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数控液压机的三种故障诊断方法
- 2019-03-20-

本文研究了数控液压机的三种故障诊断方法:

(1)基于信息融合和NBN分类器的诊断方法。

(2)基于启发式属性约简算法的粗糙集理论在数控液压机故障诊断中的应用。

(3)基于主成分分析的故障检测方法。

由于三种方法使用不同的数学原理,每种方法各有优缺点,所以根据液压泵故障诊断的特点,三种方法显示出不同的诊断效果,下面用相同的数据信息比较三种方法的诊断效果。

目前,越来越多的基于粗糙集的诊断模块建立了更多的诊断规则信息表,并使用粗糙集的属性约简结果。因此,采用启发式算法得到了用于加工的21台数控液压机的特征多源信息故障样本集。选取480组作为训练样本,其余320组作为测试样本。训练样本的最佳结果。是一种粗糙集故障诊断模型。由于这个信息表中有大量的诊断规则,由于篇幅的限制,这里没有列出具体的诊断规则。最后,将粗糙集模型应用于数控液压机的故障检测。

(1)诊断结果分析是基于信息融合的两种NBN分类器与RS模型诊断结果的比较。表中结果表明,该方法具有较高的诊断精度,更适合于数控液压机液压泵多故障模式的故障诊断。有两个原因:

(2)将NBN分类器与信息融合算法相结合,充分发挥信息融合的优势,使故障信息更加完整。然而,基于RS模型的方法只能通过多源信息数据的简单组合来建立,因此在数控液压机故障摩擦信息的完整性方面,基于RS模型的方法不如基于信息融合的NBN分类器。

(3) RS法建立的Lou模型是建立在原始数据状态的基础上的,必然缺乏对Lou规则的认识。因此,在使用该模型对数控液压机新故障样本进行诊断时,存在很大的误诊可能性,且该方法适应性较差。基于信息融合的NBN分类器方法可以在新故障样本的特征信息中找到与诊断模型相似的部件,计算出数控液压机最可能的故障类型。该方法适用范围广,诊断效果好。

数控液压机液压泵故障特征信息模糊、不完整。因此,该方法难以满足数控液压机液压泵多模式故障诊断的要求。李本章提出的基于多源传感器信息融合和贝叶斯网络集成的故障诊断方法,可以同时消除模糊和不完全故障信息对液压泵诊断结果的影响。



基于粗糙集理论的方法也有其独特的优点。它可以作为一种智能方法。利用自学习功能获取新知识,改进诊断模型,提高诊断精度。因此,对粗糙集理论的深入研究将有助于液压系统智能故障诊断技术的进一步发展。



主成分分析(pca)可以在故障严重时进行故障检测,准确地找出故障特征参数。当失败从一个较小的程度上,这个方法是检测故障,并找出故障特征参数的原因是不够准确的,因此,该方法的适用性是最糟糕的三种诊断方法,然而,它也有其他两种方法具有独特的优点,它可以实现在线状态检测和故障诊断功能。因此,主成分分析法在数控液压机故障诊断领域具有重要的工程实用价值。

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