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水泵知识

混凝土输送泵故障模糊诊断

文章热度:2367

     混凝土输送泵实际发生故障的诊断准确度和处理效率,不仅影响用户的正常生产,甚至会造成施工工程结构质量的负面影响。同时,系统故障发生的随机性和复杂性要求维修人员具备较丰富的知识面和故障处理经验。根据输送泵液压系统故障现象与故障产生部位的特点,引入模糊控制和神经网络的方法,能有效地减少人为因素的主观影响,使故障诊断准确、快速。
  (1)故障诊断系统结构
  混凝土输送泵液压系统故障诊断综合系统的硬件结构分为三大部分:传感器、A/T转换器、计算机辅助系统,它们的关系如图3—1所示。
    该系统是一个多输入、单输出系统,通过压阻式压力传感器、变送器、采样开关S,(S2)
和A/D转换器把检测的主系统压力(主油缸背油压力)送人计算机,计算机根据压力检测值y和压力给定值yr比较得到偏差E和偏差变化率zXE,同时也把温度传感器(流量传感器)检测的系统油温度(溢流阀卸荷流量)Y送入计算机,再按照下述控制算法运算得到输出量。         (2)智能诊断系统
    ①模糊诊断系统的建造  根据输送泵液压系统的结构特点,选用的参数主要有主系统液压油压力、主油缸背油压力、主系统液压油温度、溢流阀卸荷流量。所有数据均由相应的传感器提取,再由后继模块处理、存储,并由计算机诊断输出。因此,取液压主系统压力实测值与设定值的偏差El和偏差变化率AEl、主油缸背油压力实测值与设定值的偏差E2和偏差变化率AEz、油温度T和溢流阀的卸荷流量L为输入变量,通过模糊神经诊断系统,判断故障产生部位U为输出量。
    压力偏差El(Ez)和压力偏差变化率AEl(△E2)分别取负大(NB)、负小(NS)、零(ZE)、正小(PS)、正大(PB)5个模糊子集;油温度分别取低(TS)、中(TM)、高(TB)3个模糊子集;溢流阀卸荷流量L分别取很小(LS)、较大(LM)、很大(LB)3个模糊子集。模糊推理输出的故障的5个部位分别为液压泵(U,)、溢流阀(U2)、换向阀(U3)、液压缸(U4)、油及油路系统(Us),故障产生部位是一种精确量,以单点表示,无法模糊化,所以其隶属度在对应的部位为l,其余为0。输入变量El(E1)、AE2(AE2)的语言变量论域定为[一4,4](见图3—2),油温度T(溢流阀卸荷流量L)的语言变量论域定为[0,3](见图3—3)。
    根据经验设计了11条控制规则,如表3—1所示。然后采用实际控制中应用较广的模糊推理方法——关系合成推理法(CRI),根据系统编制相应的计算机程序,用基于模糊关系的模糊变换运算给出推理结果,完成计算机诊断输出。
    ②模糊神经网络结构  神经网络是一种高度非线性映射系统,上述模糊诊断系统模型可作为构造神经网络结构的基础,其中精确量的模糊化(隶属度函数)及模糊诊断规则均由网络层来完成。在此选用一个4层模糊神经网络,其结构如图3—4所示,它的作用相当于上述模糊控制器,各层意义分述如下。
表3—1模糊规则
    序号
    E1
    △El
    E2
    AEz
    丁
    L
    U
    1
    NB
    NB
    NB
    zE
    TB
    LS
    U1
    2
    NS
    NB
    NB
    ZE
    TM
    LS
    U1
    3
    NS
    ZE
    PS
    ZE
    TS
    LS
    U4
    4
    ZE
    NS
    ZE
    NS
    TS
    LS
    U5
    5
    PS
    ZE
    PS
    ZE
    TM
    LS
    U2
    6
    PB
    PB
    NB
    ZE
    TM
    LS
    U3
    7
    NS
    NS
    NS
    NS
    丁S
    LM
    U2
    8
    NB
    NS
    NB
    ZE
    TB
    LB
    U2
    9
    ZE
    ZE
    NB
    ZE
    TB
    LB
    U3
    10
    PS
    NS
    NS
    ZE
    TM
    LB
    U5
    11
    Ps
    PS
    PS
    PS
    TM
    LM
    U4
 
    a.输入层有6个节点,分别输入系统的输入参数:主系统压力偏差El及偏差变化率AEl、主油缸背油压力偏差E2及偏差变化率AEz、油温度丁、溢流阀卸荷流量L。本层不做任何处理,权系数均为1。
    b.模糊化层有26个节点,分别代表系统结构:主系统压力偏差El的5个模糊子集、偏差变化率AEl的5个模糊子集、主油缸背油压力偏差E2的5个模糊子集、偏差变化率AE2的5个模糊子集、油温度T的3个模糊子集、溢流阀卸荷流量L的3个模糊子集。该层节点的输入是系统的6个输入参数,输出则是各参数对应模糊集合的隶属函数。
    C.规则层代表模糊控制规则。该层的每个节点代表一条模糊规则。节点数的选取与经验有关,也可通过实验确定,在此选l2个节点。
    d.输出层有5个节点,分别代表输出变量故障所在的5个部位U。对于该层的每一个节点,输入是规则的激活度,输出是产生故障的某一部位,其对应位置的元素值为l,而其他位置的元素值为0。模糊神经控制器经过MATLAB系统的仿真(20组数据学习,5组数据检验),结果令人满意。

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