（机械工程专业论文）攀钢连轧机组液压系统工况监测与故障诊断研究.pdf

重庆大学硕士学位论文 中文摘要 摘要 本文针对攀钢( 集团) 公司冷轧厂连轧机组液压系统的结构形式和 运行特点，研制了一套液压系统工况监测与故障诊断系统。该系统能在监 测连轧机组液压系统工况的同时，可以实现数据采集与分析处理、组态参 数设置、在线打印、趋势分析、时域分析、频域分析、故障历史数据查询、 报警值设定等。能对该液压系统的故障类型、部位、严重程度以及发展趋 势作出分析和预测。 ? 本文在系统总结故障诊断理论、信号处理与分析、故障模式识别的 基础上，结合液压系统状态监测的特点，提出研究液压控制系统故障诊断 系统的必要性以及实现的基本方法。论文着重研究了集数据采集、分析、 数据库管理、诊断等技术于一体，并具体在攀钢“冷轧连轧机组液压系 统工况监测与故障诊断”系统中的实现方法和关键技术 斑讯警 警嚣崩黜测弋黼艨铡酚瞄!t ? 。j _ e 貉i 彳 重庆大学硕士学位论文 英文摘要 a b s t r a c t t h i sa r t i c l ed e v e l o p e das e to fw o r k i n gc o n d i t i o ni n s p e e t i n ga n db l o o e y d i a g n o s es y s t e mi n t e r mo ft h ec o n s t r u c t i o na n dw o r k i n gc h a r a c t e r i s t i co f l i n k i n gr o l l i n g m i l lm a c h i n e g r o u ph y d r a u l i cp r e s s u r es y s t e m i n g a n ( g r o u p ) c o r p t h i s i st h es y s t e mc a n i n s p e c t i n gt h ew o r k i n g c o n d i t i o n o ft h el i n k i n gr o l l i n gm i l lm a c h i n eg r o u pa n di m p l e m e n td a t ac o l l e c t i n g ，d a t a a n a l y z i n g a n d p r o c e s s i n g ，c o n f i g u r a t i o np a r a m e t e r ss e t t i n g ，o n - l i n e p r i n f i n g ，t r e n da n a l y z i n g ，t i m ef i e l da n a l y z i n g , f r e q u e n c y f i e l d a n a l y z i n g ， h i s t o r i cb l o o e yd a t af i n d i n g ，a l a r m i n gv a l u es e t t i n ga n ds oo n n l i ss y s t e mc a l l a n a l y z ea n d f o r e c a s tt h eb l o o e y t y p e 、p o s i t i o n 、s e v e r i t yd e g r e ea n dd e v e l o p i n g t r e n do f t h e h y d r a u l i cp r e s s u r es y s t e m t h i sa r t i c l ep u tf o r w a r dt h en e e d o f s t u d y i n gt h eb l o o e yd i a g n o s es y s t e mo f h y d r a u l i cp r e s s u r ec o n t r o l l i n gs y s t e ma n dt h ew a yt or e a l i z eo nt h eb a s i so f i n c l u d i n gt h et h e o r yo fb l o o e yd i a g n o s e 、s i g n a la n a l y z i n ga n dp r o c e s s i n g 、 b l o o e ym o d ed i s c r i m n a t i o na n di nt e r mo ft h ec h a r a c t e r i s t i co ft h eh y d r a u l i c p r e s s u r es y s t e ms t a t ei n s p e c t i o n t h et h e s i se m p h a s i st h ed a t a c o l l e c t i n g , a n a l y z i n g ，d a t ab a n km a n a g e m e n t a n d d i a g n o s et e c h n o l o g ya n dr e a l i z e di nt h e s y s t e mo ft h e u n h e a t e dl i n k i n gr o l l i n gm i l lg r o u ph y d r a u l i cp r e s s u r es y s t e m w o r k i n g c o n d i t i o n i n s p e c t i n ga n db l o o e yd i a g n o s e k e y w o r d s l i n k i n gr o l l i n gm i l lg r o u ph y d r a u l i cp r e s s u r es y s t e m ，b l o o e y i n s p e c t i n ga n dd i a g n o s e ，d a t ac o l l e c t i n ga n dp r o c e s s i n g i i 重庆大学硕士学位论文 第一章绪论 第一章绪论 1 1 液压控制系统故障诊断问题的提出 1 。1 1 诊断的现实意义 随着现代工业向大型化、连续化和自动化方向发展，设备复杂性不 断增加。对设备维护提出了越来越高的要求，因为一旦某处发生故障，将 引起链式反应轻则导致产品质量下降，重则引起运行过程( 不仅包括生 产过程，还包括运输过程) 的中断，严重的甚至造成灾难性的后果。在我 国因设备故障造成巨大损失的事故时有发生，如1 9 9 1 年9 月，山西大同第 二发电厂一发电机组主轴突发性断裂成五截，造成直接经济损失数百万 元。在国外，如美国诺尔科炼油厂大型f c c 装置，1 9 8 8 年5 月5 日发生8 英寸管线失效，泄出9 1 吨以上的轻烃引起爆燃，事故损失超过3 亿美元。世 界航空和航天史发生多起空难事故，也是由于设备可靠性和诊断技术不足 所引起的。引起这些事故的根本原因是缺乏良好的工况监测与设备诊断技 术，不能及时地、正确地识别设备的状态。因而必须采用现代化科学方法 和先进技术手段，有效地提高设备维护和管理水平，才能减少事故的发生， 保证设备长周期连续安全地运行，这已成为当前企业管理者们普遍关注的 重要课题。 机械系统状态检测和故障诊断技术已使用多年，并取得了显著经济效 益。随着工业系统向精密性、可靠性和快速性方向发展和计算机水平的迅 速提高，故障诊断技术已经从早期定时拆卸检修，过渡到使用一定测试手 段判断内部元器件损坏程度，进而提供具有预测功能的高级精密诊断技 术t 这就是现代意义上的工况监测与故障诊断技术。目前先进工业化国家 很多重大机械设备均配备了运行监测诊断装置，如美国某电力公司在采用 故障诊断系统后，可避免8 0 的故障，其获利与投入之比为1 7 ：1 ，经济效 益十分明显。高级精密诊断技术可保证设备安全、可靠、长时间的运行， 这对于自动化程度较高的生产设备及重大技术装备，其经济效益更为显 著。 诊断技术的应用除了能有效地提高设备使用的合理性，运行的安全性 和经济性，充分地挖掘设备潜力，在各种产品的出厂检验、性能评价、安 重庆大学硕士学位论文 第一章绪论 裟投产前的试车验收、样机对比、结构修改、优化设计以及在自动生产线 上保证设备的可靠工作和整个系统的正常运行等方面均将发挥十分重要的 作用。因此不断提高故障诊断技术的水s 乎，研究和开发各类新的准确有效 的故障诊断技术在现代工业生产中具有十分重要意义。 液压控制系统是一种动力传递与控制装置，通过它人们可根据需要实 现机械能一液压能一机械能的转换。其中电液伺服系统一般都作为液压 控制核心部分，广泛应用于钢铁、电站、化工等自动化程度较高的重大企 业的关键设各中，而且又是如航空、航天等领域中重大技术装备的关键部 件。因此，液压设备及元件的运行状况越来越受到人们的高度重视，其故 障诊断技术也越来越成熟，开展的范围也越来越宽广。 随着科学技术的发展，特别是计算机技术的高速发展，越来越多的人 开始注重设备故障诊断技术的研究和发展。值得一提的是，近几年液压系 统的故障分析与诊断测试技术得到了迅猛地发展，微电子技术与液压技术 的结合日趋紧密，与此同时，系统科学与信息科学有关理论的应用，使液 压工程技术及其相关的故障诊断技术发生重大变化! “誓 诊断技术的应用除了能有效地提高设备使用的合理性，运行的安全性 和经济性，充分地挖掘设备潜力，在各种产品的出厂检验、性能评价、安 装投产前的试车验收、样机对比、结构修改、优化设计以及在自动生产线 上保证设备的可靠工作和整个系统的正常运行等方面均将发挥十分重要的 作用。因此不断提高故障诊断技术的水平，研究和开发各类新的准确有效 的故障诊断技术在现代工业生产中具有十分重要意义。 1 1 2 液压控制系统故障诊断系统提出 液压设备是一种动力传递与控制装置，通过它人们可根据需要实现 机械能液压能一机械能的转换。液压控制系统在冶金行业应用相当普 遍，如攀钢的热轧粗轧机组、精轧机组( 液压压下控制、弯辊、c v c 等) 、 平整机组、卷曲机组，以及冷轧酸洗、连轧机组都广泛地使用了液压控 制系统，其中电液伺服系统般都作为液压控制核心部分，在生产单位 担当着重要角色，搞好设备的故障监测与分析，是保证其运行可靠、性 能良好并充分发挥效益的基本措旆，历来为人们所关注。同样，在攀钢 大部分厂矿的重要设备关键部位都与液压控制息息相关，这说明液压控 制系统在如攀钢这样的现代化钢铁联合企业中的重要性! 推广和应用液 压控制系统故障监测与分析将会越来越受到重视，应用前景十分广阔! 液压控制系统广泛应用于钢铁、电站、化工等自动化程度较高的重大企 业的关键设备中，而且又是如航空、航天等领域中重大技术装备的关键 2 重庆大学硕士学位论文 第一章绪论 部件。一旦液压控制系统发生故障，很可能导致机毁人亡，也预示了开 展这方面研究工作的重要性。但是液压控制系统是一结构复杂的机、电、 液等综合系统，结构和工作原理均比较复杂，其可能的故障源既有结构 性的又有参数性的，导致系统具有机液耦合、时变性和非线性等特性。 另外，液压控制系统具有良好的自校正功能，即当某一环节发生故障时 不易直接查觉，但这些故障的发展是极其危险的。这一领域的状态监测 和故障诊断研究工作在国外起步较早，据报道日本在这方面处于领先地 位，冶金行业许多关键设备已建立故障诊断系统，如轧钢机、平整机的 状态监测与故障诊断系统已在八十年代末投入实际应用，其经济效益十 分显著。由于工业自动化水平的日益提高，使得故障诊断技术的应用前 景更加诱人，将成为现代工业中不可缺少的关键技术。而液压故障诊断 还是一个较新研究课题，至今国内外在这方面所作的研究工作还较少。 但是，随着对液压系统可靠性要求的提高，大型、复杂液压系统和元件 的状态监测及故障诊断日益显出其重要性与可行性，迅速提高我国液压 系统故障诊断及状态监测方面技术水平，已成为当务之急。 1 2 故障诊断相关技术发展与现状 】 1 2 【1 9 2 4 】【2 6 2 9 故障诊断技术依靠先进的传感技术和检测技术，从现场设备中采集各 种具有某种特征的信息，利用计算机对动态信息进行各种分析、处理、识 别，确定故障的性质、程度、类别、部位、原因以及说明故障发展的趋势 及影响等，为预报、控制、调整、维修提供真实可靠的科学依据。 近三十多年来，故障诊断技术不断吸收近代科学技术发展的新成就， 特别是计算机智能技术，使得诊断理论和应用技术都有了长足的进步，至 今已迅速发展成为集数学、物理、化学、信息处理、人工智能和各种专业 学科于一体的交叉学科。例如利用计算机及数据检测与采集系统组建了测 试系统，最终利用计算机实现故障诊断。 随着科学技术和生产的发展，对电子测量提出了越来越高的要求特别 是六十年代以来，计算机的广泛应用，在各个领域引起一连串深刻反响。 一方面，随着生产的快速发展，测试内容日趋复杂，测试工作量急剧增加， 对测试设备在功能、性能、测试速度、测试准确度等方面提出了更高的要 求。另一方面，计算机科学和微电子技术的发展为计算机辅助测试准备了 物质条件；控制论、信息论等理论研究和现代技术中的数字技术、传感技 术、接口技术等从多方面为采用计算机辅助测试奠定了理论技术基础。同 时，数字化、自动化仪表被普遍应用，频率合成技术、扫频技术、量程自 动选择等新技术不断发展并在测量中得到了应用。在这短短的三十多年 里壅杰芷堡主堂焦造塞篁：翌缝监一 里，诗弊枧辅助测试系统已经发展到了第三代，靼计算桄踅接参与测试信 号懿产生车嚣溅量黪佳靛解毒螽靛计算巍辏韵测演系统。 避入八十年代后，各国开始争相研制工业应用的敞障诊断的专家系 统。液压领域的故障专家系统的研制起步较晚，近年来取得了一些进展 出现了用于液压产晶设计、每4 逸、监测和赦蹲诊断的专家系统。 焱渡莲赣域，放薅诊断瓣专家系统圭簧集中在滚题按镱系统或设备 上。相继出现了系列的在线或离线的故障诊断的专家系统，主要应用在 冶金、矿山、电力、化工等行业。 故障诊断的专家系统是人工穰能( a 1 ) 技术中最为活跃盼分支，它的 逶遮发展籁成功蔽翔，镬天工餐筢获学辩磺究走离实舔藏掰翁重大突破。 目前，它能利用大爨人类专家的专门知识和方法来解决现囊生活中某些艇 杂的煎要问题，解决那些只有专家才能解决的实际繁杂的问题，还可以用 仿人炎专家推理避稷的计算枫模型来解决，并自达到人类专家勰决问题懿 求乎。 人工神经网络( a n n ) 是对真实神经网络的抽象和模拟，具有入脑高 度的信息并行处理自力，因此以神经网络为熬础的连接模溅便应运而撤。 基于神经网络的专窳系统特点憝照多层分布的显示或隐藏的节点表示备秘 壤念，翅謦点阉熬连接表示备耱援菇黉霞蔽蓬表示鬏裂黪藿要牲或萄臻 度。这种赠络酌并行分布处理能力有较大的襻错性、鲁棒性，可以通过学 习训练自行调整节点或连接强度，从而提高了系统的灵活性。神经网络在 不确嫩性知识的获取和表达方厩具有独到之处，它对知识的矜布式储存、 共行处璎豹特点熬及毫疆缳、囊学习毙力毒效逡克骧了传统专家系统在不 确定链籁识获取稻给理主的“髓颈”蠲题乒啦。 德得指出的是，基于神经网络的系统并不能完全取代专家系统的符号 处理功能。基于神疑网络的系统方法模拟人类彤蒙思维，怒一种非逻辑、 j # 语滚、j # 静态、薄弱域、嚣线渡售怠楚理方法。在竣簿诊叛过程中，实 现两类诊叛方法燕并存麓。当簧求抉速诊断辩，往往采瓣缀验较强的形象 思维方式：但大多数情况下，人们解决问题娇是以逻辑推濒为主，它通过 症状和嫩障之间逻辑关系的分析和运算最终绘出严密、准确的解。 将健统豹专家系统与基于享孛经霹络豹专家系绞楱结合掇成羚教鼯诊凝 缀合鞠神经舔络专家系统穰登综合两类络鞠豹优势，并使两者缺陷 得到了相互补偿，从而使系统既具有神经网络的快速求解、自学习和不确 定性知识表达能力强的特点。又县有专家系统的推理严密、结论可靠、解 释能力强等特点，这将是未来的专家系统与知识工程鲍发矮趋势。 4 重庆大学硕士学位论文 第一章绪论 。2 ，l 故障信息处理技术 1 2 1 1 经熟谱分析及时变信号处理方法 辍械设备敖辫诊断和工况簸溅自七十箨代潋来一直怒一个十分滔联静 领域，这一研究的核心是机械故障特征量的抽取、识别和判断规则的确立。 应用信号处理技术与特征抽取方法已成为定缀状态监测的必键技术之一。 其中以基于f f t 的落分析算法为代表的，1 2 土振动信号的警稳性为基本假 设，在旋转爨援豹振动分耩孛蠢戏熬兹应躅。餐这类方法稻子往复式瓿械 的状态监测与信母处理，在技术乎段上尚嫌不足。研究表明，往复式机械 的机械特征与振动信号发生时刻有明显的依赖关系，因此采用与时间有关 的特征提取方式，即采用时间域与其他域( 如频域) 分拼相结合的方法， 褥爨淑懿特征量与特定戆装熬瓣应超亲，这慰往菱式惑壤静扳动努褥褥楚 十分必要而且有效豹。 1 为了适应于对非平衡信号的处理( 如语音信号、指纹图象) ，b a l i a n 提出寻求关予时间与频率变量都合适的信号处理方法一即时频局部化。具 终避毒燕，跨簌曷都健是希望寻找一耱售号熬袭暴方法，它甄赘够在整薅上 提供信号的全都储息丽又能提供在任一局部时间内信号交纯激熬程度的信 息。1 9 4 6 年g a b o r 弓f 入窗口f o u r i e r 变换，阁它刻划信号的时一频局部化 性质。数字信号出现以后这类方法演变为短时傅里时变换( s t f t ) ，被应 用予# 平稳信号鹣分爨，懿对予撬壤设备麴囊箨过程等遴簿谱簿努耩。胃 疆说，窗墨函数掰确定静窗1 3 惫对信号的簿部性静一次寡g 划，是瘸来辩信 号进行时频局部化分析的基函数，而窗口函数本身则可由窗口的尺度来液 征其周部性。诚然，窗1 3f o u i e r 变换提供了信号时频局部他分析的一种工 具，健其局部化是一次性豹，靼蜜1 3 的大小澎状是霆定誉变麴。蓑鬻1 3 甄 鼗赛凌一定，萁獭率分辨率邈薅之确定，熬欲提高频率分辨率，藏妊须加 大窗口函数，这就导致短时平稳性的不成立。因此短时f o u r i e r 变换不能 敏感地反映信号的突变，而信号的突变往往魑自然世界中槔观实体之间的 区别所在。这一原壤性的缺陷使其应用受到了很大限制。 对魏久餐试强采雳茹下嚣粪方法分辑瘙舄静饕平稳僚警：一是弓| 入时 间依赖变换，即将分析数据的来源和分析结果的物理解释局部化，时变a r 模型鼹这种实现方案的个例子；二是直接定义与平稳信母能量密度类似 的礴维时间频率联合分布函数，妻l l w i g n e r 谱秘双线性嶷换。使时间与 频率簸予稳等魏穗袋。瑾渣上灏维分毒露数簸准确缝獾述了穰芎戆嚣瓣窝 重庆大学硕士学位论文 第一章绪论 频拳特性，然两寻找会适的分布涵数却始终是一个难题，并且这类变换对 含鸯多令频率分爨稻瓣态遘稷不连续懿信号多# 不是最合邂豹霉 1 2 1 2 信号处理发胺最新领域 筵蕊，鸯三令领域较大逡影蹶饕瓣变售譬分辑热鹾究，宅袋跫辩鬏箍 维滤波、小波理论戳及神经网络。对频两维滤波，简单地说是重建个 信号，使它的时频分布与某种缭定的时频分布在某准则下最为接近。 尊撅 两维滤波可用于僚母分离、噪声剔除、时变滤波以及动态范围压缩等问题。 毽露辩频嚣维滤波寒说，算法的欹速实或至今溺是令难熬，瑟鞋虽然爨爨 已寄多年，健麓今也未得蓟徽成功的应用。 小波分析理论题科学家、工程师与数学辩共同努力的缡果。近两年米， 小波理论一方面照继续研究满足备种不同要求的小波展歼以及将其推广剁 彤以终靛各秘媾形；贯一方蘸，小渡理论程傣号处理与黧像分撬、逡震 蓿譬疑疆、诗冀躐搅觉每编码、橇藏馥障诊鞭与篷控、分形、语言合成与 分析等应用领域取得了突破性谶展。 储号的非平稳性或突变性刻划设备状况和故障的重要信息。小波燮换 突破了俦统博里时分析，在时城潮颠域上可遴好届部化，避蒋合；# 平稳或 突变信号夔交颤臻秘，魏嚣其努广泛应蹋俊镶。小渡交羧凝有缀离的砖溺 分辨能力，适用于突变信号处联及边缘检测簿有关方面殿相关领域韵戚 用。小波变换在处瑷突变信号和非平稳信号办碾所显示的优越能力，预示 着它强故障诊断领域中将有着十分广泛的应髑。 农理论上，l 、波理论还麓器耱痿号憝毽魏多努辫分褥、霹菝分褥等搓 供了统一的分析稚架，它不仅可用于突交信蟹和非平稳信母分析，丽胤为 处理传统的短时傅艉叶变换( s t f t ) 提供了新方法。小波分析在高频时 使用斑窗口，雨衣低频时则使用宽窗口，这炎分体现了常嘏对带宽频率分 捉秘逡应交分辨力分耩戆基本纛怨，它遣是罄手w i g n e r 分鑫戆一耱瓤翡 对额髑酃纯分析方法，飙而为倍母的实时处琏褪供了一条新的途径。憩之 小波分析保留了傅熙叶变换的优点，且在时间频率上都可进行局部化分 析。不过应当指出的是，在处理渐变信号或平稳信号时，傅里叶变换或 s t f t 等跪小波分橇更蕊毒效。 神经麓络俸为- - i 1 薪兴学科，有十分广泛应用领域，它所具有豹辩环 境变化的动态调熬即自适应能力，以及非线性处理和并行处理能力可广泛 应用于信号处理与图像处理等领域，如信号变换与分解、囱适应算法、爨 适应均筏与干扰对湛、售号检溅与 鑫计。现程一瓣毅的理谂廷褥耱经翅终 瑾论与曩、滚努褥穰绦台一枣渡享孛经霹络瑾论，鲡襻经疆络穗适应小渡搿寝 6 重庆大学硕士学位论文 第一章绪论 用于信号表示和信号分类等方面，以及开展有关如紧支正交小波神经网 络、自适应斜交小波神经网络、小波神经网络的非线性逼近能力分析等研 究。 1 2 2 液压系统状态监测与故障诊断 液压系统状态监测和故障诊断技术发展相对较为缓慢。但是，近几年 由于人们认识的提高和思想上的重视以及科学技术的高速发展，把现代 信号处理技术应用于液压元件状态监测中，取得了十分理想的结果。 对液压系统来说，绝大多数故障是由于油液污染和磨损所引起的( 约 占7 0 和3 0 ) 。同时由于制造材料和生产工艺缺陷、以及疲劳、气蚀等 原因致使液压元件发生故障，最后导致系统失效，故障发生具有一定的随 机性，其故障又可分为寿命性和突发性故障。根据在攀钢、宝钢、武钢、 首钢、鞍钢等单位调查，从国外引进的液压控制系统( 如轧钢机) 上的液 压系统都没有安装专用的监测装置，液压设备的检修都是采用定期检修制 度。发现液压元件故障有如下二条途径：一是在每年大修时：二是当发生 事故后或出现明显不正常情况下才发现故障。基于这样的维修制度对突发 性故障是无能为力。而对寿命性故障也只是采用概率统计的方法估算液压 元件的寿命，对其进行更换，这显然是不合理的。采用静态离线的方法分 析液压故障元件，这样对于使用单位来说对在线液压系统状态情况毫无了 解，因而也就无法预测系统工作状态：对于生产单位由于缺乏设备在线工 作的状态数据，也不利于生产单位对产品质量的改进。若能对液压系统的 常见故障进行分析，对液压系统的状态参量进行在线或离线监测和分析， 判断系统运行状态，并对系统作出趋势性分析，这样可有效地预防系统发 生故障和意外停机带来的巨大损失。当然对某些突发性的故障，比如因为 油液污染导致的节流孔堵塞，形成故障的过程十分迅速，对此不可能作出 预先诊断，但采用设备工况监测后，对故障的及时发现可以避免更大损失。 而对更多渐发性故障，如果能对故障的形成机理和发展趋势作出可靠预 测，就可保证在发生故障前对系统作出适当处理，以保证设备的安全和生 产的顺利的进行。 综观国内外先进技术，将预防性定期检修过渡到预测性维护己成为提 高劳动生产率的重要途径。这种方法通过检测设备某些静动态特性信息， 并对信息进行分析和处理，确认其异常表现，预测其发展趋势，查明其产 生原因、发生部位和现行程度，安排针对性维护措施和处理方法，即把以 前定期检修改为定期诊断，这对国民经济发展具有十分重要的意义。 重庆大学硕士学位论文 第一章绪论 1 2 3 人工智能在故障诊断中的应用 机械故障的多样性、成因的复杂性和进行机械故障诊断所需要的知识 对于领域的经验依赖，使人工智能领域中迅速发展起来的系统技术在机械 故障诊断领域中得到了广泛重视，这样一来就能更方便更准确地对设备进 行故障诊断。 人工智能是计算机科学的前沿研究领域，其核心问题是对人类的智能 模拟。人类智能是涉及信息描述和信息处理等复杂过程，因而实现人工智 能是一项艰巨的任务。目前人工智能的研究更多的是结合具体应用领域来 进行的。研究人工智能的两条途径：一条是计算机科学家提出从模拟人脑 功能的角度来实现人工智能，也就是通过计算机程序，从效果上达到和人 类智能行为活动过程相类似作为研究目标。即认为人类的智能基本单元是 符号，其人类解决问题的过程是基于逻辑推理过程。作为当前研究最活跃、 应用最广泛的人工智能的一个分支系统，正是朝着这一目标所作不 懈努力的结果。这种方法现被称为传统的人工智能方法。另一条是生理学 家们认为大脑是智能活动的物质基础，认为智能的基本单元是神经元，人 类认识过程是由神经网络构成的。是并行分布的。而不是符号运算的。 该方法从大脑的神经元模型着手研究，搞清大脑信息处理过程的机理，这 样人工智能的实现就迎刃而解，近几年重新兴起并引起广泛重视的人工神 经网络( a n n ) 研究代表了这一良好的愿望。显然，由于人脑有上百亿 个神经元，而且现阶段要进行人脑的物理模型实验还很困难，因而完成这 项任务是极其艰巨。同时可以预计，在复杂的机械故障诊断领域内基于知 识的诊断系统将日益显示出它的重要性和不可替代性。 机械系统状态娃测与诊断，首先应根据诊断对象可能发生故障机理、 特点确定并检测设备状态的特征信号；然后采用各种信息处理手段，从检 测到的特征信号中提取征兆；最后根据这些征兆和相应的诊断信息完成对 设备状态的识别，从而完成设备故障的诊断。随着人工智能( a i ) 技术， 特荆是基于知识的处理系统在诊断领域中的应用，产生了基于知识的识 别、诊断、推理的方法。基于知识的诊断系统模拟人类来完成系统状态识 别任务，这是智能诊断技术同一般诊断技术之间最主要区别。 重庆大学硕士学位论文 第一章绪论 1 3 主要工作内容【5 8 】 1 4 】 1 5 】 2 4 3 2 9 3 1 3 1 课题背景 本文以攀钢冷轧液压控制系统为研究对象，通过对生产现场中的大 型设备的调查，发现液压设备或系统占据着非常重要的位置，如初轧机组、 精轧机组、推钢系统、平整系统、卷曲系统等等都大量使用了液压系统。 本课题以开发“攀钢冷轧连轧机组液压系统工况监测与故障诊断系统” 工程项目进行的。通过定期或不定期地对连轧机组进行工况监测，采集分 析处理信号，作出相应的结论，避免事故的发生。 液压控制系统有许多优点，其中最突出的就是响应速度快、比功率大， 因而在冶金机械中得到广泛应用。可以说近2 0 年来，液压系统已逐渐扩 展到各个工业领域。同样液压传动与控制设备已在攀钢( 集团) 公司发挥 巨大的作用，而且大多数液压控制设备已成为生产上的关键设备。这些关 键重要设备性能的优劣、运行的安全可靠则直接影响正常生产。 为了真正掌握机组运行状况，尽可能避免或缩短故障时间，避免和减 少事故的发生，使机组发挥最大的效益，做到预防性调整操作或维修，必 须实时监测机组运行状态参数，从每个微小的变化中，加以分析，发现事 故的先兆，从而达到避免重大事故的发生。 目前，液压控制系统工况监测与故障诊断技术已得到广泛应用，并 取得了很好的效益。该工程项目就是要研制一套完整的，集数据采集、分 析、数据库管理、诊断等信息化管理于一体的攀钢“冷轧连轧机组液压系 统工况监测与故障诊断”系统。 1 3 2 主要项目内容 为了真正体现该系统的实用性，我们对攀钢冷轧连轧机组液压系统的 结构进行了认真了解和分析，对可能出现的各种典型故障问题进行了研 究。从而确定了我们的主要项目内容： 1 ) 系统参数设置：主要为液压系统的工况监测、数据库管理、故障 诊断模块等提供基本参数。设置主要参数：传感器灵敏度、零点、工程单 位、测点位置、触发参数和触发逻辑组态。 2 ) 采用高速n d 采样技术，通过设置不同的采样方式( 如外触发、 软件多组态逻辑触发等) ，捕捉故障发生时的瞬间信号； 9 重庆大学硕士学位论文笫一章绪论 3 ) 信号实 l 孪簸测：实现载孝且实对信息嬲救测和动态分板，并对变化 趋势镣遂雩亍努辑。 4 ) 信号处理：运用信号处理技术，对信号进行如信号滤波、幅慎分 析、时域分析、频谱分析、趋势分析等处理。 s ) 数据瘁警攥：褥液压系统工嚣实辩镲惠、鼗障嫠意、采震诗簿辊 数掇艨管理方式，嶷现对运行设备的状态管瑷，为实现运行设备的预防性 维修撮供必要的手段。 6 ) 故障报警：记录报警孵刻前后1 kb y t e 数据，将报警信惠存入实 薅藏瓣数据瘁孛。 7 ) 对当前特缎信息实时信息、打印输出。 重庆大学硕士学位论文第二章液压系统故障诊断技术基础及工程应用 第二章、液压系统故障诊断技术基础及工程应用 2 1 概述【1 2 5 8 9 】【2 1 【矧 故障诊断实质上是个信号操憾与分析的过程。数字信号处理技术是近二十 多年来发展最侠的技术之一，在机械特征分析中运用信号处理目的在于排除或削 弱噪声干扰，保留或增强有用信号。精化峙钲信息。信息处理的实质是对詹曷差 行的一系列变换，使之能从某个角度反映出机器状态的特征。对周期性运转的机 械系统，从状态信号局部来看，明显地存在非平稳、周期盼睁陛。对于机械状态 信号，长时间序列的分析结果反映信号总体博征，而短时间序列的分析则反映信 号的局部的、细节的特征，可以说，这鼹黼对- 于正确分析机蹦新鹊睫简隋 意义的。本研究工作运用数黼处理技术，对液压系统各类蝴剡寺征做了深入 分析，较完整地得出电液伺服系统故障鲢捌的一系列方法。本章将着重分析基于 信号的平稳性假设信号处理的系列方法，及其在液压系统状态监测和故障诊断 中的应用。 2 2 信号分析的基本方涅l 姗1 孵晒删 1 、时域扮- 丰斤方法 时皖啪龊从时间波形、幅值匕直国见察信息的存燃强度。时噶汾祈的 最重要的特点是信号的时间嘎序，即数据产生的先后噘序。对某些特征参数，只 需采用简单的单值判断，如有效值、峰- 峰值、均值、波峰因子等。如在电液伺 服i 虢的：炼监测中，电液伺服阀萄啸慰麟绕眭能的重要指标，且从零编的 变化趋势中就得出有关系统某些重要特征信息。通过监澳4 力矩马达g 区动电流，可 取得伺服阀的零偏值。但这是类简单原始的分析方法，因此在实际信号特征分 析中，有! 瞄要采用频域、时黼分折方法。 2 、频域分析方法 工程上獭0 得豹信号般为时域信号，然而由于故障的发生、发展往往引起 信号喇蚴的变化。为了通过嘲钡始号了解、观察对象的魂新亍为，往庄需 要频域信息。将时域信号变换至频域加以分析的方法称为频谱分析。频谱分析的 目的是把复杂的时间波形，经傅立叶变换分解位若干单一的谐波分量来研究，以 获得信号的频率结构以及各谐波幅疽和相位信息。当我们对信号的局部不关心， 而主要针对长时间序列，分析信号的整付啭征，即假定信号是平稳的前提下，一 冉5 b 睬用频谱分析描述信号的枕蠡特征。另外，前面芒经指出，基于f 玎算法 重庆大学硕士学位论文第二二章液压系统故障诊断技术基础及工程应用 频谱分析方法完全失去了信号中含有的时间信息，此时频域表示的信号是不可恢 复的。其中傅氏谱、自谱、倒谱、细化谱、包络分析等都是通过阡t 将信号变 换至0 频域进行分析的方法。但若要描述非平稳信号的状态特征信息，则般不适 采用基于f f 7 算法的频谱分析方法。 液压系统中许多元件臣有周期性往复运转特征，具有明显的非平稳性，但从 段较长时间来分析，仍可满足f o u r i e r 变换的平稳性要求，采用频谱分析方法， 获得信息的总体特征。 1 ) 自功率谱密度分析： 自功率谱密度函数是在频域中对信号能量剿碎吩布情况的描述，它可以 由自相关函数的傅立叶变换求得，也可以直_ 接用f f t 分析求得。 自功率谱分析能够将实测的复杂工程信号分解为简单的谐波分量来研究， 描述了信号的频率结构。因此对设备的动态信号作功率谱分析相当于给设备“透 视”，从而了解设备的工作状况。功率谱分析在解决工程实际问题中获得了广泛 的应用。 2 ) 倒频谱分析 倒频谱是“谱的谱”。用于提取谱图中成簇的边带或分离结构特性与激励。 在机械状态监漫峋故障诊断中，测得信号往往是故障源信号经传输系统的响应， 而不是原始信号。 在系统分析中通过激励和响应确定系统动态特性。设机械系统的输入为x ( t ) ，系统睁，征为h ( t ) ，输出为y ( t ) ，即： y ( f ) 亍x ( 9h ( f ) a ( 2 1 ) 翼焉雠为l y ( f ) l2 = 区( f ) | 2 i h ( f ) i 2 ( 2 贻喇谱q - f l p o g ( 0 = f 1 瞻ih 圆l2 】+ f 1 p o g 陋0f 2 】 ( 2 3 ) 倒频谱胄锵系统特性反映在“低倒谱端”，而把周期性激励特性反映在“高 倒谱端”。从被汉9 信号分析过程来看，倒频谱对识别复杂周期结构谱图和分离卷 积信号是类有效的方法和工具。基于数据处理的故障诊断策略并不期望获得关 于系统的精确描述，但系统特性与激励相互干扰，使得特征分析益发复杂。而倒 频谱的上述性质在一定条件下能够将激励的源信号和系统特性( 传递特性) 分离。 倒频潜目前搋用于齿轮、轴承、时轮等元，件的蒯喇寺征的提取。 3 ) 系统分析 研究和分析个系统，不仅要定性地了解系统的工作原理及其特性，而且更 要求定量地描述系统的动态特性，揭示系统的结构、参数与动态性能之间的关系， 这就要求建立系统的数学模型，以便分析系统传递特性。 在工程j 朔j 上通常采用在系统的输入b 基加低f 喏稽、宽频带随机信号( 或 伪燃号) 对系绱新亍激励，刖蹴嘴9 量：稚觅f 蝴特性。嬲雕机信 号激励作碍下计算时，产生泄漏误差，便测试精度受到影响，但该方法很容易 重庆大学硕士学位论文第二章液压系统故障诊断技萑基础理王堡堕旦 对系统的机械单元、电气单元分开进行诊断。如在电港涧服系统工况监测中，通 过分别计算力矩马达、电液伺服阀q 幔、放大器等各单元传递特性，分别计算出 各部分的状态，从而实现对系统故障定位和故障原因的分析。另外，在工程中有 时无法测得控制信号源x ( t ) ，此时采用以上方法时，可诵过下式求得传递特性 h ( f ) 五俐占计： h ( f ) 2 g i ( f ) g i ( f ) ( 2 4 ) 其中：g i ( f ) 为迭加信号i ( t ) 与系统输出的互功率谱密度。 q ( f ) 为迭加信号i ( t ) 自功率谱密度。 这种在无需测量x ( t ) 的情况下，求得系统传递特性h ( f ) 的无偏估计。 该方法对于像化工厂、钢铁厂、电站等连续作业的机械设备进行系统分析，具有 十分重要实际应用价值! o 哆 2 3 液压元件故障诊断的频域方法及实例田蠲昀凹嘲 砑圆 所谓频域方法，就是分析被监测的诊断参数在频域e 的特征表现，以诊断设 备是否已发生醐磋圾属何类故障。频境搠蒯弼岛裤增方法和相位谱方法两种。 前种方法| = 匕j 饺常用于液压故障诊断，本文将予以探讨。 信号由肘j 囊到频域的转换是通过傅立时变换实现的，其中快速傅立时变换可 凹通过搬粥司澎水 爿蜘的。 2 3 1 功率谱方法 故障诊断的功率谱方法实质上是从诊断参数的能量变化的角度进行设备的 故障诊断。用能曼的观如撕亍故障诊断有耐十方法，其一是以能量的大，小为依鼯； ；g - - 是以能量的分布为依据。 l 、肌总能量的角度进行故障诊断 当液压故障出现后，其运转或工作状况就不稳定，诊断参数的总能量会发 生显著变化，在功率谱图上表现为幅值的变化。当诊断参数的功率谱有效值发 生显著变化时，就可以判定设备发生了故障。运用这种方法可以简便地判定液 压系统是否发生故障。 2 、从自基量分布的角度进行故障诊断 功率谱上的每个峰值部反映了相应频率上的能量大小。如果功率谱上的全 部或某些峰值点发生了变化，就说明诊断参数的能量分布发生了变化，从而可 以判定液压系统的内部结构发生了变化。当内部结构出现故障以后，其与故障 相关的频率分量上诊断参数的能量必将会产生变化，而与故障无关的频率上的 能量将不变化或根对反趋势变化。这样便可以根据功率谱上峰值点的变化进行 重庆大学硕士学位论文第二章液压系统故障诊断技术基础及工程应用 故障的判定及故障的分类。 拢们在冷轧连轧饥组的现场对z b 型轴向柱塞泵进行振动诊断测试，就利 用功率谱发现了问题。 图2 1 所示为泵壳振动的功率谱。 g 选择泵壳振动为诊断参数，振动测点为泵的壳体e 位于配油盘的侧音啦置。 对图2 1 这四个功率谱图分析可见，正常泵振动能量集中在基频、二倍频、三倍 i 眵让，即功率谱的峰值为基波分量、二踟崩兜幢及三次谐波分量。由于轴向柱 塞泵的自i 动蚓主差酸豸喧：接有关，振动频率都是以基频( = 泵 孝速柱塞数) 为基础，存在一定数目晰皆波分量。配油盘故障能量集中在基频和四倍频上。在 功率谱上表现为高黼勘卜图中的四倍频。可以看出泵从正常到产生故障， 其自锚妻分布发生了显著变化，振动功率谱上的峰值点从基波、二次谐波和三次谐 波基毗至啕擞r 和四冼旨波。而斜盘泵能量主要集中在基频匕，功率谱的基频上的 峰值增加，二倍频和三倍频峰值基本不变。配油盘和斜盘泵同时发生故障，能 量集中在商频段，低频段较少。综合结果表现为高频谐振。 根据上面分析可见，借助与泵壳振动能量的分布情况，即泵壳振动功率谱 图，可以非常方便地诊断出泵壳振动的四种状态。 1 4 重庆大学硕士学位论文第二章液压系统故障诊断技术基础及工程应用 2 3 2 故障诊断的时域方法 故障诊断的时域方法，就是分析被监测的诊断参数在时域匕的表现特征，以 诊断设备是否已发生故障及属何类故障。 一、简单的时域分析法： 故障诊断中诊断参数的监测结果往往是随时间变化的信号，即时域信号。当 液压系统发生故障时，这种时域信号在其幅值匕或强度e 以及信号曲线的形状匕 均可能发生较明显的变化。根据诊断参数的信号曲线与正常设备的响应相应参数 的告号曲线之间的差异，便可简单、定性地判断设备是否发生故障，以及定性地 识别捌罅喽型、判断故障程度。 我们在冷轧连轧机组的现场对一台y i - d - 2 3 型双作用叶片泵，进行诊断测 试。诊断参数取为泵壳振动及泵的输出压力脉动。 图2 2 所示为泵壳匕同一点处的振动自嘲据e 实测曲线。 辨p 腆全篓箩甘r 州惭 图2 2 双作用叶片泵振动自政暖实测曲线 图2 2 中分别为正常泵、定子故障泵、配油盘故障泵及定子和配油盘同时故 障泵相对应的h 寸域曲线。正常泵的振动幅度很小( 图2 2 中第一条盐线已放大1 0 倍) ，而且振动信号的随机性比较强。当定子出现故障时振动加速度曲线是低 频的周期信号，振动幅值增加到正常泵的1 0 0 倍以上。当配油盘出现故障时，振 1 5 重庆大学硕士学位论文 第一i 章液压系统故障诊断技术基础及工程应_ i ； j 动加速度曲线很密集，而且伴有冲击摹酾娠荡信号。当定子和配油盘同时出 现故障时，振动加速度曲线近似与个正弦信号，高频分量几乎没有。 图z 3 所示双作用州一片泵输出压力脉动的实测结果。 m l - - i j 舢 ，t 一 一- i 从址j i l i n 1 f t r t l i 阿卯r 叩 “ 嘲一h 肖脚 皇予翱配油盘敞障泵 图2 3 中可以看出，正常泵的压力脉动是周期性信号。定子出现故障时， 压力脉动加剧，脉动曲线与正常泵的曲线捌乩是准周期信号。当配油盘出现故 障时，压力脉动出现很强的随机信号，并目脉动幅值比正常泵的压力脉动幅值要 小( 图2 3 中的第三条曲线已放大两倍) 。定子和配油盘同时故障时，泵的输出 压力脉动曲线与定子故障泵的输出压力曲坌剡e 常捌以。由此盯见，撅的输出 压力脉动曲线与正常泵的输出压力脉动曲线之间存在较大的差异。根据这种差 异，便可诊断出双作用叶片泵是否发生故障。 二、故障诊断的自相关函数法 自相关函数的一个重要特性是：周期信号的自相关函数仍为相同周期的周期 信号：而对于随机信号，当，一一时，其自相关函数r ( t ) 一o 。依据自相关函 数的这特性t 可以很方便地在自相关函数图上找出液压系统诊断信号的周期分 重庆大学硕士学位论文第二章液压系统故障诊断技术基础及工程应用 量。如前所述设备发生故障后其诊断信号的能量分布会发生变化，这一变化可 以在自相关函数图上反映出来。 我们将自相关函数方法用于图2 1 所示的测试结果，可以得到图2 4 所示的相 应的自相关函数。 ( b ) 配油盘故障泵时同( d ) 配油盘和斜盘故障累时懈 鞠2 4z b 泵壳僻辐勐加逮寅自相关函数 分析图2 4 可以发现，正常泵和斜盘故障泵周期都比较大，这是因为这两种 泵的低频分酆很大。斜盘故障泵的曲线要光滑些，这是因为正常燕庄二倍频、 三倍i 瓯上有些能量，而斜盘胡螈的高频能量很少。配 油盘故& 毫泵的能量集中在基频和四倍频匕其自相关函数图就比较密集。但 由刊氏频分量的存在，表l 跫为载波形式。配油盘和斜盘问时故障泵能量都集中在 高频，因而在自相关函数图上，表现为周期很短，曲线密集。相对于功率潜方法， 自相关函数方法可以作为液压系统初步诊断的种手段，而且可以利用它作中间 结果，在i 眨璧黜匕进行例频谱分析。 三、倒频谱法 肮胃倒频谱，就是对功率谱的对数值进行傅立叶逆变换的结果。之所以对 功率谱作倒频谱变换，其根本原因是在僭颇谱e 可以比较容易识别信号的组成分 量，便于提取其中重要的信号成份。 1 7 重庆大学硕士学位论文第二章液压系统故障诊断技术基础及工程应用 倒频谱技术是近代信号处理的项新技术。它可以用来分析频谱图上的周期 性结构，以分离和提取密集泛频信号中的周期成分。 我们对图2 2 所示的振动加速度实测信号求倒频谱，可以得到图2 5 示的倒 频谱。 图2 5 双作用叶片泵泵壳振动加速度的倒频谱曲线，分别是正常泵、定子 故e 章泵、配油盘故障泵及定子和配油盘同时故障泵相对应的泵壳振动加速度信号 的倒频谱。 倒频谱图中的f 喇频率( t 小