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EMD與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的ATOS柱塞泵故障診斷
混凝土泵車是一種負(fù)載變化復(fù)雜、工作環(huán)境惡劣的工程機械,其內(nèi)部元件常由于疲勞或油液污染引起各種故障的發(fā)生,混凝土泵車一旦出現(xiàn)事故往往對生產(chǎn)安全造成很大危害。根據(jù)統(tǒng)計,ATOS柱塞泵是混凝土泵車中zui主要的故障源之一,但是ATOS柱塞泵作為泵車泵送動力的來源,既是旋轉(zhuǎn)機械,又是往復(fù)運動機械和機液轉(zhuǎn)換元件,工作過程中既有機械零件間的振動,又有工作介質(zhì)引起的沖擊,因而其給診斷帶來了很大的難度。

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分析了ATOS柱塞泵的結(jié)構(gòu)特點與運動規(guī)律,指出常見故障的發(fā)生位置與振動頻率,通過傳統(tǒng)頻譜分析方法做出功率譜與包絡(luò)譜,但由于介質(zhì)沖擊影響嚴(yán)重?zé)o法找出故障特征。進(jìn)而提出利用Hilbert-Huang變換的核心理論EMD,將實驗臺中測取的五種常見故障與正常狀態(tài)的振動信號進(jìn)行分解,得到與自身頻率組成相符的各頻段信號波形,通過分析將其中蘊含故障信息豐富的高頻段分量建立時間序列AR模型,并將模型參數(shù)作為故障診斷的特征參數(shù),作為后續(xù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有強大的非線性映射和并行處理的功能,網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)值向量模擬人大腦神經(jīng)元的記憶方式,可以較為穩(wěn)定的存儲來自輸入樣本的特征信息,并利用已有信息對新輸入做出分類辨識,以斜盤式軸向ATOS柱塞泵作為研究對象,運用有限元分析的方法,對其施加滿足實際工況的約束,在計算機容量允許的情況下,選擇精度更高的單元和劃分更細(xì)的網(wǎng)格密度,計算出ATOS柱塞泵的固有頻率以及模態(tài)振型。為了驗證有限元法計算結(jié)果,又通過實地的振動試驗,具體測出了ATOS柱塞泵的共振頻率,驗證了有限元計算結(jié)果的正確性。利用經(jīng)過驗證的有限元模型,在計算機上作結(jié)構(gòu)改進(jìn)仿真設(shè)計,找到提高ATOS柱塞泵共振頻率的措施。通過多種方案比較,采用將ATOS柱塞泵前端的圓柱滾子軸承改成深溝球軸承,可以實現(xiàn)在不改動ATOS柱塞泵其他零件尺寸的前提下,提高ATOS柱塞泵的模態(tài)頻率,使ATOS柱塞泵更不易發(fā)生共振。

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因此利用較新型的Fuzzy ARTMAP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對ATOS柱塞泵六種狀態(tài)振動信號的特征參數(shù)進(jìn)行學(xué)習(xí)與分類,結(jié)果表明該方法可以有效地完成診斷。還就特征參數(shù)個數(shù)對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類效率影響進(jìn)行了討論,并實現(xiàn)了在不影響診斷準(zhǔn)確率的條件下對特征參數(shù)數(shù)量的減少。