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【新闻】液压系统故障的模糊逻辑诊断方法温控开关

发布时间:2020-10-19 06:04:12 阅读: 来源:无机防火堵料厂家

一个液压缸因漏油而进入故障状态,一般来讲,进入这种状态要有一个过程,即开始略有渗漏,以后渗漏逐渐增大,最后大量渗漏,以致不能完成预定的功能而被判为故障状态。

完好状态与故障状态之间的边界是模糊的。

另外,人们对故障征兆的描述也是模糊的。

例如,液压系统的噪声大油温偏高液压泵振动强烈等等。

由此可见,在液压系统故障诊断中模糊性是客观存在的,因此必须使用模糊数学方法才能对故障作出客观的诊断。

模糊逻辑诊断方法故障诊断的数学描述在故障诊断专家知识中,用一个集合来表示所有可能发生的各种故障原因,记作儿,片其中为故障原因种类的总数。

同样,用一个集合表示这些故障原因所引起的各种征兆,记作从,偏其中为故障征兆种类的总数。

王司,等液压系统故障的模糊逻辑诊断方法上式称为故障原因与征兆之间的模糊关系方程。

其中符号为模糊逻辑算子,为模糊关系矩阵,在故障诊断中亦称模糊诊断矩阵,可表示为一其中毛均续模糊诊断矩阵是维矩阵,矩阵元素介表示第种征兆对第种原因的隶属度,即与巧,这样,根据模糊诊断矩阵和征兆模糊向量利用7)式便可进行故障诊断了。

征兆模糊向量与模糊诊断矩阵的确定由于征兆模糊向量的各分量为隶属度,因此,只要能确定出各个故障征兆的隶属度,征兆模糊向量也就随之确定了。

一般隶属度可由经验选取或由领域专家给出。

确定模糊诊断矩阵的方法很多,但在液压系统故障诊断中,最常用和最有效的方法是根据经验确定或由领域专家给定。

模糊诊断原理有了诊断矩阵与征兆模糊向量在选定合适的模糊逻辑算子之后,即可通过模糊关系方程7)得到故障原因模糊向量最后可根据适当的诊断原则如最大隶属度原则诊断出实际发生的故障原因。

关于模糊逻辑算子的讨论如上所述,故障原因模糊向量表示为这个方程实际上是模糊数学中的综合评判方程。

设模糊逻辑算子的定义为一,其中表示取最大运算,八表示取最小运算。

采用上述运算后,中的元素实际上只与或中的若干个元素有关,而与其它的元素无关,即这种运算丢失了大量有价值的信息,使得诊断的结果常常不能令人满意。

针对这种运算的缺点,人们提出了很多改进的模糊逻辑算子,但诊断结果仍不理想。

本文下面先给出一个模糊诊断实例,进一步说明上述的模糊逻辑算子的缺陷,然后给出一个新的模糊逻辑算子。

液压系统故障的模糊逻辑诊断实例我们对图示的液压系统故障应用模糊逻辑诊断方法进行了诊断。

诊断步骤如下列出故障征兆集该液压系统的故障征兆集是马达转速低尤马达壳体温升马达外泄尤月马达使用期限液压泵壳体温升尤`一一一液压泵外泄量一液压泵使用期限系统由卸荷状态转为负载状态时吸油压力上升量戈厂一一各动作尚未开始时系统压力调不高系统压力调节范围小调到最高压力时液压泵振动及噪声有无变化。

列出故障原因集这里我们只列出了三种较难诊断的故障原因,其他元件的故障原因可通过简单方法诊断液压马达磨损乃液压泵磨损乃调压回路故障。

建立故障征兆模糊向量液压马达转速与故障征兆隶属度的对应关系如表所示。

由于液压系统的液压马达的正常额定转速为所以表中所对应的隶属度为液压马达壳体温升尤及液压泵壳体温升朴的隶属度确定如表所示。

里龙江麦通龙等专科学谈李报表马达转速与隶属度的关系表马达及泵的壳体温升与隶属度的关系最高转速对隶属度感觉不烫手隶属度烫手很烫手液压马达及液压泵外泄量肠丸的隶属度确定所示。

液压马达及液压泵使用期限从肠的隶属度确定所示。

表马达及泵的外泄量与隶属度的关系表马达及泵的使用期限与隶属度的关系泄漏状况微量明显急速外泄隶属度使用期年隶属度液压系统由卸荷状态转为负载状态时吸油压力上升量义的隶属度确定如表所示负载状态时的压力为为吸油压力上升量。

各动作尚未开始时系统压力调不高两及系统压力调节范围小的隶属度确定如表所示系统所能达到的最高压力为mP ax)。

表吸油压力上升量与隶属度的关系表压力调不高及压力调节范围小与隶属度的关系仪隶属度仪隶属度由于该系统额定工作压力为所以当mP时,系统正常,夕户夕,调到最高压力时液压泵振动及噪声变不恤, 1的隶属度确定如表所示。

根据以上各故障征兆和隶属度的关系,由实际发生的故障征兆值可立即得到征兆模糊向量。

建立模糊诊断矩阵根据经验,模糊诊断矩阵为表泵振动及噪声变化与隶属度的关系有变化无变化隶属现场观察液压系统故障征兆为液压马达转速缓慢,最高转速为20各动作尚未开始时系统最高可调压力为系统由卸荷状态转为负载状态时吸油压力上升为泵壳体烫手泵使用期为年泵外泄明显马达使用期为年。

系统其它性能均正常。

根据故障征兆和隶属度的对应关系故障原因模糊向量为二如果我们取运算为前述的模糊逻辑算子,等液压系统故障的模糊逻辑诊断方法可见,故障原因的隶属度最大,因此根据最大隶属度原则断定故障原因为液压泵磨损,这个诊断结论与事实相符合。

但从结果看,故障原因模糊向量中的第一个值与第三个值也都较大,根据上述的模糊诊断方法来理解,可以认为对应的液压马达与调压器回路也存在程度不同的故障,但事实并非如此。

另外,我们还看到,在所得出的故障原因模糊向量中,其各个元素最终只与模糊诊断矩阵中的三个元素有关,而其它元素并未起到应有的作用。

如果我们将结果中的三个元素所对应的模糊诊断矩阵中的一个元素稍作改变,如将第行第列元素lr0改那么诊断结果为根据最大隶属度原则,系统存在着两种故障液压泵故障和调压回路故障,而事实上后一种故障是不存在的。

这表明,上述定义的模糊逻辑算子与模糊诊断矩阵天中的元素关系过分密切,这就要求模糊诊断矩阵天及故障征兆模糊向量刀十分精确,而这在实际中是很难做到的。

按照这个模糊其中每个元素大小表示了在这三种故障原因中,各个故障原因发生的可信度,而不是每个故障原因的隶属度。

由结果可见,所对应的故障原因发生的可信度最大,因而断定为液压泵磨损故障。

因为这个算子的第一步是普通的矩阵乘法运算,相当于对故障征兆向量的各个分量做加权求和运算,其权重就是模糊诊断矩阵中的元素,而第二步实际上是对可能发生的故障原因做综合比较,确定出各个故障原因发生的可能性即可信度。

因此,我们将这个算子称为模糊加权综合算子,用表示。

采用模糊加权综合算子后,诊断结果对模糊诊断矩阵中个别元素大小的敏感程度大大减弱了,即增加了诊断结果对于模糊诊断矩阵中元素摄动的鲁棒性。

结束语本文应用模糊逻辑诊断方法对液压系统的故障进行了诊断,同时针对传统模糊逻辑算子的缺陷,提出一个新的模糊逻辑算子模糊加权综合算子,它可以有效地提高诊断结果的准确率。

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