[發明專利]厚板軋機AGC伺服閥狀態監測與故障診斷系統有效
| 申請號: | 201210082699.1 | 申請日: | 2012-03-26 |
| 公開(公告)號: | CN102628738A | 公開(公告)日: | 2012-08-08 |
| 發明(設計)人: | 許黎明;王建樓;沈偉;王玉玨;郝圣橋;胡德金 | 申請(專利權)人: | 上海交通大學 |
| 主分類號: | G01M13/00 | 分類號: | G01M13/00;G06N3/08 |
| 代理公司: | 上海漢聲知識產權代理有限公司 31236 | 代理人: | 郭國中 |
| 地址: | 200240 *** | 國省代碼: | 上海;31 |
| 權利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 厚板 軋機 agc 伺服 狀態 監測 故障診斷 系統 | ||
1.一種厚板軋機AGC伺服閥狀態監測與故障診斷系統,其特征在于,包括如下五個模塊:診斷操作模塊、診斷結果顯示模塊、信息輸入模塊、歷史數據分析模塊和神經網絡訓練模塊;所述系統運行之前首先用傳感器采集相應的信號數據并在線存儲為文本文件;其中:
所述信息輸入模塊在軋機換取新的伺服閥時對新閥信息進行錄入并保存數據,以供所述診斷操作模塊調用;
所述神經網絡訓練模塊在有新的伺服閥數據時,采用神經網絡對該數據進行訓練將結果加入知識庫,并將該訓練過的數據供所述診斷操作模塊調用;
所述診斷操作模塊讀取待測試的文本文件,或/和所述信息輸入模塊和所述神經網絡訓練模塊的數據,對伺服閥進行診斷,并把結果發送到所述診斷結果顯示模塊;
所述診斷結果顯示模塊則顯示伺服閥的日期、閥號、位置號、診斷結果和健康度信息;
所述歷史數據分析模塊提供某一閥的歷史運行狀態信息查詢。
2.根據權利要求1所述的厚板軋機AGC伺服閥狀態監測與故障診斷系統,其特征是,所述診斷操作模塊包括數據讀取子模塊和數據診斷按鈕子模塊,所述數據讀取子模塊用來選取需要測試的文本文件,判斷數據的日期并將其中的數據傳遞給診斷結果顯示模塊中的時間變量;所述數據診斷子模塊將數據讀取子模塊讀取的數據進行處理后得到表征伺服閥工作狀況的特征向量。
3.根據權利要求1所述的厚板軋機AGC伺服閥狀態監測與故障診斷系統,其特征是,所述數據讀取子模塊讀取待測試的數據的文本文件,每一天的數據文件讀取5個,讀取的同時不斷判斷讀入數據的向量、日期、閥號是否相同以及是否有無效數據,并要求每次讀取的文件中軋制次數不得少于10次,如果出現上述情況,則終止本次數據讀??;如若讀取數據正確,則將所有數據傳遞給數據診斷子模塊中對應的變量;
所述數據診斷子模塊將讀取的數據進行處理,判斷其健康狀態即:首先判斷閥的位置號是1#、2#還是3#,然后分別針對傳動側和操作側進行處理,提取最終特征量:位移差均值,開口度均值、峰值、大數個數和穿越次數。
4.根據權利要求1-3任一項所述的厚板軋機AGC伺服閥狀態監測與故障診斷系統,其特征是,所述診斷結果顯示模塊包括診斷結果顯示子模塊和健康度曲線顯示子模塊,所述診斷結果顯示子模塊顯示的診斷結果包括日期顯示、閥號顯示、閥位置號顯示、健康度數值顯示以及最終診斷結果顯示;所述健康度曲線顯示子模塊顯示該閥最近10天的健康度狀況;通過所述診斷結果顯示模塊可直觀的看到伺服閥健康度趨勢以及當前的狀況。
5.根據權利要求4所述的厚板軋機AGC伺服閥狀態監測與故障診斷系統,其特征是,所述診斷結果顯示子模塊,其中最終診斷結果有三種情況:正常、故障和待定;正常表示伺服閥各方面數據顯示正常,故障表示伺服閥某一指標出現異常,系統出現故障,建議換閥;待定是指本次診斷與前次診斷相差較大,無法判定伺服閥健康度狀態。
6.根據權利要求4所述的厚板軋機AGC伺服閥狀態監測與故障診斷系統,其特征是,所述健康度曲線顯示子模塊,以折線圖表示伺服閥健康度狀態,橫坐標為該閥的使用日期,若使用日期少于十天則全部顯示,多于十天則顯示十天;縱坐標為健康度數值,其范圍是0-1,0為最差,1為最好;折線圖中還有一條閾值線,為健康度數值的分界線;傳動側和操作側健康度以不同顏色的曲線顯示在同一圖內。
7.根據權利要求1-3任一項所述的厚板軋機AGC伺服閥狀態監測與故障診斷系統,其特征是,所述信息輸入模塊主要負責換上新的伺服閥之后對于新伺服閥信息的錄入,此模塊需要錄入的信息包括輸入伺服閥上機時間、編號以及上機位置號,并根據輸入的信息將閥進行排序后進行保存;通過此模塊可保存使用過的伺服閥的相關信息,便于診斷過程的準確判斷,也可供以后分析使用。
8.根據權利要求1-3任一項所述的厚板軋機AGC伺服閥狀態監測與故障診斷系統,其特征是,所述神經網絡訓練模塊包括數據更新子模塊與網絡訓練子模塊,所述數據更新子模塊在有新的伺服閥數據加入知識庫時,進行數據更新;所述網絡訓練子模塊采用神經網絡對該數據進行網絡訓練,并將該訓練過的數據供所述診斷操作模塊調用;伺服閥在線狀態的知識庫集成在系統中,通過目前已有的數據按特征量的要求篩選出具有代表性的數據;知識庫具有擴容和升級的功能。
該專利技術資料僅供研究查看技術是否侵權等信息,商用須獲得專利權人授權。該專利全部權利屬于上海交通大學,未經上海交通大學許可,擅自商用是侵權行為。如果您想購買此專利、獲得商業授權和技術合作,請聯系【客服】
本文鏈接:http://www.szxzyx.cn/pat/books/201210082699.1/1.html,轉載請聲明來源鉆瓜專利網。
- 上一篇:太陽能直流雨水泵
- 下一篇:林蛙油中ω-3不飽和脂肪酸的富集方法





