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水泵知识

变频调速水泵的智能故障诊断

文章热度:2295

     ①基于BP神经网络的故障诊断模型  水泵故障诊断是一个复杂的问题,其故障具有相似性,并非线性可分;故障与征兆的关系不很明确;受安装、运行等因素的影响,具有较强的模糊性;常常是多故障同时发生、故障特征相互交织。BP网络是Rumelhart等人在1985年提出的,它是基于多层前向网络,采用误差反向传播算法(error back propagation al90-rithm)进行学习训练的一种网络。BP神经网络模型具有较强的自学习能力,能够解决非线性模式识别问题,因而在旋转机械故障诊断中得到了广泛应用。系统选定的诊断网络具有9个输入层节点、10个中间层节点、9个输出层节点。取振动阶比信号的频域特征作为故障征兆,参照白木万博的征兆得分表,选取(0.01~0.39)f、(0.40~0.49)f、0.5f、(0.51~
0.99)f、if、2f、(3~5)f、奇数f、高频9种具有代表性的频率成分作为特征频率,其对应的谱值作为故障征兆,可对现场较常发生的9种典型故障进行分析。可诊断故障类型有初始不平衡、碰磨、不对中、轴承与轴颈偏心、转子裂纹、联轴器故障、结构共振、油膜振荡和松动等。
    ②实验验证表3-19是2组不平衡和油膜振荡的水泵故障的数据,根据2组水泵故障实测数据,运用上述神经网络进行诊断验证,诊断结果如表3—20所示,第l组为不平衡数据,第2组为油膜振荡数据。实测结果与诊断结果完全吻合。
    表3—19现场实测振动频谱征兆
故障名称
    频    率    征    兆
 (0.01~0.39)f
 (0.40~0.49)f
0.5f
 (0.51~0.99)f
1f
2f
 (3~5)f
奇数f
高频
  不平衡
    0.O
    0.0
    0.0
    0.0
  0.94
  0.0
  0.06
  0.0
  0.0
油膜振荡
    0.O
    0.9787
    0.00
    0.0
    0.0
 0.0281
    0.0
    0.0
    0.0
 
表3—20现场实测频谱诊断结果
  故障名称
    1
    2
    3
    4
    5
    6
    7
    8
    9
    不平衡
0.998
0.015
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
 0.000
0.000
    油膜振荡
  0.000
  0.000
  0.000
  0.000
  0.000
  0.000
0.014
  0.978
  0.013

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