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潜水排污泵故障的“三色”智能化诊断技术

潜水排污泵故障的“三色”智能化诊断技术

通过计算机对潜水排污泵故障信息的在线检测和分析,从工程实际来说,这仅仅是对潜水排污泵运行状态的监视,而故障诊断就是在此基础上,从异常状态出发,查明故障的部位及其原因。目前机械故障诊断的方法很多,但由于故障诊断的复杂性,不可能形成一个公共模式。只有对具体的机械设备及应用环境进行具体的分析,才能实现有效的诊断。
根据灰色系统理论,一般来说,潜水排污泵故障根据具体情况可分为“白色”、“灰色”和“黑色”故障。故障信息和故障原因之间的关系完全透明的称作“白色”故障;故障信息和故障原因之间关系模糊的,但经过推理能按概率大小确定的称作“灰色”故障;故障信息和故障原因之间的关系尚未确定,在系统运行中发现的新故障称作“黑色”故障。

潜水排污泵故障诊断系统是在这三类故障概念的基础上进行研究的。为此,我们提出了故障的“三色”智能化诊断技术,从而较好地解决了复杂的故障诊断问题。研究的目标是尽量争取“白色”故障,设法杜绝“黑色”故障,一旦发生“黑色”故障,提供了“黑匣子”功能,并使之转换成“灰色”故障。

不锈钢污水潜水泵属于一种旋转机械设备,机电一体运行于水下,因此除了诊断一般机械设备存在的故障以外,漏水、漏电的故障诊断犹为重要。因此,我们把故障诊断技术和设计制造技术融为一体,使得漏水、漏电等故障的诊断趋于“白色”化。这就是尽量取得反映故障原因的信息,根据检测的信息可以一目了然地判断出是什么故障;另一方面收集现场应用资料,尽可能地考虑各种故障的发生,找出判断故障的间接信息,使之通过某种特定的判断方法实现故障诊断。尽管经过周密考虑,还是难免有一些考虑不到的故障,这需要系统在运行的过程中,具有在线学习的功能,基于这种设计思想,根据以上定义的三类故障进行逐一分析,确定各类故障的诊断方法。

根据故障机理的分析和相关专家的现场经验,我们把潜水排污泵的电机上部漏水、电机下部漏水、电机定子绕组超温、轴承超温、大电流过载、漏电等故障归类为“白色”故障。采取对比分析方法,对这类故障诊断做到准确无误,确保了潜水排污泵运行的安全性。

对于潜水排污泵的流道被杂物缠住或堵塞、泵轴弯曲、电机与泵轴不同心问题等已知的故障,归类为“灰色”故障,采取模糊神经网络进行模识判别,用轴承的温度信号和纵、横向的振动信号作为神经网络的输入,对经过实验和分析得出可能发生的故障作为神经网络的输出,用离线训练而形成的模糊神经网络模型进行在线识别。

为了对不可预见的故障进行监视,以便形成新故障的诊断功能,当“黑色”故障发生时,保存现场的“黑匣子”信息,系统可在专家的干预下,将这些信息作为下次诊断相应故障的依据,也就是使本次的“黑色”故障转为下次的“灰色”故障,实现了基于行为的系统在线学习功能。


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