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    基于虛擬儀器和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)液壓系統(tǒng)故障診斷

    2011-05-08 02:09:32龔水清
    電子科技 2011年9期
    關(guān)鍵詞:虛擬儀器故障診斷液壓

    龔水清,王 崴

    (空軍工程大學(xué)導(dǎo)彈學(xué)院,陜西三原 713800)

    液壓系統(tǒng)在工程機械中占有重要的地位,其性能的好壞直接影響和決定整機的性能和品質(zhì)。液壓傳動具有重量輕、體積小、可實現(xiàn)無級變速、易于實現(xiàn)載荷控制和動力傳輸?shù)葍?yōu)點,因而在工程中得到了廣泛應(yīng)用。因此保證液壓系統(tǒng)正常穩(wěn)定的工作是保證工程機械正常工作狀態(tài)的必備條件。但液壓系統(tǒng)的工作介質(zhì)是流體,它本身存在連續(xù)性和靜壓傳遞的均布性,且工作在各元件和封閉管路內(nèi),故很難判斷液壓系統(tǒng)故障的因果關(guān)系。一旦出現(xiàn)故障,單憑感官、經(jīng)驗和傳統(tǒng)的檢測方法來判斷,相當困難并且準確率不高,故障的分析和排除比較困難[1]。文中提出了一種基于虛擬儀器和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的液壓系統(tǒng)遠程故障診斷方法。虛擬儀器和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的引入,能實時遠程監(jiān)測液壓系統(tǒng)的工作狀態(tài),收集當前液壓系統(tǒng)各參數(shù)數(shù)據(jù),通過數(shù)據(jù)融合分析判斷系統(tǒng)工況,并預(yù)測將來的工況走向,發(fā)現(xiàn)潛在故障,真正達到預(yù)防為主的目的,保證液壓系統(tǒng)處于正常穩(wěn)定工作狀態(tài)。

    1 虛擬儀器和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)

    1.1 虛擬儀器技術(shù)

    虛擬儀器(Virtual Instrument,VI)是現(xiàn)代測控技術(shù)和計算機技術(shù)相結(jié)合的產(chǎn)物。它本質(zhì)上是一個開放型的結(jié)構(gòu),由通用計算機、數(shù)字信號處理器或其它CPU來提供信號處理、存儲和顯示功能,由數(shù)據(jù)采集板卡、GPIB或VXI總線接口板進行信號的獲取與控制,實現(xiàn)儀器的功能。虛擬儀器是軟件和硬件相結(jié)合的產(chǎn)物,其基本思想和核心內(nèi)容是借助儀器設(shè)備完成數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理以及儀器控制功能。圖1為虛擬儀器的基本構(gòu)成圖。

    圖1 虛擬儀器基本構(gòu)成

    與傳統(tǒng)儀器相比,虛擬儀器具有如下特點[2]:

    (1)測量精度高、可重復(fù)性好。由于虛擬儀器減少了硬件的使用,因此減少了測試誤差,同時測試可重復(fù)性進一步提高。

    (2)測量速度快。由于測量輸入信號只需一個量化的數(shù)據(jù)模塊,就可通過數(shù)據(jù)處理器將信號特性計算出來,因此可縮短測量時間,提高測量速度。

    (3)縮短了系統(tǒng)組建的時間,降低儀器硬件開銷,同時也降低了系統(tǒng)故障率。

    (4)實現(xiàn)了用戶自定義測量功能,可測量傳統(tǒng)物理儀器不能測量的對象。

    (5)易于擴展。為提高系統(tǒng)性能,可方便地加入或更換儀器模塊,有利于測試系統(tǒng)擴展。

    隨著計算機及網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展,利用網(wǎng)絡(luò)技術(shù),進行網(wǎng)絡(luò)化測控將成為虛擬儀器技術(shù)發(fā)展的重點[3]。將虛擬儀器和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)結(jié)合起來,使虛擬儀器拓展到網(wǎng)絡(luò)測控應(yīng)用環(huán)境中去,對于豐富測控手段、提高測控效率、充分合理地利用有效資源都有著很好的作用。

    1.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[4]是采用BP算法進行訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò),BP算法是應(yīng)用廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,具有較強的非線性擬合能力,可以用來預(yù)測非線性時間序列數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢。該網(wǎng)絡(luò)具有1個輸入層、1個輸出層和至少1個隱藏層。增加隱藏層的層數(shù)不一定能提高網(wǎng)絡(luò)的精度和表達能力,一般情況下,選用1個隱藏層即可。BP算法是非循環(huán)多級網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練算法,其學(xué)習(xí)過程由正向傳播和反向傳播組成。輸入值經(jīng)過非線性變換從輸入層經(jīng)隱藏單元逐層處理,并傳向輸出層,每一層神經(jīng)元的狀態(tài)將影響到下一層神經(jīng)元狀態(tài)。如果在輸出層不能得到期望的輸出值,則轉(zhuǎn)入反向傳播,通過修改各神經(jīng)元權(quán)值以及閥值,使誤差信號最小。

    圖2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

    通過壓力、流量和溫度傳感器等測得的相關(guān)數(shù)據(jù),經(jīng)數(shù)據(jù)融合,進行濾波,剔除噪聲,得到訓(xùn)練集和測試集。以訓(xùn)練集為學(xué)習(xí)樣本,采用BP算法修正神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閥值,直到滿足精度要求為止。若訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仍不能使用,必須使用附加樣本進行性能驗證。若不能滿足要求,則需要重新訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò),所以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練是一個反復(fù)的過程。經(jīng)訓(xùn)練和測試后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就可以用來對液壓系統(tǒng)將來的工作狀況進行預(yù)測,發(fā)現(xiàn)潛在故障,做好預(yù)防,減少損失。

    2 液壓系統(tǒng)故障診斷原理

    液壓元件和液壓系統(tǒng)性能監(jiān)測中,常見的監(jiān)測指標有壓力、溫度、流量、轉(zhuǎn)速及其他響應(yīng)類型的參數(shù)。工作中若這些參數(shù)偏離了預(yù)定值,則系統(tǒng)有可能出現(xiàn)故障。所以液壓系統(tǒng)產(chǎn)生故障的實質(zhì)就是這些檢測參數(shù)的異常變化。當液壓系統(tǒng)發(fā)生故障時,必然是系統(tǒng)中某一回路的某些元件有故障,進一步可斷定液壓回路的檢測參數(shù)已經(jīng)偏離了預(yù)定值[5]。因此,對系統(tǒng)參數(shù)進行在線檢測十分必要。在液壓系統(tǒng)中需要檢測的主要參數(shù)有壓力和流量,同時還有油溫和液位等。對于壓力、流量和溫度等,可采用動態(tài)的在線檢測,能及時反映出系統(tǒng)的運行狀態(tài)和故障情況。典型的液壓系統(tǒng)故障檢測與診斷原理如圖3所示[6]。

    圖3 液壓系統(tǒng)故障檢測與診斷原理圖

    3 液壓設(shè)備遠程故障診斷系統(tǒng)

    3.1 硬件結(jié)構(gòu)

    如圖4所示,硬件結(jié)構(gòu)的設(shè)計包括傳感器的選型、信號調(diào)理接口電路的設(shè)計制造、A/D和D/A卡的選型和連接等[7]。首先,傳感器將液壓系統(tǒng)物理量轉(zhuǎn)變成電信號,然后通過信號調(diào)理接口電路進行濾波、放大等處理,產(chǎn)生的模擬量,經(jīng)A/D卡轉(zhuǎn)換成數(shù)字量,通過PC機I/O接口進入底層設(shè)備驅(qū)動模塊??蛻舳擞嬎銠C軟件系統(tǒng)對采集的數(shù)據(jù)進行分析處理,遠程計算機通過網(wǎng)絡(luò)接口對系統(tǒng)進行實時監(jiān)測。

    圖4 虛擬儀器系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)圖

    3.2 軟件結(jié)構(gòu)

    軟件是虛擬儀器的核心部分,本系統(tǒng)使用LabVIEW構(gòu)建測試系統(tǒng)的軟件平臺。

    LabVIEW是一種圖形化編程語言,通過對用戶圖形界面的操作即可實現(xiàn)對所需儀器的編程,并有直觀的圖形顯示,界面友好、操作簡單。利用LabVIEW提供的開發(fā)環(huán)境生成逼真的虛擬儀器面板,實現(xiàn)各功能模塊的功能。軟件的設(shè)計主要由以下幾個功能模塊來實現(xiàn)[8]。

    (1)數(shù)據(jù)采集模塊。數(shù)據(jù)采集主要由數(shù)據(jù)采集子VI來完成,這個子VI主要由AI Config,AI Start,AI Read等3個VI組成,可以方便地進行采集頻率、采集點數(shù)、采集通道、采集電壓上下限及緩存大小等參數(shù)設(shè)置。

    (2)數(shù)據(jù)存儲模塊。數(shù)據(jù)存儲是液壓設(shè)備遠程故障診斷系統(tǒng)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。數(shù)據(jù)存儲可以作為后續(xù)數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)來源和歷史數(shù)據(jù)以備查詢。

    (3)故障診斷模塊。故障診斷是指對采集到的液壓系統(tǒng)各參數(shù)數(shù)據(jù)進行信號分析、統(tǒng)計分析、模態(tài)分析等處理,通過人工智能專家診斷系統(tǒng)對液壓系統(tǒng)進行故障診斷。同時對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練,以得到滿足精度要求的權(quán)值和閥值,根據(jù)以往監(jiān)測到的歷史數(shù)據(jù)對系統(tǒng)將來工作狀態(tài)進行預(yù)測,及時發(fā)現(xiàn)潛在故障。

    (4)遠程控制模塊。Web Server技術(shù)將VI的前面板窗口以網(wǎng)頁的形式發(fā)布到互聯(lián)網(wǎng)上,將這樣的VI前面板窗口嵌入到一個網(wǎng)頁當中,可以實現(xiàn)在網(wǎng)頁中的遠程虛擬儀器。用戶可以用極為簡單的方式直接在本地的客戶端計算機上打開并操作位于遠程服務(wù)器端計算機上的VI面板,在網(wǎng)頁中直接進行操作。

    (5)幫助模塊。主要提供實時幫助,如對數(shù)據(jù)進行編輯打印等,并提供軟件的使用幫助說明。系統(tǒng)軟件構(gòu)成如圖5所示。

    圖5 虛擬儀器軟件構(gòu)成圖

    3.3 誤差處理

    液壓系統(tǒng)在工作過程中,液壓油的溫度不斷升高,會使得傳感器內(nèi)部元件的溫度隨之升高而產(chǎn)生失真,從而影響到數(shù)據(jù)的真實性[9]。因此必須在液壓設(shè)備故障監(jiān)測系統(tǒng)設(shè)計時考慮誤差帶來的影響,盡量減小誤差這一不利因素。依據(jù)液壓系統(tǒng)的特性,總結(jié)為兩種數(shù)據(jù)的誤差,即傳感器誤差和粗大誤差。對于傳感器誤差,可根據(jù)各傳感器內(nèi)部特點采用微控制器配合溫度傳感器的智能化手段對其因溫度產(chǎn)生誤差做出補償和校正。高效率的對粗大誤差數(shù)據(jù)的剔除處理可以采用國際電工會議推薦的格拉布斯準則[10]。在計算機內(nèi)存中以10個單位作為一個堆棧,用于存儲10個測量值。當一個新數(shù)據(jù)被送入到緩沖區(qū)之后,計算根據(jù)格拉布斯準則允許的最大偏離值的量表判斷。當N=10時,有0.95置信概率的 T的最大允許值為2.29。

    4 結(jié)束語

    系統(tǒng)以LabVIEW為開發(fā)環(huán)境,提出了一種綜合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和虛擬儀器技術(shù)的液壓設(shè)備遠程故障診斷方法,根據(jù)失效分析知識及推理規(guī)則建立了故障診斷模型,提高了故障診斷的可靠性和精確度。

    [1]張春紅,陸紅陽.基于虛擬儀器的液壓系統(tǒng)故障檢測[J].電子測試,2004,5(3):83-85.

    [2]劉君華.虛擬儀器編程語言 L abWindow/CVI[M].北京:電子工業(yè)出版社,2000.

    [3]秦雙迎,黃宜堅.基于虛擬儀器的液壓元件遠程故障診斷[J].機床與液壓,2008,36(6):161-166.

    [4]譚倫慧,孔禮達.基于BP模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水輪發(fā)電機組故障診斷方法[J].水力發(fā)電,2009,35(8):56-58.

    [5]孟令琴,陳玉軍,楊曉峰,等.基于虛擬儀器技術(shù)的液壓裝置參數(shù)檢測系統(tǒng)[J].中國制造業(yè)信息化,2006,35(5):63-66.

    [6]張春紅,陸綺榮.LabVIEW在液壓系統(tǒng)故障檢測中的應(yīng)用[J].大眾科技,2008(2):26-27.

    [7]崔玉理,徐世軍.虛擬儀器在機械液壓系統(tǒng)故障診斷的應(yīng)用研究[J].機械制造與自動化,2008,37(3):134-135.

    [8]王洋.基于虛擬儀器技術(shù)的輸油泵遠程狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)[J].淮海工學(xué)院學(xué)報:自然科學(xué)版,2008,17(3):18-21.

    [9]唐鳴,鄒華東,田玲.節(jié)流調(diào)速控制臺的虛擬儀器軟件設(shè)計[J].液壓與氣動,2009(8):32-35.

    [10]唐鳴,田玲.液壓虛擬儀器系統(tǒng)數(shù)據(jù)誤差的處理[J].機械設(shè)計與制造,2007(12):182-183.

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