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液压管路卡箍松动检测研究

李小伟  
【摘要】:液压管路通常工作在高温、高压、强振动以及流固耦合等复杂的内部和外部激励环境中,设备长期运行或者装配工艺不高等原因都会导致卡箍松动的产生,卡箍松动是包括液压管路在内的各种机械装备中常见故障之一。目前对卡箍松动的研究,主要集中在基于动力学的系统建模上,该方法主要基于有限元模型或其他数值计算方法,通过分析结构的刚度、固有频率和应变模态等来研究松动故障。基于动力学的系统建模方法物理意义明确,具有理论指导意义,但与实际工程应用有较大的差距。本文以液压管路卡箍为研究对象,采用信号处理的方法,研究液压管路卡箍松动检测问题,主要研究内容如下:(1)针对液压直管卡箍松动问题,提出基于熵特征的卡箍松动检测方法。首先对采集到的三维振动传感器信号进行多元经验模态分解,通过基于矩阵的相关性分析,选择合适的本征模态函数组合对原始信号进行重构和融合。然后对融合后的信号计算多尺度模糊熵,并根据拉普拉斯分值进行特征选择,得到反映卡箍状态的特征向量。最后采用支持向量机作为分类器检测卡箍松动。实验结果表明,该方法能够有效地利用空间尺度和时间尺度上的信息,提高卡箍松动检测的准确率。(2)针对传统的自定义特征提取算法难以在工况复杂的液压弯管上提取有效特征的问题,提出基于一维卷积神经网络的液压弯管卡箍松动检测模型。该模型将数据层融合之后的三维振动传感器信号直接输入到一维卷积神经网络中,根据特定网络结构,进行自适应特征提取、特征融合和特征选择,并在决策层进行卡箍松动检测。与自定义特征提取算法相比,该模型在卡箍松动检测上具有更好的灵活性和更高的识别准确率。(3)针对复杂工况下分布有多个卡箍的液压弯管卡箍松动检测问题,提出基于分布式光纤光栅(Fibre Bragg Grating,FBG)和一维卷积神经网络的液压弯管卡箍松动检测方法。该方法在不同位置卡箍附近分别粘贴FBG应变传感器,每个卡箍选择其邻近的2个FBG用于松动检测。实验结果表明,该方法在卡箍松动检测上具有覆盖范围广、鲁棒性强的优势,在不同实验条件下,依然具有较高的识别准确率,特别适用于分布有多个卡箍的液压管路。


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