上海液压体系毛病确诊技能的现状与展开趋势

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上海液压体系毛病确诊技能的现状与展开趋势
液压体系毛病确诊技能是跟着液压设备不断高度自动化和杂乱化以及对液压体系作业可靠性请求越来越高而展开起来的,是对于现代液压设备需求及时排除液压毛病而提出来的,是将医疗确诊中的基本思维推行到液压工程技能而构成的,是树立在液压操控理论,信息理论和子技能、传感器技能、人工智能技能等根底上的一门归纳性新技能。液压体系以功率大、呼应快、精度高级特色,现已广泛运用于冶金、制作等范畴。但它的毛病又具有隐蔽性、多样性、不断定性和因果关系杂乱性等特色,毛病呈现后不易查找要素。可是液压体系一旦发作毛病,不只致使设备受损,产品质量下降,生产线停工,并且也许危及人身安全、形成环境污染,带来无穷的经济损失。因而怎么确保液压体系的正常运转,如何及时发现毛病,甚至提早发现毛病的预兆,都是亟待解决的疑问。对于液压体系毛病确诊技能前人做了很多的研讨作业,本文在前人研讨的根底上对液压体系确诊技能的现状和展开趋势进行总述。
1.液压毛病确诊技能的研讨现状
液压体系毛病确诊技能的展开阅历了片面确诊法、依据模型的确诊法和智能确诊技能三个阶段,在各个不一样的展开阶段,广大科研技能人员都做了很多的作业。
1.1 片面确诊法
片面确诊法首要是依托简略的确诊仪器,凭仗自己的实践阅历,判别毛病发作的部位及其要素。这种办法请求确诊人员掌握丰厚的毛病机理常识和确诊阅历,需运用体系或元件的构造、模型和功用等方面的常识,归纳剖析才干了解。对典型的液压体系剖析中,常用的一些毛病确诊办法有感官确诊法、毛病树剖析法、方框图剖析法、液压体系图剖析法等。陆望龙在所编著的液压阀和液压操控体系对液压体系的片面确诊法作了详细的评论,为长时间在现场从事毛病确诊的液压技能人员供给了辅导。液压体系的毛病机理常识,能够定性地运用图形或表格等办法,直观地标明出来,嵇光国在所编著的液压体系机械毛病排除和修补大全中运用的方框图、鱼刺图剖析法。Watton和陈章位等对于首要液压原部件(泵、马达、阀、液压缸)及辅佐元件的常见毛病类型、首要预兆、首要要素及解决办法有详尽的列表。片面确诊法具有便当、方便、有用的特色,在现阶段仍有一些液压设备用户在延用。可是它也存在着约束性,因为大家的感受不一样,判别才干和实践阅历有区别,因而对所掌握的客观情况的剖析成果也就不一样。选用这种办法来判别液压毛病,请求确诊人员有必要具有较丰厚的液压范畴常识、阅历常识及归纳剖析才干。此确诊办法是液压毛病确诊展开的初级阶段, 只能对毛病进行简略的定性剖析,做不到定量剖析。
1.2 依据模型确诊法
依据模型的确诊法是先运用必定的数学手法描绘体系某些可丈量特征量,这些特征量在幅值、相位、频率及相关性上与毛病源之间存在着联络,然后经过丈量、剖析、处理这些特征量信号,来判别毛病源地点。这种办法实质上是以传感器技能和动态测验技能为手法,以信号处理和建模处理为根底的确诊技能。梅志坚对毛病确诊的谱剖析法、概率密度法及互功率谱剖析法等进行了评论。陈章位研讨了信号时域一频域剖析处理的小波剖析,提出了机械体系状况特征提取的新路径,并运用于电液伺服体系状况监测中,完结体系状况特征的定量描绘。Mehra介绍了一种依据状况估量的办法,即重构被确诊进程的状况,并构成了包括毛病信息的残差序列,再选用计算检验法,把毛病从中检查出来,并做进一步的别离、估量与决议计划。相对于状况估量,参数估量更有利于毛病的别离,能够树立毛病与进程参数的准确关系,然后依据参数变化的计算特性来检查毛病的发作。Iser-menn对最小二乘法进行了研讨,此办法是一种简略有用、鲁棒性强的参数估量法。依据模型的确诊办法,尽管取得了显着的社会效益与经济效益,但它相同存在着一些约束,工业进程中的操控目标常常是杂乱大体系,具有滞后、强耦合、参数时变等严重的非线性特征,且数学模型不存在或太杂乱、噪声计算特性不抱负,并存在进程不断定和外部干扰等要素,因而很难得到较准确的在线状况估量或参数估量,然后难以生成残差。依据信号处理和建模处理的毛病确诊体系专用性强,一旦完结, 确诊才干很大程度上也就断定了,其功用很难扩大或批改,并且人机接口的/柔性很差。就此办法运用在液压体系而言,因为液压元件作业在关闭油路中,作业进程不像机械传动那样直观,也不像电气设备那样易于丈量运转参数,影响液压体系特性的要素又多种多样,一起,液压体系存在伺服阀、执行器、管路和负载激烈的非线性时变环节,数学模型极其杂乱,现有模型都是在各种假定和近似下得到的,因而,该办法在液压毛病确诊的运用中受到了必定的约束。
1.3 智能确诊技能
液压体系毛病智能确诊技能是人工智能技能在液压体系毛病确诊范畴中的运用,它是计算机技能和液压体系毛病确诊技能彼此联系与展开进步的成果。智能确诊的实质特色是模仿人脑的机能,又能比人脑更有效地获取、传递、处理、再生和运用毛病信息,成功地辨认和猜测确诊目标的状况。因而,智能确诊技能是液压体系毛病确诊的一个极具生命力的展开方向。现在的智能确诊研讨首要从两个方面展开:依据专家体系的毛病智能确诊技能和依据神经网络的液压体系毛病智能确诊技能。
依据专家体系的智能确诊技能。毛病确诊专家体系是研讨最多、运用最广的一类智能确诊体系,首要用于那些没有准确数学模型或很难树立数学模型的杂乱体系。大致阅历了两个展开阶段:依据浅常识的第一代毛病确诊专家体系和依据深常识的第二代毛病确诊专家体系。近期呈现的混合构造的专家体系,是将上述两种办法联系运用,互补不足。因为在专家体系中,常识通常是体系性、理论性较强的常识,因而求解成果可靠性高,并且因为常识是显式的,使其具有很好的解释才干。可是,专家体系在展开的一起遇到了常识获取的瓶颈、窄台阶等艰难,使其支撑才干受到较大的约束。
依据神经网络的智能确诊技能。神经网络具有的超高维性、强非线性等动力学特性,使其具有原则上容错、构造拓扑鲁棒、联想、推测、回忆、自适应、自学习、并行和处理杂乱形式等功用,带来了供给最好确诊功用的潜在也许性,解决了传统办法在常识标明、获取和并行推理等疑问上的瓶颈疑问。详细运用办法有:从形式辨认视点运用神经网络作为分类器进行毛病确诊;从猜测视点运用神经网络作为动态猜测模型进行毛病猜测;运用神经网络极强的非线性动态盯梢才干进行依据构造映射的毛病确诊;从常识处理视点树立依据神经网络的确诊专家体系等。神经网络在呈现新毛病时经过自学习不断调整权值、闽值,以进步毛病准确检查率,下降漏报率和误报率。
2.液压毛病确诊技能展开趋势
液压体系毛病智能确诊技能是液压体系毛病确诊技能的展开趋势。跟着常识工程的展开及数据库、虚拟现实、神经网络等技能的一日千里,必定导致智能毛病确诊技能在各个方面的不断展开。液压体系毛病确诊技能的展开趋势可概括如下:
2.1 多种常识标明办法的联系
在一个实践的确诊体系中,通常需求多种办法的组合才干表达明白确诊常识,这就存在着多种表达办法之间的信息传递、信息变换、常识组织的保护与了解等疑问,这些疑问从前一向影响着对确诊目标的描绘与表达。近几年来,在面向目标程序设计技能的根底上,展开起来了一种称为面向目标的常识标明办法,为这一疑问供给了一条很有价值的路径。在面向目标的常识标明办法中,传统的常识标明办法如规矩、构造、语义网络等能够被集中在一致的目标库中,并且这种标明办法能够对确诊目标的构造模型进行比较好的描绘,在不强求常识分解成特定常识标明构造的前提下,以目标作为常识切割实体,显着要比按必定构造强求常识的切割来得天然、恰当。别的,常识目标的封装特色,为常识库的保护和批改供给了极大的便当。跟着面向目标程序设计技能的展开,面向目标的常识标明办法必定会在毛病智能确诊体系中得到广泛的运用。
2.2 阅历常识与原理常识的紧密联系
为了使毛病智能确诊体系具有与人类专家才干附近的常识,研制者在缔造智能确诊体系时,越来越强调不只要注重范畴专家的阅历常识(浅常识),更要注重确诊目标的构造、功用等常识(深常识),忽略任何一方面都会严重影响体系的确诊才干。对于深浅常识的联系疑问,能够各自运用不一样的标明办法,然后构成两种不一样类型的常识库,每个常识库有各自的推理机,它们在各自的权利范围内构成子体系,两个子体系再经过一个执行器归纳起来构成一个特定确诊疑问的专家体系。这个执行器记载确诊进程的中心成果和数据,并且还负责阅历与原理常识之间的切换。这么在确诊进程中,经过两种类型常识的彼此作用,使得全部体系更加完善,功用更强。
2.3 多种智能毛病确诊办法的混合
将多种不一样的智能技能联系起来的混合确诊体系是智能毛病确诊研讨的一个展开趋势。联系办法首要有依据规矩的专家体系与神经网络的联系,含糊逻辑、神经网络与专家体系的联系等。混合智能毛病确诊体系的展开有如下趋势:由依据规矩的体系到依据混合模型的体系、由范畴专家供给常识到机器学习、由非实时确诊到实时确诊、由单一推理操控战略到混合推理操控战略等。智能确诊体系在机器学习、确诊实时性等方面的功用改进,是决议其有效性和广泛运用性的要害。
2.4虚拟现实技能将得到注重和运用
虚拟现实技能是继多媒体技能今后另一个在计算机界导致广泛关注的研讨热门,它有四个主要的特征,即多感知性、对存在感、交互性和自主性。从表面上看,它与多媒体技能有很多相似之处,如它们都是声、文、图并茂,简单被大家所接受,可是虚拟现实技能是大家经过计算机对杂乱数据进行可视化操作以及交互的一种全新的办法,与传统的人机界面如键盘、鼠标、图形用户界面等比较,它在技能思维上有了质的飞跃。能够预言,跟着虚拟现实技能的进一步展开和其在毛病智能确诊体系中的广泛运用,它将给毛病智能确诊体系带来一次技能性的革命。
2.5 数据库技能与人工智能技能彼此浸透
人工智能技能多年来曲折展开,尽管硕果累累,但比起数据库体系的展开却相形见绌。其首要要素在于缺少像数据库体系那样较为老练的理论根底和有用技能。人工智能技能的进一步运用和展开标明,联系数据库技能能够战胜人工智能不可跨过的障碍,这也是智能体系成功的要害。对于毛病确诊体系来说,常识库通常比较巨大,因而能够学习数据库对于信息存储、同享、并发操控和毛病康复技能,改进确诊体系功用。
3.结束语
液压设备通常是构造杂乱并且是高精度的机、电、液一体化的归纳体系,体系具有机电液耦合、非线性、时变性等特色。导致液压毛病的要素较多,加大了毛病确诊的难度。可是液压体系毛病有着本身的特色与规则,准确掌握液压体系毛病确诊技能的展开方向,深入研讨液压体系的毛病确诊技能,不只具有很强的有用性,并且具有很主要的理论意义。

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