液压泵轴承故障诊断网络法研究.doc

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1、液压泵轴承故障诊断网络法研究液压泵轴承故障诊断网络法研究为了克服轴承故障信号较弱且容易被液压泵固有振动淹没的困难,选川以下抗干扰能力较强的特征作为故障诊断特征参数。H订bert变换用于信号分析屮求时域信号的包络,以达到对功率谱进行平滑从而突出故障信息。定义为了克服轴承故障信号较弱且容易被液压泵固仃振动淹没的困难,选用以下抗T•扰能力较强的特征作为故障诊断特征参数。Hilbert变换用于信号分析川求时域信号的包络,以达到对功率谱进行平滑从而突出故障倍息。定义信号:为最佳包络。倒谱包络模型实质是对从传感器获得的信号进行-倒频谱分析,

2、然后对其倒频谱信号进行包络提収,从而双重性地突出了故障信息,为信噪比小的故障特征的提取提供了依据。2集成BP网络进行故障诊断的原理神经网络的组织结构是由求解问题的领域特征决定的。由于故障诊断系统的复杂性,将神经网络应用于障诊断系统的设计屮,将是人规模神经网络的组织和学习问题。为了减少工作的复杂性,减少网络的学习时间,木文将故障诊断知识集合分解为几个逻辑上独立的子集合,每个子集合再分解为若干规则子集,然后根据规则子集來组织网络。每个规则子集是一个逻辑上独立的子网络的映射,规则子集间的联系,通过子网络的权系矩阵表示。各个子网络独立地

3、运用BP学习算法分别进行学习训练。由于分解后的子网络比原來的网络规模小得多且问题局部化了,从而使训练时间人为减少。利用集成BP网络进行液压泵轴承故障诊断的信息处理能力源于神经元的非线性机理特性和BP算法。3、神经网络鲁棒性的研究神经网络的鲁棒性是指神经网络对故障的容错能力。众所周知,人脑具育容错特性,人脑中个别神经元的损伤不会使它的总体性能发生严重的降级,这是因为人脑屮每一概念并非只保存在一个神经元屮,而是散布于许多神经元及具连接之屮。人脑可以通过再次学习,使因一部分神经元的损伤而淡忘的知识重新表达在剩余的神经元屮。由于神经网络

4、是对生物神经元网络的模拟,所以神经网络的最人特征是具有“联想记忆”功能,即神经网络可以由以往的知识组合,在部分信息丢失或部分信息不确定的条件下,川剩余的特征信息做出正确的诊断。表2给出了轴承6个特征信息屮某些输入特征不正确或不确定情况下正确诊断和识别的成功率。表2神经网络魯棒性统计表由表2可以看出,利用集成神经网络进行故障诊断可以在丢失了大量信息的情况下(近—•半特征参数不确定)仍可以作出正确判断的成功率相当高(76%〜100%)因而集成神经网络具有很强能力5结论由于神经网络具有自学习、自组织、联想记忆等多种功能决定了神经网络方

5、法是很适合于进行故障诊断硏究。木文利用频域和倒频域的振动信号作为特征参数,利用集成BP网络实现了液压泵轴承的多故障诊断与识别。试验结果表明,该方法具有很高的成功率和鲁棒性。采购前阀门选型的步骤和依据:在流体管道系统小,阀门是控制元件,其主要作用是隔离设备和管道系统、调节流量、防止冋流、调节和排泄压力。由于管道系统选择最适合的阀门显得非常重要,所以,了解阀门的特性及选择阀门的步骤和依据也变得至关重要起來o阀门行业到日前为止,已能生产种类齐全的闸阀、截止阀、节流阀、旋塞阀、球阀、电动阀、隔膜阀、止冋阀、安全阀、减压阀、蒸汽疏水阀和紧

6、急切断阀等12人类、3000多个型号、4000多个规格的阀门产品;最高工作压力为600MPa,最人公称通径达5350mm,最高工作温度为120CTC,最低工作温度为-196°C,适用介质为水、蒸汽、汕品、天然气、强腐蚀性介质(如浓硝酸、屮浓度硫酸等)、易燃介质(如笨、乙烯等)、有毒介质(如硫化氢)、易爆介质及带放射性介质(金属钠、-冋路纯水等)。阀门承压件材质铸铜、铸铁、球墨铸铁、高硅铸铁、铸钢、锻钢、高、低合金钢、不锈耐酸钢、哈氏合金、因科谏尔、蒙乃尔合金、双相不锈钢、钛合金等。并且能够生产各种电动、气动、液动阀门驱动装置。血

7、对如此众多的阀门品种和如此复杂的各种工况,要选择管道系统最适合安装的阀门产品,我以为,首先应了解阀门的特性;其次应掌握选择阀门的步骤和依据;再考应遵循选择阀门的原则。1•阀门的特性一般有两种,使用特性和结构特性。使用特性:它确定了阀门的主要使用性能和使川范I韦I,属于阀门使用特性的有:阀门的类别(闭路阀门、调节阀门、安全阀门等);产品类型(闸阀、截止阀、蝶阀、球阀等);阀门主要零件(阀体、阀盖、阀杆、阀瓣、密封血)的材料;阀门传动方式等。结构特性:它确定了阀门的安装、维修、保养等方法的一些结构特性,属于结构特性的有:阀门的结构长

8、度和总体高度、与管道的连接形式(法兰连接、螺纹连接、夹箍连接、外螺纹连接、焊接端连接等);密封面的形武(镶圈、螺纹圈、堆焊、喷焊、阀体木体);阀杆结构形式(旋转杆、升降杆)等。2.选择阀门的步骤和依据人体如下:⑴选择步骤1.明确阀门在设备或装置中的用途,确定阀门

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