基于 Pajek 的沥青摊铺机故障网络分析与诊断-论文.pdf

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1、2014年4月陕西理工学院学报(自然科学版)Apr．2014第30卷第2期JournalofShaanxiUnive~ityofTechnology(NaturalScienceEdition)Vo1．30No．2[文章编号]1673—2944(2014)02—0024—06基于Pajek的沥青摊铺机故障网络分析与诊断唐红雨，田磐，王志英(1．镇江高等专科学校电子与信息工程系，江苏镇江212003；2．江苏科技大学经济管理学院，江苏镇江212003)[摘要]摊铺机是复杂的机电液系统，因受环境因素影响，容易出现故障，影响施工质量，需建立摊铺机的故障诊断系统。在建立摊铺机的故障征兆网络后，对采

2、样信号进行3层小波包分解，用小波系数模极大值法提取故障的特征状态信息，用Pajek软件分析9个子系统故障的度和聚类系数，得到故障的可能部位，降低系统维数，减少后续计算量。用PSO优化神经网络算法进行状态样本数据学习，训练网络结构并优化，进而得到故障部位信息。样本测试表明，和神经网络相比，系统的迭代次数有效减少，实际输出结果和期望区间相符。[关键词]故障诊断；Pajek；小波包；神经网络；摊铺机[中图分类号]TP277[文献标识码]A0引言近年来，随着我国交通基础设施投资规模加大，高等级公路的规模快速向前推进。科技的发展和施工周期的因素促进公路施工机械技术水平飞速发展，而施工机械技术水平对公

3、路建设有着重要的影响。沥青摊铺机是用来将搅拌和好的沥青骨料混合物均匀地摊铺在路基或基层上的专用设备，也是主要的路面施工机械，是一个复杂的机电液设备。在施工过程中，受到各种因素的影响，容易出现故障，若不能及时排除，将造成损失。因而建立故障预警机制，对沥青摊铺机的故障网络进行分析和诊断，有着重要的实际意义。摊铺机的故障诊断技术已经有了一定研究，但方法有所差异J，其中有基于模糊神经网络的摊铺机智能故障诊断系统，基于BP神经网络的摊铺机故障诊断J，文献[4]以沥青混合料摊铺机自动调平系统为例，设计了系统状态监测与故障自诊断功能。文献[5]对施工中出现的自动调平系统故障进行了诊断与排除。这些方法只对

4、摊铺机的部分环节进行诊断，没有对整个系统进行全面故障诊断，对信号特征提取和故障网络没有深入的分析，况且状态量多，算法计算量大。本文结合江苏华通公司的2LTLZ45型沥青摊铺机设计为例，对这些系列问题进行全面综合性深入分析。1故障诊断原理沥青摊铺机整机系统包括动力系统、传动系统、行走系统、液压系统、电气系统、输分料系统、振实系收稿日期：2013-10-17基金项目：镇江市工业科技支撑计划项目(GY2012005)；镇江市科技支撑计划软科学项目(RK2013030)；2013年江苏省高等职业院校国内高级访问学者计划项目作者简介：唐红雨(1975一)，男，江苏省镇江市人，镇江高等专科学校副教授，

5、硕士，主要研究方向为路面机械智能控制。·24·第2期唐红雨，田磐，王志英基于Pajek的沥青摊铺机故障网络分析与诊断统、找平系统、润滑系统等。在施工过程中，由于环境差异，容易出现故障，为了能及时了解摊铺机的工作技术状况和状态参数，必须建立摊铺机故障诊断系统，依靠先进的传感器，检测部件的状态信息，并对这些信息用智能算法进行各种分析和处理，及时排除异常状态。本方案设计故障诊断系统基本环节包括：信号的采集、小波包检测信号、特征信号参数的提取、Pa．jek故障网络分析、神经网络学习、智能诊断并给出故障原因和部件，如图1所示。其中摊铺机各部件状态数据的采集需要通过各种传感器实时动态检i见4运行过程中

6、的状态信息；小波包检测信号和特征信号提取是用小波包分解降噪原理，提取信号序列中的部件状态特征量，找到部件状态和特征量的映射关系，分离出故障的特征信息；Pajek故障网络分析是通过网络分析软件Pajek对故障网络进行分析，分清主次，达到降维的目的，为智能诊断算法降低运算量；智能神经网络学习是利用神经网络的学习功能对表征故障的特征量进行训练，对当前工作状态及其变化趋势做出准确的判断和预测，以达到快速定位故障信息，最后给出故障原因和部件。摊铺信小波特征Pajek网智故障机各号’包检信号故障络能原因采测信网络学诊及部部件样号提取分析习断位图1故障诊断原理图2小波包提取信号特征沥青摊铺机状态特征量较

7、多，且含有干扰信号造成其运行状态波动，需要采用智能方法准确地识辨信号，有效地实现信号和噪声的分离。在本设计方案中，采用小波包检测算法，能够有效识辨突变和高频噪声信号，把淹没在干扰信号中的有用信号检测出来，提出信号特征。图2为3层小波包分解示意图，图3为小波包节点(2，3)的系数序列。datafornode：(6)Or(2，3)TreeDecomposition43-●●2●_●-●●--●●●●1_⋯‘--●01⋯4●'