基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的擠壓機(jī)故障診斷研究

摘 要：文章采用先進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，結(jié)合擠壓機(jī)故障的特點(diǎn)，對擠壓機(jī)故障診斷進(jìn)行深入的剖析和研究，設(shè)計出一種安裝使用方便、可靠性高的擠壓機(jī)故障診斷系統(tǒng)。對保證生產(chǎn)安全、高效和經(jīng)濟(jì)運(yùn)行具有重要意義。

關(guān)鍵詞：故障診斷；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；擠壓機(jī)

1 引言

金屬擠壓加工是利用金屬塑性壓力成形的一種重要方法，其重要特點(diǎn)是將金屬錠坯一次性完成成管、棒、型材的加工，這是其他任何方法無法相比的。擠壓機(jī)是擠壓加工生產(chǎn)線中的關(guān)鍵設(shè)備，決定著擠壓車間的生產(chǎn)品種和能力。因此，對擠壓機(jī)的故障診斷和及時排除故障對保證產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)進(jìn)度顯得尤為重要。即使是經(jīng)驗豐富的工人診斷設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)也無法與一套完整的設(shè)備狀態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)的判斷精度相比。一旦判斷失誤就會造成重大損失。為了提高擠壓機(jī)可靠性、經(jīng)濟(jì)性，降低生產(chǎn)成本，提高設(shè)備的利用率，通過設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷技術(shù)，實現(xiàn)設(shè)備的“狀態(tài)維修”就成為現(xiàn)代設(shè)備管理和維護(hù)的必然需要。

根據(jù)文獻(xiàn)檢索和現(xiàn)場事故調(diào)查結(jié)果， 發(fā)現(xiàn)擠壓機(jī)發(fā)生故障的主要原因有以下幾種情況：

（1） 現(xiàn)有的裝置可靠性和系統(tǒng)保護(hù)功能差，對誘發(fā)事故發(fā)生的初期狀態(tài)無有效的預(yù)測、預(yù)報措施。為了預(yù)防事故的發(fā)生， 擠壓機(jī)采取定期檢修的方法。計劃檢修的缺點(diǎn)是靈活性差，到檢修時間擠壓機(jī)沒有故障，檢修就會造成浪費(fèi)；沒有到檢修期間擠壓機(jī)卻發(fā)生了故障，造成了停機(jī)或設(shè)備的損壞，損失更大。

（2） 大型擠壓機(jī)結(jié)構(gòu)復(fù)雜， 涉及到機(jī)、電、液等多個專業(yè)， 對設(shè)備維護(hù)管理人員的技術(shù)水平有較高的要求， 一般工作人員不易判斷故障原因。

（3）對擠壓機(jī)的故障診斷機(jī)理和方法缺乏系統(tǒng)的研究， 有效實用的故障診斷措施較少。

因此， 對擠壓機(jī)進(jìn)行工況監(jiān)測與故障診斷，可及時發(fā)現(xiàn)故障的早期征兆， 防患于未然。變定期維修或故障維修為預(yù)防維修， 提高設(shè)備維修管理水平， 特別是利用遠(yuǎn)程智能故障診斷系統(tǒng)， 可使一般人員也能完成復(fù)雜的故障診斷。擠壓機(jī)的實時監(jiān)測、保護(hù)和故障診斷是金屬加工領(lǐng)域的重要課題之一。

為了解決以上問題，提出了一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的擠壓機(jī)故障診斷系統(tǒng)。

2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

BP算法的基本思想：信號的正向傳播與誤差的反向傳播組成了BP網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程，這一過程則通過正向傳播和方向傳播中各層權(quán)值的不斷調(diào)整得以實現(xiàn)。目前采用BP算法的多層感知器的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用廣泛，其中以具有3層感知器的單隱層網(wǎng)絡(luò)為主。3層感知器包括輸入層、隱層和輸出層。其中輸入層節(jié)點(diǎn)為故障征兆，輸出層節(jié)點(diǎn)為故障原因。故障現(xiàn)象及結(jié)論組成訓(xùn)練學(xué)習(xí)的樣本空間，通過訓(xùn)練學(xué)習(xí)已知樣本層，確定網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，分析故障征兆，得出故障原因。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)具備高度非線性映射能力，是一個并行和分布式的網(wǎng)絡(luò)信息處理結(jié)構(gòu)。

3 擠壓機(jī)故障診斷

輸出結(jié)果與目標(biāo)結(jié)果是一樣的，驗證了該網(wǎng)絡(luò)的可行性及實用性。

參考文獻(xiàn)

[1]魏軍.金屬擠壓機(jī)[M]化學(xué)工業(yè)出版社，2006

[2]陳志巧，王成剛，王致杰. 礦井提升機(jī)故障智能診斷系統(tǒng)研究 [J]煤礦機(jī)械，2006，27（5）：14-15.

作者簡介：于治福（1954-），山東日照人，東北大學(xué)碩士研究生畢業(yè)，河北工程大學(xué)機(jī)電學(xué)院教授，主持研究多項原煤炭部和河北省科技廳科學(xué)研究計劃項目，發(fā)表論文30余篇。