印花机液压系统的故障诊断与检测技术研究

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1、2012年11月机床与液压NOV．2012第40卷第21期MACHINET00L&HYDRAULICSVo1．40No．21DOI：10．3969／j．issn．1001—3881．2012．21．046印花机液压系统的故障诊断与检测技术研究王保成，李鹏飞，赵玲(1．西安工程大学电子信息学院，陕西西安710048；2．第二炮兵工程大学精确制导教研室，陕西西安710025)摘要：在现场实测圆网印花机液压系统的故障数据中，液压系统的磁场信号和振动信号具有短时非平稳的特点。在功率谱分析的基础上，采用小波神经网络技术，对各分布式液控阀产生的振动信号、磁场信号进行小波包能量谱分解

2、，从而获得各类故障在不同频带的能量分布特征向量；应用WNN神经网络建立从特征向量到故障模式之间的数学映射模型，并结合Zigbee网络通讯技术对分散数据进行二次融合辨识。实验结果表明：该系统能够完成对圆网印花机液压系统的无线实时监测，故障定位准确，且体积小巧、通讯可靠性高，能够满足企业及时抢修的需要。关键词：故障诊断；小波能量谱；神经网络；液压系统中图分类号：TJ768文献标识码：A文章编号：1001—3881(2012)21—173—4ResearchonSupervisionandFaultDiagnosisTechnologyforHydraulicSystemof

3、theRotaryScreenPrintingMachineWANGBaocheng，LIPengfei，ZHAOLing(1．ElectronicInformationCollege，Xi’anPolytechnicUniversity，Xi’anShaanxi710048，China；2．PrecisionGuidanceTeaching&ResearchOfice，TheSecondArtilleryEngineeringCollege，Xi’anShaanxi7l0025。China)Abstract：Inthereahimetestedfaultdataoft

4、hehydraulicsystemoftherotaryscreenprintingsystem，thecharacteristicsofthemagneticfieldandvibratingsignalsofhydraulicsystemareshorttimeandunstable．Onthebaseofanalysisofpowerspectrum，thesmallwaveneuralnetworktechnologyWasadoptedtodecomposethepowerspectrumofsmallwavepackageofmagneticfieldand

5、vibra-tingsignalsgeneratedbythedistributedpilotsafetyvalves，soastogetthepowerdistributioncharacteristicvectorindiferentfrequen-cybandofallkindsfaults．TheWNNneuralnetworkWasusedtoestablishthemathematicmodelfromthecharacteristicvectortofaultmodelandperformthesecondfusionidentificationforth

6、edisperseddatacombiningtheZigbeenetworkcommunicationtechnology．Thetestedresultsshowthatthissystemcanrealizetheon—linemonitoringforthehydraulicsystemofrotaryscreenprintingsystem．Thesys—ternhasthecharacteristics，suchasprecisefaultpositioning，smallvolume，highcommunicatingreliabilityandcansa

7、tisfythere-quirementoffastrepairingforenterprise．Keywords：Faultdiagnosis；Waveletpacketenergyspectrum；Neuralnetwork；Hydraulicsystem现代印染企业对印花机工作的精度和速度要求越持时短、突变快，属于典型的无各态历经性的非平稳来越高，液压系统的环境适应性一直是印花机工作的信号，建立在平稳随机过程基础上的Fourier变换无瓶颈，该系统运行的可靠性在不同程度上影响着印花法反映液压振动的本质性特点。近年来，随着科学精度。目