工程机械故障诊断技术的现状和发展趋势.pdf
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专题论述工程机械故障诊断技术的现状和发展趋势龚雪,张克仁安徽建筑工业学院,安徽合肥230601精薹介绍r我凼I:
程机械故障渗断技术的研究现状,州述r工程机槭故障渗断的打沾挺fl;rI:
程机械故障诊断技术的发艘趋势及商业进一步研究的逝。
美词工程机械I故障渗断发腱趋势中圈分类号TU6文献标识码B文章埔号1001554X(2010)120093q13CurrentresearchandtrendONfaultdiagnosisofconstructionmachinery(X州GXueZHANGKPreR工程机械多系露天作业,受风雨、日晒、粉尘等影响和侵蚀,工作环境恶劣放障频繁发生因故障停机带来的损失十分巨大。
釉着施工规模的日益扩大工程机械趋向大型化、高效化,自动化和连续化,结构也日趋复杂。
传统的人工或半自动化故障诊断方法已经落后,严重影响工程的进度和质量,所以开展工程机械特别是对核心部件的故障诊断的研究十分必要。
1国内9bT程机械故障诊断技术的现状国外对工程机械故障诊断系统进行r大量的研究,已经取得了较为成熟和完善的技术成果,并广泛应用于产品中。
如德国OK公司开发的BORD电子监测系统,能监测与液压挖掘机作业和维修有关的全部重要参数利用微处理机检查挖掘机作业数据、快速监测、评估和显示所计算的数据可识别发生故障和超出极限值的趋势在重大事故前显示报警信息。
美国卡特彼勒公司利用GPS,GIS和GSM技术并将其计划命名为“采矿铲土运输技术系统(METS)”它包括多种多样的技术产品如无线电数据通信、机器监测、诊断、工作与业务管理软件和机器控制等装置。
日本日立公司在zAXIS系列液压挖掘机上安装了电子监测与故障诊断系统,可对挖掘机4n种以上的作业状态进行实时检测,包括发动机机油压力、冷却水温度、燃油油位、液五油油位、空滤器堵塞、发动机转速、液压流Ji和所有电气系统参数,肝儿蔷报警功能;同时通过与该机相配的专用检测仪DrEx可自动诊断机器的故障。
此外,德国利渤海尔公司开发的液压挖掘机Litronic系统”,美国凯斯公司在21B、C系列装载机上采用的计算机监控系统,瑞典沃尔沃公司用于1系列装载机上的Matris软件包1eica公司采用GPS技术的Dozer2000导航系统和Trimble的SiteVisionGPS系统等都具有故障诊断和撤警功能。
国内在工程机械的故障诊断方面的研究起步较晚,但发展较快。
近年来,很多高等院校、科研单位在工程机械故障诊断理论与方法的研究方面取得了很大进展。
如西安交通大学首创的全息谱理论,全面集成机器振动的幅、频、相信息显著提高了故障识别率”1;清华大学针对滚动轴承故障振动信号的强噪声背景以及现实中不易获取大赶典型放障样本的特点将柔性形态滤波技术用于滚动轴承的缺陷诊断中,局部存在缺陷的轴承振动信号经过柔性形态滤波后既可以有效地提取出信号的边缘轮廓和信号的形状特征同时又具有稳健性【】。
在实际应用方面,20世纪9I)年代以来浙江大学和同济大学等高等院校开始从事【程机械故障诊断方面的研究井与长江挖掘机厂、广两玉林柴油机厂等企业台作开发完成r工况临测系统实时收稿日期20lllfm一5通讯地址】建雪安搬省台肥市安徽建筑I业学院_连盂札扯201012(1:
半-B刊医万方数据专题论述监测液压、发动机、电气系统运行状态参数,并枉液晶显示屏上显示,当检测到放障信息时,通过声、光、图像进行报警。
2005年柳工完成了国家863项目“装载机远程服务系统与智能化挖掘机”建立了柳丁专用网络、挖掘机GPS硬件平台及Hj软件,可以实现远程数据传输、故障诊断、遥控定位、锁机等功能。
三重J二ilF究院自主研发完成了基于GPRS的远程监控、r台利用全球卫星定位技术(GPS)、无线通讯技术(GPRS)、地理信息技术(GIS)、数据库技术等信息技术对上程机械的地理位置、运动信息、工作状态和施工进度等实施数据采集、数据分析、远程监测、故障诊断和技术支持。
近年来许多丁程机械仑业如山f|II智能、拖、柳上、徐【、厦1。
、中联、一、福田、l|I推等集训都相继研究开发rl:
程机械电子监控系统。
2工程机械的故障诊断方法工程机械运行的状态千差万别现的故障多种多样采用的诊断方法也各不棚I司。
近十几年来,模糊诊断、故障树分析、家系统、人工神经嘲络等新的诊断技术不断H现故障诊断技术逐步向智能化方faI发腱,但是传统的敞障诊断方法在工程实践中仍得到广泛廊_|J。
21常用的传统故障诊断方法21l振动监测诊断技术振动监测渗断技术娃通过检测设备的振动参数及其特征来分析设备的状态和故障的方法5。
工程机械在运行过程中要产生振动,振动信呼世设备状态信息的载体它蕴含了丰富的设备异常或故障的信息。
振动特征是设备运行状态好坏的重要标志,对工程机械主要部位的振动特征参量如位移、速度、加速度、转速及相位值由传感器进行测定,通过时域渡形分析、振动频谱分析、时间序列分析、倒频谱分析、共振解调技术、全息谱分析等多种方法得出能够反映故障状态的特征信息谱幽用以确定各种故障的内容和性质。
振动监测诊断技术在机械故障诊断的整个技术体系中居主导地位。
212油液分析诊断技术工程机械在运转过程中同时经历着磨损过程,导致了磨屑的产生以悬浮状态存在于润滑油或工作油液中。
这些磨屑能够表达相血的磨损裘面的状况,对工作液体取样井分析就可以对元件表面磨损状况进行无损检测。
目前油液的光谱分析技术和铁谱分析技术盹用比较广泛t光谱分析分析速度快,渗断方便、准确,适用于磨屑粒径小于10*m的磨损状态分析;铁谱分析技术用选广泛,尤其在发动机液压系统、运输机械状态监测和故障诊断方面更具优越性,利用铁谱分析技术与现代传感技术、神经网络结合的技术将有十分美好的前景。
213温度监测诊断技术温度j【:
程机械的运行状态密切相关。
一方面温度是表征故障的个特征各坫;另一方向温度也是I发上程机械故障的卟币要囚索。
如1二程机城的液压系统在使用过程中经常会H:
现温升现象,若温度过高将影响零件材质和性能,引起故障。
因此,通过测试丁挫机械设备各部位的不同温度或温度变化可以识别系统的运行状态的变化。
工程机械由于工作环境恶劣,经常处于暴蝤或雨雪的露天作业环境温度影响监测系统温度,因此需对测量数据进行修正和补偿,减少温度误差,提高测试的准确度。
在温度测试中除常规使用的热电研l、热电偶等接触式测温仪外目前在些特殊场合使州红外非接触式测温具有探测距离远、检测述度快等优点。
2l4其他尤损榆测技术无损检测技术是时机器零部件和结构件(金属和非金械)进行非破坏性检测,以期发现表面和内部缺陷的项专门监测诊断技术是涉及多学科、多内容的综合技术。
目前应用最广泛的无损检测方法有光学检测法、渗透检测法,磁粉检测法、涡流检测法、射线检测法、超声波检测法和声发射检测法等-5。
在工程机械故障诊断中,无损检测技术足探求故障根源和机理,预测隐患的重要手段。
22现代智能故障诊断方法221故障树诊断方法放障树诊断方法是以研究系统中最不希望发生的故障状态(结果)出发按照一定的逻辑戈系从总体到部件一瑶层的逐级细化,推理分析故障形成的原因,最终确定故障发生的最初基奉原因、影响程度和发生概率“。
它是一种图形演绎法把系统故障与导致该故障的各种因素形象地绘成故障图建氙札拭20lO12(上半月刊)万方数据表,能较直观地反映故障,元部件、系统及因素、原因之间的相互关系也能定量计算故障程度、概率、原因等。
该方法可直观、快建诊断,知识库很容易动态地修改,但缺点是受主观因素影响较大,诊断结果严重依赖于故障树信息的正确性和完整性,不能诊断不可预知的故障。
222故障诊断专家系统专家系统是一种基于知识的人工诊断系统,是利用大量专家的知识和推理方法求解复杂的实际问题的人工智能程序。
故障诊断专家系统是研究最多、应用最广的一类智能诊断技术主要用于没有精确数学模型或很难建立数学模型的复杂系统。
专家系统存在的主要问题是知识获取困难、运行速度慢。
在采用先进传感技术与信号处理技术的基础上研制开发的故障诊断专家系统将现代科学的优势与领域专家丰富经验和思维方式的优势结合起来,已成为故障诊断技术发展的主要方向。
223基于模棚数学的故障诊断方法工程机械的状态信号传播途径复杂故障与特征参数的映射关系模糊再加上边界条件的不确定性、运行工况的多变性使故障征兆和故障原因之间难以建立准确的对应关系,用传统的二值逻辑显然不合理,因此选用隶属度函数用相应的隶属度来描述这些症状存在的倾向性。
基于模糊数学的故障诊断方法就是通过某些症状的隶属度和模糊关系矩阵来求出各种故障原因的隶属度以表征各种故障的倾向性从而可以减少许多不确定因素给诊断工作带来的困难。
但是对于复杂的诊断系统要建立正确的模糊规则和隶属度函数是非常困难的而且需要消耗大量的时间。
224基于神经网络的故障诊断方法神经网络是一种信息处理系统,是为模仿人脑工作方式而设计的,它带有大量按一定方式连接和并行分布的处理器由工程机械各个系统的信息提取故障特征通过学习训练样本来确定故障判决规则,从而进行故障诊断。
用于故障诊断的神经网络能够在出现新故障时通过自学习不断调整权值可以提高故障的正确检测率,降低漏报率和误报率。
神经网络具有对故障的联想记忆、模式匹配和相似归纳能力以实现故障和征兆之问复杂的非线性映射关系”1。
对于多故障、多过程的复杂工程机械以及突发性故障或其它异常现象,其故障形成的原因与征兆的因果关系错综复杂借助神经网络系统来解决是行之有效的。
225支持向量机的故障诊断方法典型故障数据样本的严重不足是制约故障智能诊断技术发展的主要原因之一。
支持向量机(sVM)是一种基于统计学习理论的新型机器学习方法其目标是得到现有信息下的最优解而不仅仅是样本数趋于无穷大时的最优解o,这一点特别适合于故障诊断这种小样本情况的实际问题解决。
与人工神经网络相比,支持向量机不仅结构简单,而且泛化能力明显提高,避免过学习,能够在有限特征信息情况下最大限度地发掘样本数据中隐含的分类知识解决了神经网络等无法避免的局部极值问题,解决了维数灾难问题,算法的复杂度与样本维数无关,这些优点对工程机械故障诊断具有很强的实际价值。
3工程机械故障诊断技术的发展趋势根据当前计算机技术、信息技术以及现代信号处理技术的迅速发展,工程机械故障诊断技术的发展趋势体现在以下几个方面:
(1)结合最新的传感与测试技术
(2)结合最新的信号处理方法,如自适应信号处理、小波分析、教学形态滤渡、几何分形、混沌和独立分量分析等;(3)与多传感器信息的融合(4)多智能方法的融合如模糊逻辑、神经网络与专家系统结合的诊断模型等(5)远程故障诊断技术。
工程机械故障诊断技术虽然在理论研究方面有不少进展,但只有在实际应用中才能体现它的价值。
因此,如何将先进的故障诊断技术应用到工程实际中还有待更耀的研究。
考立】1王世明贾鸿杜杨为民-挛天石国外工程机械新技术新结构和发展趋辨j工程机械200435
(1),6l一65E2刘中基于神经网络与专家系统的挖掘机回转装置液压马选的故障诊断D云南:
贵州大学2f959(5)l231下转第97页)建五札城21)1012(上半月刊)万方数据该参数设置过大可能出现骨料已经投人主机而系统还未检测上盘料是否卸完及卸料门是否关闭到位造成事故;如果设置过小,会影响生产效率。
提前投放的时间由用户根据主机卸料时间,出料门关闭时间和斜皮带铺料时间等合理设定。
如果骨料铺满了斜皮带即将投放主机而水泥、煤灰等因无料或卡料还未计量完毕,这种情况下腺计量未满的水泥、煤灰之外,其它物辩正常投入主机搅拌,待水泥,煤灰计量满后再将这两种物料投到主机一起搅拌,并启动搅拌计时+同时本盘数据正常存盘。
2参数设置说明
(1)水泥计量剩余量设为0,衙等水泥煤灰及其它各秤全部称满后,才可以投骨料。
在水泥、煤灰计量不稳定时(频繁出现卡料、不下料情况),为避免骨料等已经投人主机搅拌而这两种物料未计量完可以这样操作。
(2)骨料提前投放时间设为o骨料不提前投放,需要等到上盘料卸科完毕、主机关门到位后才允许投放下一盘骨料。
当主机卸料门动作不灵活或因温度原因造成气缸动作不灵活时为避免斜皮带频繁暂停可以这样操作。
(3)关于出料加锁(禁止出料):
用户在程序中殴定了出料加锁或用旋钮开关控制出料。
这种情况F,即使满足了上述水泥计量剩余量与骨料提前投放时间的条件,骨料也不投放,因为出料门已经加锁,搅拌时间到后也不会开门卸料再将骨料投放到斜皮带上,势必出现斜皮带暂停的情况。
故在出料加锁的情况下,下盘骨料不投放。
解锁后才允许投放。
关于其它物料投放延时设定系统阱斜皮带铺料时间为投料延时起点时间到后允许投放相应物料。
以上戈于骨料提前投放时间、水泥计量剩余量和斜皮带铺料时问这3个参数务霜合理设置,才能最大限度提高设备生产效率避免斜皮带频繁启停。
这种配置从硬件上说仍然是直投站没有骨料中间储料斗所以搅拌站的总体高度及占地面积没有改变但实际上是将斜皮带作为骨料暂存斗使用。
选用绕线式电机是因为普通笼型电机不适用于负载启动,增加逆止器是防止斜皮带铺满后暂停时因重力作用反转导致骨料下滑。
该方案配以理想的控制软件收到了较好的效果成本增加不多。
由于提高了生产效率所带来的经济效益是非常可观的。
口(上接第95页】E33廖畸禾邮l峰,矧蘩生多故障转子进动趋势分析j平衡策略EJ3机械工程学搬t20:
)945(8):
455l4于湘涛楮摇磊郝如江基于秉性形态滤波和支持炙II,HL的滚动轴承故障渗断方法EJ机械1程学报t20I45(7)75853E江萍机械设蔷放障诊断技术盐城Mj!
l安:
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2006-3z19217简小刚张艳伟冯跃工程机械故障诊断技术的研兜现状与发展曲势J中国工程机械学报20053(4):
4454498袁胜发+f榀磊直持向世机及儿在机槭故障诊断中的应j撤功J冲bJ3振动冲tll-t21H)726lI):
29“5#口_连茸JlL托20io12(上半月刊)万方数据工程机械故障诊断技术的现状和发展趋势工程机械故障诊断技术的现状和发展趋势作者:
龚雪,张克仁,GONGXue,ZHANGKe-ren作者单位:
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