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发动机裂解设备故障诊断技术的研究

姜宇  
【摘要】:随着社会的稳步发展,近年来汽车工业发展迅速,如今汽车已经成为人们生活和工作的重要工具。发动机裂解技术作为一种先进的连杆加工新技术在20世纪末期出现,这种新型技术在汽车工业发达国家逐渐发展成熟。目前吉林大学辊锻研究所研发的连杆胀断主机已投入生产,实现了产业化。 发动机裂解设备的广泛应用,极大的提高了汽车连杆的生产效率。如何保证设备的稳定运行,当发生故障时如何快速准确的判断故障发生原因及其位置,并迅速做出报警提示成为我们关心的主要问题。因此有必要针对发动机裂解设备建立一个检测系统和故障诊断系统,监视系统运行状态检测故障信息,并且对故障进行判断决策,避免重大的财产损失和人员伤亡安全事故的发生,本文将对这一问题进行研究。 本文研究对象为CSE—400型发动机连杆胀断设备,首先分析了该设备的结构和工作过程,列出设备常见故障。针对不同的故障类型分别建立了基于PLC的故障诊断和基于神经网络故障诊断结合的发动机裂解设备故障诊断系统。充分发挥PLC和神经网络优势,合理选择不同类型故障的检测诊断方法。 PLC是一种通用的工业控制装置,广泛用于工业控制领域,具有控制功能强大、编程操作简单等优点。PLC既可以对开关量、模拟量进行故障检测,也可以通过相应的PLC逻辑程序,对接近开关、继电器等电器元件和复杂的逻辑结构进行准确的故障诊断。但单纯采用PLC故障诊断系统的诊断能力是有限的,针对液压系统故障原因复杂的特点,采用基于神经网络故障诊断方法,对裂解主油缸运动异常进行故障诊断。 神经网络故障预测及诊断理论是迅速发展应用的新兴的智能故障诊断方法,它在学习、并行处理等方面的特点尤为符合故障诊断问题的需要。神经网络具有很强的非线性拟合能力,即使没有明确的输入输出关系,神经网络仍然可以抽象出输入输出之间的映射关系,解决了复杂的非线性系统建模困难的工程难题。 为了分析故障原因,建立了发动机裂解设备数据采集系统,对设备运行过程中的油缸压力、油液温度和油缸位移进行检测,设计了数据采集硬件结构,系统的软件部分是采用Visual C++6.0软件平台,不仅可以完成对裂解数据实时采集,而且数据的存储和调用也很方便,为胀断过程的数据分析打下基础。 本文采用BP神经网络对故障进行诊断,详细分析了BP神经网络算法原理和存在的问题。分析了故障特征参数选取原则,并据此选取了发动机裂解设备故障特征参数。在裂解设备上对故障进行模拟,采集故障特征参数数据,合理构建样本集,构造了裂解主油缸正常和故障状态的训练样本。构建了发动机裂解设备故障诊断神经网络,并对神经网络进行训练。分析了神经网络各参数选取对结果的影响,通过反复试验选取适当的参数。最后用训练好的网络对检测数据进行诊断,结果表明了诊断系统的有效性、准确性,得到很好的试验结果。 设备的运行安全对于避免重大的财产损失和人员伤亡,和对环境保护有着重要的意义。有些故障虽然不会造成巨大损失,但也会严重影响生产效率和经济性。发动机裂解设备故障诊断系统的研究与应用,能够大大提高设备运行安全,直接为企业带来可观的经济效益,也会间接带来社会效益,具有很高的研究价值和推广意义。


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