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轧机AGC液压系统故障诊断技术的研究

高英杰

  随着轧机自动化水平的提高,液压AGC系统故障诊断技术已成为现代化轧机的关键技术之一,开展液压AGC系统故障诊断技术的研究对提高轧机设备的生产率、提高设备的维护管理水平具有重要意义。本文结合国家九五攻关项目,在研究液压系统故障诊断技术发展状况的基础上,以板带轧机液压AGC系统为具体对象,深入研究了模糊神经网络故障诊断专家系统的实现技术。基于分析实际液压AGC系统的组成和工艺特点及维护特点,提出了面向系统功能特征进行故障诊断的实用诊断策略。从系统“功能诊断”的角度出发,详细讨论了液压AGC系统状态特征信号的性质、监测点,为提取系统状态特征信息提供了理论依据,并为实际系统的改造方法提出了指导。借助于液压控制系统的机理分析,建立了液压AGC系统的分布参数模型,并对系统进行了动态模拟,对获取液压AGC故障诊断专家系统基于模型的深层知识具有重要应用价值。通过分析液压AGC系统状态信息的特征,提出了用最小信息集合来提取液压AGC系统用于故障诊断的状态特征,并重点研究了液压AGC系统的AR模型辨识方法、应用小波变换提取状态信号奇异值和消除信号噪声的方法。将模糊推理、神经网络技术与专家系统相结合,研究了故障诊断专家系统的构造方法、协作推理模式和基于多维多重模糊推理命题下的模糊推理方法。应用层次分解策略,建立了液压AGC系统故障诊断的多层次模糊神经网络专家系统,结合数据库技术,利用VC++6.0为开发工具,独立开发了具有实际应用价值的故障诊断专家系统软件FDD ES。系统分析和实验研究表明,所建立的“模块化”、多层次液压AGC故障诊断专家系统具有结构简单、任务明确,可以实时诊断系统故障。该专家系统具有应用的灵活性和对实际系统的适应性,并有利于对系统进行更深入的研究。……   
[关键词]:液压AGC系统;故障诊断;专家系统;模糊推理;神经网络;模式识别;信号处理
[文献类型]:博士论文
[文献出处]:燕山大学2000年