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    液壓注塑機故障智能診斷系統(tǒng)設(shè)計及其應(yīng)用效果

    2020-08-31 05:41:24楊玲
    機電信息 2020年17期
    關(guān)鍵詞:診斷系統(tǒng)注塑機準確率

    摘要:以注塑機液壓系統(tǒng)為研究對象,建立了基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的智能診斷系統(tǒng)。該系統(tǒng)采用XGBoost診斷算法,通過60組訓(xùn)練樣本和18組診斷樣本的驗證,結(jié)果顯示其訓(xùn)練精度和診斷精度分別達到了100%和88.9%,在5種診斷算法模型中準確率均排在第一,表明該注塑機液壓故障診斷系統(tǒng)具有良好的故障診斷性能,克服了傳統(tǒng)診斷模型存在的自更新能力弱、泛化能力弱、診斷效率低等缺點。

    關(guān)鍵詞:注塑機;診斷系統(tǒng);XGBoost診斷算法;準確率

    0 引言

    注塑機是各類高分子材料加工所使用的主要機械設(shè)備之一,其性能優(yōu)劣直接關(guān)系到企業(yè)生產(chǎn)效率和生產(chǎn)成本。傳統(tǒng)的注塑機故障維修仍采用事后維修方式,大大制約了注塑機工作性能的發(fā)揮[1]。液壓系統(tǒng)作為注塑機的重要組成部分之一,因其故障具有一定隱蔽性,往往給設(shè)備維修造成極大的不利影響,因此,有必要針對注塑機液壓系統(tǒng)的故障診斷展開專項研究。傳統(tǒng)的注塑機液壓系統(tǒng)故障診斷以專家診斷或者經(jīng)驗診斷為主,缺乏自更我新能力和泛化能力,且故障診斷精度較低,難以滿足工程需要[2-5]。因此,本文針對注塑機液壓系統(tǒng)建立了智能故障診斷系統(tǒng),以期能為注塑機的高效應(yīng)用提供幫助。

    1 注塑機簡介

    傳統(tǒng)的液壓注塑機一般包括注射系統(tǒng)、鎖模系統(tǒng)、模具系統(tǒng)、液壓傳動系統(tǒng)以及電氣控制系統(tǒng)五大部分,其結(jié)構(gòu)如圖1所示。其中,注射系統(tǒng)主要包括塑化、計量和驅(qū)動等裝置,鎖模系統(tǒng)主要包括支架、模板、高壓鎖模油缸等裝置,模具系統(tǒng)主要包括頂出、模腔、分流道等裝置,液壓傳動系統(tǒng)主要包括液壓油缸、馬達、過濾器、電池閥等裝置,電氣控制系統(tǒng)主要包括變頻器、繼電器、邏輯控制器等裝置。注塑機注塑成型工藝可分為5個流程:(1)注射前準備階段;(2)注射階段;(3)保壓階段;(4)冷卻塑化階段;(5)制品取出階段。

    2 注塑機液壓系統(tǒng)的故障診斷系統(tǒng)

    2.1? ? 液壓系統(tǒng)

    液壓系統(tǒng)是注塑機最重要的結(jié)構(gòu)之一,為注塑機的生產(chǎn)過程提供事先設(shè)定好的動力,并滿足不同生產(chǎn)階段的壓力與速度需求。液壓泵是主油路的主要動力源,壓力和流量分別由壓力電池閥和流量電池閥控制,液壓缸和液壓馬達是整個液壓系統(tǒng)的動作執(zhí)行機構(gòu),通過程序控制,完成預(yù)先設(shè)定好的注塑工藝流程。注塑機液壓系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖2所示。

    2.2? ? 液壓系統(tǒng)故障

    根據(jù)對多家企業(yè)多種型號液壓系統(tǒng)故障維修記錄進行統(tǒng)計,對注塑機液壓系統(tǒng)故障進行了分類,如圖3所示。注塑機液壓系統(tǒng)故障主要集中于液壓泵、電磁閥和液壓缸3個位置,其中液壓泵故障包括油泵異響、油泵卡死以及泵泄漏3種,電池閥故障包括閥芯卡死、閥芯損壞以及閥泄漏3種,液壓缸故障包括油缸拉缸斷裂、油封磨損泄漏以及油缸接頭開裂3種。在以上故障類型中,油封磨損泄漏故障的占比最高,達到了53%,其次為油泵異響,占比為14.6%,再次為油缸拉缸斷裂,占比為10.3%。

    2.3? ? 故障診斷系統(tǒng)模型

    工業(yè)機械設(shè)備的故障診斷模型一般都是以專家診斷系統(tǒng)為主,即通過對知識庫的不斷豐富和完善,再利用推理機完成相應(yīng)的邏輯推理最終得出診斷結(jié)論。傳統(tǒng)的專家診斷模型包括人機接口、數(shù)據(jù)庫、推理機、知識庫以及知識獲取和解釋模塊等六大模塊。另外一種則是基于經(jīng)驗的診斷模型,該模型主要通過觀察經(jīng)驗的積累來完善知識庫和數(shù)據(jù)庫,其主要包括數(shù)據(jù)采集與處理、人機接口、數(shù)據(jù)庫、推理機、知識庫、工作存儲器、專家經(jīng)驗知識獲取、解釋模塊等八大模塊。

    但是以上兩種診斷模型存在自我更新能力弱、泛化能力弱、診斷效率低等缺點,為此本文提出了基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的注塑機液壓系統(tǒng)故障診斷模型,該診斷模型由數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)、模型庫、數(shù)據(jù)采集與處理、知識庫、推理機、工作存儲器、數(shù)據(jù)驅(qū)動知識獲取、解釋模塊、人機接口等十大模塊組成,借助機器自學(xué)習(xí)等優(yōu)勢,克服了專家和經(jīng)驗診斷的主觀化、片面化等缺點。系統(tǒng)通過安裝在設(shè)備上的傳感器,通過高速采集系統(tǒng)實現(xiàn)信號數(shù)據(jù)的采集,然后在數(shù)據(jù)空間進行特征向量的提取,提高關(guān)聯(lián)度,最后通過機器監(jiān)督學(xué)習(xí),將特征向量所反映的信息與故障模式分類空間進行一一映射,得到故障診斷結(jié)果?;跀?shù)據(jù)驅(qū)動的注塑機液壓系統(tǒng)故障診斷模型原理如圖4所示。

    2.4? ? 故障診斷系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

    根據(jù)故障診斷模型原理,構(gòu)建注塑機故障診斷系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和運行流程,如圖5所示。該系統(tǒng)包括用戶層、軟件層以及硬件層3層,用戶層為診斷用戶提供瀏覽查詢功能,通過瀏覽器將診斷數(shù)據(jù)輸入,然后獲得診斷結(jié)果;軟件層主要作用是提供數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)挖掘、可視化數(shù)據(jù)運行等功能,其中最核心的是數(shù)據(jù)挖掘方法的選取,本文采用XGBoost診斷算法;硬件層主要作用是采集故障數(shù)據(jù),并將其傳輸?shù)杰浖?。故障診斷系統(tǒng)的診斷流程為:(1)確定診斷對象;(2)獲取傳感器數(shù)據(jù);(3)保存至設(shè)備運行數(shù)據(jù);(4)數(shù)據(jù)預(yù)處理;(5)特征提取;(6)運行訓(xùn)練診斷模型;(7)將訓(xùn)練結(jié)果保存至模型數(shù)據(jù)庫;(8)判斷模型是否更新;(9)故障智能診斷;(10)輸出診斷結(jié)果。

    3 系統(tǒng)應(yīng)用效果

    3.1? ? 數(shù)據(jù)采集

    本文以液壓油缸泄漏故障作為案例進行分析說明。通過實驗,獲取不同程度油缸泄漏的數(shù)據(jù)特征,數(shù)據(jù)包括壓力、速度和流量等參數(shù),注射和保壓階段的主油路壓力最大值分別為8 000 kPa和4 000 kPa,并將泄漏故障等級劃分為正常、輕微、一般和嚴重4個等級,每個故障等級均進行15次樣本數(shù)據(jù)的采集。

    3.2? ? 故障特征提取

    經(jīng)數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理,再通過編寫Python函數(shù)程序來提取故障的特征參數(shù),故障特征參數(shù)主要包括均值、均方根、偏度、峭度、波形、波峰、脈沖、裕度等8個,初步提取到的不同故障等級下的典型代表參數(shù)如表1所示。

    3.3? ? 故障診斷結(jié)果

    將上文提取的60個樣本數(shù)據(jù)輸入數(shù)據(jù)庫中,然后另外選出18個樣本作為分析樣本,并帶入XGBoost診斷模型中,模型輸出的診斷樣本診斷結(jié)果如表2所示。從表2可以看出,在18組診斷樣本中,有16組診斷結(jié)果與實際狀態(tài)一致,有2組的診斷結(jié)果與實際狀態(tài)不一致,診斷正確率為88.9%,而出現(xiàn)診斷偏差的兩組數(shù)據(jù)中,第7組實際狀態(tài)為輕微泄漏,診斷結(jié)果為正常,第11組實際狀態(tài)為一般泄漏,診斷結(jié)果為嚴重泄漏,診斷結(jié)果偏差并不大,診斷故障等級與實際故障等級僅相差一級。

    3.4? ? 故障診斷精度對比

    為了對比不同診斷算法的訓(xùn)練和診斷精度,將診斷系統(tǒng)中的診斷算法依次更換為k-近鄰(KNN)、隨機森林(Forest)、支持向量機(SVM)、樸素貝葉斯(Bayes)等4種算法,將4種算法的訓(xùn)練和診斷精度與XGBoost診斷算法的結(jié)果相比較,如圖6所示。

    從圖6可以看出,XGBoost診斷算法不管是在訓(xùn)練精度,還是在診斷精度上,均優(yōu)于其他算法,表明本文選擇的注塑機液壓系統(tǒng)故障診斷系統(tǒng)的診斷算法比較合理。

    4 結(jié)語

    本文針對注塑機液壓系統(tǒng),設(shè)計了一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的智能診斷系統(tǒng),該系統(tǒng)采用XGBoost診斷算法,其訓(xùn)練精度和診斷精度分別達到了100%和88.9%,準確率均高于其他算法,克服了傳統(tǒng)診斷模型存在的自更新能力弱、泛化能力弱、診斷效率低等缺點。

    [參考文獻]

    [1] 栗振.基于快速傅里葉變換的注射機軸承單一故障診斷[J].塑料科技,2020,48(4):47-50.

    [2] 王杰,朱彩波,李國堅,等.基于PID控制的注塑機液壓系統(tǒng)故障診斷方法[J].設(shè)備管理與維修,2018(5):43-44.

    [3] 胥航軍.注塑機液壓系統(tǒng)故障的五種診斷方法[J].液壓氣動與密封,2017,37(3):70-73.

    [4] 姜鑫.XS-ZY-250A型注塑機液壓系統(tǒng)故障診斷[J].機床與液壓,2016,44(16):176-178.

    [5] 劉冬冬,王建生,劉忠銀.注塑機液壓系統(tǒng)故障及建模方法研究[J].機械工程師,2016(8):53-54.

    收稿日期:2020-06-02

    作者簡介:楊玲(1989—),女,江蘇如皋人,助理講師,研究方向:液壓與氣壓傳動技術(shù)。

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