调整,争取国产工程机械销售额达到650亿元,在国内市场占有率达到80%,其中出口额达到40亿元。
为满足高速公路、工程地基、大型堤坝的施工需要,“十五”规划中压路机产品由2000年的5800台左右发展到2005年的8000台。
作为结构调整的重点内容,在产品结构方面,重点开发具有当代先进水平的机、电、液、信一体化的智能型产品,积极开发能够填补国内空白、替代进口的新产品,充分利用高新技术提升工程机械工业水平和国家重点项目建设施工平,以信息化带动工业化,不断提高我国工程机械产业市场竞争能力和工程施工国产设备的装备水平。
为此,“十五”期间,在国家“863”计划“先进制造与自动化技术”领域设置的“机器人技术”主题中,就将“机群智能化工程机械”列为其中的重点专题项目,该项目的主要研究内容包括:
1.沥青混凝土机械化施工工艺:
将沥青道路施工机械机群视为一虚拟的自动化生产线,产品为沥青路面,以最终产品质量最优为目标函数来研究施工工艺。
2.机群和单机智能化施工技术:
机群智能化技术主要研究基于网络的机群自动信息交换、递阶智能控制系统的组织、施工调度优化技术、中央智能监控技术:
单机智能化技术主要研究嵌入式技术、远程网络通信接口及应用层协议、在线检测及智能诊断、CAN-BUS技术、遥控作业。
3.沥青路面施工机械机群在线智能故障诊断和智能维护技术:
利用微电子技术、信息技术和自动控制技术,对在线的机群的运行状况进行监测和辨识,建立故障诊断专家系统。
4.沥青路面施工机群施工管理技术:
将现代化设备管理思想创造性地应用到沥青混凝土路面施工机群施工管理上,以达到对施工机群设备的物质运动和价值运动进行全过程的科学管理。
本研究课题属于该项目中的一部分
1.2国内外的研究现状
故障诊断技术的研究在我国起步较晚,在20世纪70年代末开始,但发展速度很快。
目前,故障诊断技术在我国的化工、冶金、电力、交通等行业得到了广泛地应用,取得了巨大成果,如西安交通大学和兰州炼油厂开发的“高速旋转机械的状态监测及故障诊断系统”、哈尔滨工业大学振动工程研究中心研发的“20万千瓦汽轮发电机组振动监测与故障诊断系统”、华中理工大学开发的“汽轮发电机组诊断专家系统”,此外还有西安交通大学研制的“大型离心式压缩机组振动监测和故障诊断系统”、东南大学研制出的网络化的火电机组振动监测和故障诊断系统、国防科技大学为远望号远洋科学考察船研制的在线监控和故障诊断系统等。
1.3压路机的发展趋势
1.原始诊断阶段
19世纪末到20世纪初,这是故障诊断技术的产生阶段。
其特征是:
个体专家依靠感官获取设备的状态信息,并凭经验做出直接判断。
由于这种方法的简便性,在一些简单设备的故障诊断中显得经济、实用。
目前仍是一种重要的方法,其中专家的水平和能力体现出其特殊的价值。
2.基于材料寿命分析与估计的诊断阶段
20世纪初到20世纪60年代,工程可靠性理论的产生和应用,使得人们能够依靠事先对材料寿命的分析与估计以及对设备材料性能的部分检测来完成诊断任务。
3.基于传感器与计算机技术的诊断阶段
这是目前所处的比较成熟的发展阶段,开始于20世纪60年代中期。
由于传感器技术的发展,使得对各种诊断信号和数据的测量变得容易;计算机的应用,极大弥补了人类在数据处理上的低效率和不足。
这种建立在信号测试基础上的诊断技术目前广泛应用于军事、船舶、核设备等许多领域。
4.故障智能诊断阶段
故障智能诊断系统,简称IFDS(IntelligentFaultDiagnosisSystem),它是目前刚刚发展起来并显示成就的阶段。
人工智能技术的发展,特别是专家系统在故障诊断领域中的应用,为设备故障诊断的智能化提供了可能性,也使故障诊断技术进入了新的发展阶段。
它实际上是由原来的以数值计算和信号处理为核心的诊断过程,向以知识处理和知识推理为核心的诊断过程的飞跃。
目前己有了一些较为成功的系统。
故障智能诊断是当前诊断技术的发展方向。
为此人们对基于知识的诊断技术和诊断系统进行了深入的研究。
第二章压路机的故障分析
2.1故障诊断概述
故障诊断技术是一门综合性技术,它涉及到现代控制理论、信号处理与模式识别、计算机科学、人工智能、电子技术、统计数学等学科领域。
现代故障诊断技术已有30多年的发展历史,但作为一门综合性的新学科一故障诊断学还是近些年发展起来的。
从不同的角度有不同的分类法,概括地讲故障诊断的主要方法有两大类,即基于数学模型的故障诊断方法和基于人工智能的故障诊断方法。
基于数学模型的故障诊断方法有:
①基于输入输出信号处理的方法。
它是直接对诊断对象的有关输入、输出量进行测量,如果输入、输出量超出正常变化范围,则可以认为对象己经或将要发生故障,常用的方法是频谱分析法、概率密度法、相关分析法等;②基于状态估计的诊断方法。
它是通过估计出系统的状态并结合适当的模型进行故障诊断,一般采用的方法是状态观测器及滤波器;③基于过程参数估计的方法。
它是根据参数变化的统计特性来检测故障的发生并实现故障的分离、估计和分类,最小二乘法是它的主要方法。
基于人工智能的故障诊断方法有:
①基于专家系统的方法。
它是故障诊断领域最为引人注目的发展方向之一,也是研究最多、应用最广的一类诊断方法;②基于案例的诊断方法。
主要通过修订相似问题的成功结果来求解新问题。
它将获取的新知识作为案例来进行学习,不需要详细的诊断对象模型。
适用于某些领域定理难以表示成规则形式,而易于表示成案例并且己经积累了丰富的案例的领域;③基于故障树的方法。
故障树方法是由计算机依据故障与原因的先验知识和故障率知识自动辅助生成故障树,并自动生成故障树的搜索过程。
基于故障树的诊断方法类似于人类的思维方式,易于理解,在实际中应用较多,但大多与其他方法结合使用;④基于模糊数学的方法。
许多被诊断对象的故障状态是模糊的,诊断这类故障的一个有效方法是应用模糊数学理论。
基于模糊数学的诊断方法不需要建立精确的数学模型,适当地运用隶属函数和模糊规则来进行模糊推理;⑤基于人工神经网络的方法。
在知识获取上,神经网络的知识不需要由知识工程师进行整理、总结以及消化领域专家的知识,只需要使用领域专家解决问题的实例或范例来训练神经网络;在知识表示方面,神经网络采取隐式表示,在知识获取的同时,自动产生的知识由网络的结构和权值表示,并将某一问题的若干知识表示在同一网络中,通用性强,便于实现知识的自动获取和并行联想推理;在知识推理方面,神经网络通过神经元之间的相互作用来实现推理。
2.2智能诊断方法的发展
故障诊断技术与人工智能相结合以后,开始走向智能诊断。
人工智能是一门新兴学科,其发展速度很快,它主要研究如何用机器模拟人类思维活动,具体的模拟方式有两种:
功能模拟和结构模拟。
功能模拟是指建立一个智能机器,使其具有人脑的某些功能,这种方法主要是对人脑逻辑推理思维的模拟;结构模拟是通过模拟人脑的结构从而使智能机器具有人脑的某些功能,主要是对人脑直觉经验思维的模拟,二者殊途同归。
人工智能首先在功能模拟方面走向实用,这就是专家系统技术。
20世纪70年代以来,国内外先后出现了许多专家系统,目前,该技术已经渗透到包括故障诊断在内的大多数工程技术领域。
随着专家系统的应用范围不断扩大,人们逐渐发现专家系统方法存在很多难以克服的缺陷,于是结构模拟方法越来越受到人们的重视,这就是人工神经网络(ANN)方法。
人工神经网络是通过模拟人脑神经细胞之间信息的传递与处理机制而使智能机器具有人脑的某些智能的。
虽然人工神经网络对人脑思维方式的模拟也具有片面性,但它的优点非常突出,并且这些优点恰好是专家系统方法的缺点与不足,所以人工神经网络的缺点并没有降低人们的研究热情,近年来,国内外对人工神经网络的研究热潮经久不衰,并且在工程实际中应用非常广泛。
在智能诊断领域,专家系统和人工神经网络都是实现故障诊断的方法。
设备故障诊断技术的核心问题是采用什么诊断方法。
人工智能的发展使故障诊断向着自动化、智能化方向发展,基于知识的专家系统的研究起步较早,为了处理不确定性知识,专家系统常与模糊理论相结合。
人工神经网络技术在设备故障诊断中的应用较晚,但由于其强大的并行计算能力和自学习能力,使其在设备故障诊断中具有很旺盛的生命力。
但总的来讲,各种方法各有千秋,因此,将专家系统、神经网络、模糊推理等方法相结合,使他们互相之间取长补短,协作完成诊断任务是智能诊断发展的方向。
第三章智能故障诊断的方法
3.1基于专家系统的方法
3.1.1专家系统的工作原理及组成
根据Standford大学Feignhbaum教授(即DENDRAL的开发者)于1982给出的定义:
专家系统(ExpertSystem简称ES)是一种智能的计算机程序,这种计算机程序使用知识与推理过程,求解那些需要杰出人物的专家知识才能求解的高难度问题。
根据这个定义,我们知道:
专家系统本质上是一个(一组)计算机程序,它能借助人类的知识采取一定的搜索策略并通过推理的手段去解决某一特定领域的困难问题。
为了完成专家系统的最基本功能,一个专家系统起码要包含三个组成部分:
知识库、推理机和人机接口。
其结构如图3-1所示。
3-1专家系统的基本结构
图5-1反映了专家系统最基本的工作原理:
在知识库创建和维护阶段,领域专家和知识工程师合作通过人机接口对知识库进行操作;在诊断阶段,用户也是通过人机接口将征兆信息传送给推理机,推理机根据诊断过程的需要,检索知识库中各条知识或继续向用户要征兆信息,诊断结果也通过人机接口返回给用户。
一个专家系统应具有以下三个特性。
启发性:
一个专家系统的知识库中不仅要有逻辑知识,还要有启发性知识。
逻辑知识是指能确保准确无误的知识;而启发性知识是指领域专家所掌握的专业知识,它们通常没有严谨的理论依据,很难保证起普遍适用性。
正是因为有了启发性知识,使专家系统在使用时会出现错误。
透明性:
能向用户解释它的推理过程,还能回答用户提出的关于其自身的问题。
一个专家系统所具有的解释能力是衡量该系统水平的重要因素。
灵活性:
专家系统知识库中的知识应便于修改和维护,正如知识的获取是专家系统的瓶颈,该特性的实现也是一个难点。
在一个专家系统中,知识库包含所要解决问题领域的大量事实和规则,这些知识可以用一种或多种表示方法表示。
知识的表示方法决定着知识库的组织结构,并直接影响系统的工作效率。
3-2专家系统的一般结构
推理机是专家系统的组织控制机构,它根据当前的输入数据(如机器设备运行时的各种征兆),运用知识库的知识,按一定的策略进行推理,以达到要求的目标。
在推理机的作用下,一般用户也可以如同领域专家一样解决某一领域难题。
全局数据库又称工作存储器或动态数据库,是用于存储所诊断领域内原始特征信息数据的信息、推理过程中得到的各种信息和解决问题后输出结果信息的存储器。
知识获取子系统是专家系统和领域专家及知识工程师的接口,通过它与领域专家、知识工程师的交互,使知识库不仅可获得知识,而且可使知识得到不断的修改、充实和提炼,从而使系统的性能得到不断的改善。
解释子系统能够对推理过程作出解释,可以解释推理的路线和为什么需要询问那些特征数据,而且还可以解释推理得到的结论。
在专家系统中设置解释子系统是专家系统和传统计算机程序系统不同的一个重要特色,其目的是使用户能够更容易接受系统的推理过程和所得的结论,同时也为系统的维护和专家经验的传。
授提供了方便。
人机接口有时也被称作用户界面,是专家系统和用户进行信息交互的媒介。
友好的用户界面是专家系统的重要组成部分。
3.2基于人工神经网络的方法
人工神经网络以计算机仿真的方法从物理结构上模拟人脑,使系统具有人脑的某些智能,以神经元节点模拟神经细胞体,以神经元节点间的连接强度模拟树突和轴突,用作用函数模拟突触的作用。
神经网络有很多种模型,其中一种最典型的模型是多层感知器网络,其结构如图3-3所示
图3-3多层前馈网络结构图
系统由输入节点层、隐节点层、输出节点层和层间节点的连接所组成。
输入节点层的各节点分别表示输入数据的一项,其节点数等于输入数据的维数:
输出节点层则对应于输出数据,其节点数与期望输出数据的维数相等;隐节点层是中间过渡节点层,参与从输入到输出的变换,可以不止一层,相当于增加了映射的次数。
层间节点通过作用强度连接,每个神经元节点如图5-4所示,都有其作用函数从输入到输出O}的节点值的传播,是由连接强度和作用函数来实现。
由此可见,神经网络通过在输入输出层间用隐节点层进行复合非线性映射,实现了对样本的联想和记忆。
这里隐层可以起到一个线性独立变换的作用,只要有足够的隐层节点,它们都能把所需要的输入信号变成线性独立的隐节点增广向量。
的,作用函数f将节点收集到的输入做非线性变换,从而使网络具有非线性。
可以是简单的逻辑函数,也可以是半梯形曲线,常用的是Sigmoid函数。
3.3混合型集成网络的方法
目前,专家系统和人工神经网络都已经有很多成功的应用实例出现。
但是由于它们都有着各自的优缺点,单纯使用任何一种方法都是先天不足的,不可能取得令人满意的结果。
专家系统是对人脑逻辑推理思维能力的模拟,人工神经网络是对人脑直觉经验思维能力的模拟,而人类专家在解决实际问题的时候总是综合应用这两种知识。
于是近几年来,人们在建造专家系统的时候,总是通过模糊推理或人工神经网络来使系统的性能更加完善,所以,如何将专家系统、人工神经网络和模糊推理等方法深度结合起来,使其互相之间取长补短,相得益彰,成为当今摆在人们面前的一个研究前景非常广阔的课题。
本文主要研究专家系统与人工神经网络结合(ANNES)的故障智能诊断。
3.3.1将人工神经网络和专家系统结合的可能性
专家系统和人工神经网络结合使用可以互相取长补短,构造功能更强的故障诊断系统。
这可体现在以下几个方面:
1.专家系统可以用来训练神经网络。
神经网络的训练需要大量的实例,而且需要花费相当长的时间。
在训练期间,需要操作人员实时监控训练过程,选择
各种参数。
为了解决这个问题,可利用专家系统帮助神经网络进行训练,辅助操作人员选择网络结构、节点数目、隐层节点数;调节改变参数的策略等。
这样,可以使神经网络训练期间人的干预减少到最小,基本不需人的实时监控。
2.神经网络用作专家系统的前端处理机。
利用神经网络对传感器的输出数据进行预处理,使其表示为更适合专家系统有效利用的形式。
3.专家系统作为多个神经网络的控制器,控制信息在神经网络间的流动。
专家系统用作神经网络的推理解释器。
神经网络的推理过程实际上是数值计算。
很难对其结果用推理过程进行解释。
可以利用一个专家系统来分析神经网络的输入及输出信息,通过自动提取规则等手段解释其推理过程,并以直观的形式展示神经网络知识库的内容。
3.3.2人工神经网络与专家系统结合的方法
1.混合法:
根据被求解问题的性质和需求,按照软件工程的原则,把系统划分为若干个模块(或系统),每个模块分别用专家系统和神经网络来实现,最后经过系统的组合而得到问题的解答。
显而易见,在混合系统中的主控模块用专家系统实现比较适宜。
2.功能模拟法:
此法利用神经网络来模拟专家系统功能,以求建造专家系统性能的改进与提高。
3.并列协同法:
系统中各模块并列存在,独立执行预定的任务,神经网络用于正常的过程控制,专家系统用于异常情况的处理
4.串行相接法:
系统中各模块串行相接,独立工作,完成特定的任务。
5.嵌入法:
在专家系统中嵌入小型神经网络或在神经网络中嵌入专家系统以改善系统性能。
第四章振动压路机的故障原理分析
4.1振动压路机故障智能诊断系统的需求分析
1.目标
本系统的目标是实时监控压路机的工作状态,在压路机出现故障后能够迅速有效地判断出产生故障的原因并给出排除故障的方法,以保证压路机工作安全,同时也为了提高压路机的技术水平和市场竞争力。
(1)应用目标
应用本系统,可以实时检测压路机的工作状态,当压路机出现故障时,本系统可以智能地给出故障原因,并给出合理建议。
(2)作用及范围
本系统适用于YZC12Z型智能压路机。
2.系统描述
本系统是借助于芬兰EPEC公司所生产的SPT-K-2023A(以下简称2023),SPT-X-2025(以下简称2025)模块的产品,它依赖于对2023模块所编写的程。
内容。
本系统面向YZC12Z型智能压路机,帮助非专业维修人员实现对压路机故障的快速诊断。
3.系统的功能需求
(1)硬件功能需通过按键,实现人机交互,按不同的键,进入不同的人机交互界面。
(2)硬件的可靠性需求
要求硬件能够承受比较恶劣的工况,如高温、振动、灰尘等。
4.2整体设计分析
压路机智能故障诊断系统在总的结构上与一般的专家系统并没有多大的区别,这是智能系统的共性。
但事实上,它与一般的专家系统有着本质的不同。
在该系统中,除了解释机制是专家系统所特有的以外,其他的系统均包括原理上截同的两个部分,即服务于直觉联想的神经网络部分和服务于逻辑推理的传统逻辑推理部分。
按照这两种不同的功能,该结构可分为7个大系统:
判断系统、知识库、数据库、推理系统、解释系统、学习系统和人机界面。
下面对各个系统的功能作大概介绍。
1.判断系统
判断系统首先对从下位机传上来的压路机参数进行数值比较,判断压路机状态是否正常,若有参数超出了所允许的范围,则启动神经网络进行诊断,并用专家系统验证神经网络的诊断结果。
当神经网络对一个新出现的故障不能给出诊断结论时,判断系统将激活专家系统,该专家系统利用深层知识库进行推理,得出i全断结论并进行确认后,由判断系统自动启动学习机制对神经网络进行训练。
2.知识库
知识库用来存放压路机中用来解决问题的来自于液压图及电路图等有关系统结构和功能模型的深层诊断知识,深层知识库包括事实、故障实例及各种规知识库还用来存储神经网络的相关知识,如节点连接的权值,节点的值等。
3.数据库数据库主要用来存储压路机的参数信息、故障征兆、故障时间
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