[發明專利]一種滾筒去鱗機的故障診斷方法

在審

• 申請號: 202011257055.2
• 申請日: 2020-11-12
• 公開（公告）號: CN112348171A
• 公開（公告）日: 2021-02-09
• 發明（設計）人: 王慧慧;李朋朋;張旭;朱鑫宇;邱新靜;楊繼新;陶學恒
• 申請（專利權）人: 大連工業大學
• 主分類號: G06N3/04
• 分類號: G06N3/04;G06N3/08;G01M99/00
• 代理公司: 遼寧鴻文知識產權代理有限公司 21102
• 代理人: 苗青

本發明提供了一種滾筒去鱗機的故障診斷方法，其包括獲取反應滾筒去鱗機工作狀態的數據；按照故障類別的不同，將數據分成訓練集樣本和測試集樣本；將訓練集樣本數據和測試集樣本數據進行預處理，將其轉化成無量綱的純量；將經過預處理后的樣本數據輸入到SOM神經網絡模型中分析，得到所述滾筒去鱗機故障診斷的結果。本發明提供的滾筒去鱗機故障診斷方法，基于故障類別提取的去鱗率、損傷度、驅動電機轉速等三種特征參量，使用SOM神經網絡作為故障診斷判別模型，具有診斷效率高，在實際的生產環節中能夠為維修人員提供可靠的診斷依據，具有重要的工程實用價值。

技術領域

本發明屬于水產加工的技術領域，具體涉及一種滾筒去鱗機的故障診斷方法，更具體地，涉及一種基于自組織映射(SOM)神經網絡的滾筒去鱗機故障診斷方法。

背景技術

魚肉中富含維生素A、鈣、鐵、磷等人體需要的營養元素，常吃魚有養肝補血、澤膚養發的功效。魚肉中含有豐富的蛋白質，而且蛋白質所含需氨基酸的量和比值最適合人體需要，容易被人體消化吸收。魚的加工方式分前處理和深加工處理，其中去鱗是魚加工前處理的一個重要工序，需要對去鱗技術進行深入研究。

通常魚的去鱗方式為傳統的手工去鱗和機械化的去鱗機去鱗。已知傳統的手工方法去鱗率高、魚體損傷度低，但手工去鱗方法耗時費力，故加工效率很低。相比于傳統的手工去鱗方法，機械化的去鱗機去鱗具有省時、省力、效率高等特點，并且機械化的去鱗機的去鱗相較于手工去鱗在去鱗率和損傷度上能夠滿足人們的生產生活需要。

滾筒去鱗機是目前魚前處理加工中重要的機械化去鱗設備，具有自動化程度高、去鱗率高、損傷度低等特點。已知滾筒去鱗機的去鱗方式是通過旋轉的滾筒刀具與魚體摩擦來帶動魚鱗脫落的方式進行去鱗。滾筒去鱗機為伺服電機驅動，滾筒的主要去鱗刀具結構為角段鋼形刀具，另外滾筒上的菱形網片、圓孔網板加毛刷等結構具有輔助去鱗的功能。滾筒去鱗機的滾筒刀具失效情況、滾筒網口堵塞程度以及滾筒運行狀況密切影響著魚的去鱗效率和去鱗質量，故結合去鱗加工后檢測的魚體去鱗率、損傷度和去鱗過程中的滾筒轉速大小來判斷滾筒去鱗機的運行情況具有重要意義。已知SOM神經網絡是比較好的聚類方法，文獻“王宏默.基于SOM神經網絡的通風機葉片裂紋故障診斷方法[D].2019.”中利用通風機裂紋下的小波系數作為故障特征，帶入SOM神經網絡能夠對通風機不同裂紋故障狀態進行識別。“鄭宇,廖江,方鳴等.基于自組織映射神經網絡的燃料系統故障的檢測方法.201811353395.8[P].”中通過燃料系統壓力波形中獲取特征量，建立SOM神經網絡對燃氣輪機故障診斷中的各類故障具有較高的識別度。

本發明提供一種滾筒去鱗機的故障診斷方法，通過獲取四種運行狀態下的去鱗率、損傷度和電機轉速等三個特征量建立SOM神經網絡，能夠對滾筒去鱗機的四個運行狀態進行故障判別，具有較高的準確度，具有重要的工程實用價值。

發明內容

本發明的目的是針對滾筒去鱗機在去鱗加工環境中出現的故障進行判別，提出了一種基于SOM神經網絡的故障診斷方法，能夠對滾筒去鱗機出現的滾筒刀具失效、滾筒網口堵塞、以及驅動電機過載等情況進行故障判別。

本發明提供的一種滾筒去鱗機的故障診斷方法，包括：

步驟1、獲取反應滾筒去鱗機工作狀態的數據：去鱗率、損傷度、驅動電機轉速，并將所述數據以excel表格的形式進行保存；

步驟2、按照故障類別的不同，將不同故障類別及正常狀態下步驟1)中保存的數據分成訓練集樣本和測試集樣本；

步驟3、將步驟2)中的訓練集樣本數據和測試集樣本數據進行預處理，將其轉化成無量綱的純量；

步驟4、將步驟3)中經過預處理后的樣本的數據輸入到SOM神經網絡模型中，其中SOM神經網絡模型的輸入層大小為樣本數據的維數，輸出層(競爭層)為4x4的網絡拓撲結構，即16個神經元組成SOM神經網絡的競爭層，設置SOM神經網絡的訓練步數為600步，得到所述滾筒去鱗機故障診斷的結果。