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快锻液压机故障诊断系统
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| 发布时间：
2018/1/16 |
基于专家系统的快锻液压机故障诊断系统，通过专家系统的人机交互界面，能够为用户提供针对故障现象的解决方案。
1．8MN快锻液压机液压系统
8MN快锻液压机为双柱下拉式结构，最大锻造次数为80～120次/分。设备运行过程中很少出现机械故障，出现的故障多为液压系统故障，且因故障原因不明而不易排除。该机液压系统工作压力高达32MPa，流量大，主控阀大多采用大口径插装阀进行各种动作的多级控制，因此系统回路复杂。在锻造生产中，如果液压系统在运行中发生故障，会造成巨大的经济损失。由于液压机依靠电子、机械和流体传递能量和信息，所以其故障诊断要比一般机械设备更加困难。
8MN快锻液压机液压系统原理如图4—43所示，系统主要由主泵控制回路、主缸和回程缸供液回路、主缸卸载回路、充液回路以及其他回路组成。
(1)主泵控制回路：为满足锻造速度要求，采用4台泵(P1～P4)向系统提供高压油源，可根据锻造工况选择不同的台数来满足工艺要求，并能实现系统正常工作状态、低能耗状态及过载保护的压力控制。
(2)主缸和回程缸供液回路：为提高液压机的响应速度并能方便地调整压下和回程速度，采用插装阀V2、V3分别向主缸和回程缸供液。
(3)主缸卸载回路：主缸在加压时积聚了大量的高压能源，回程时需要快速、无冲击地释放掉，因此采用了XVl、XV2及XV3这3组阀来排泄主缸油液。实际使用时通过控制装置来调节阀的开启次序，实现主缸高压油先慢后快的排放要求。
(4)充液回路：液压机空程下降时，充液罐中低压油向主缸供液，同时回程缸油液经V4 到主缸，实现液压机的空程快降动作；主缸压力上升后，充液阀和V4分别关闭，辅助供液回路等。
(5)其它回路：包括平衡液压机活动框架的平衡支撑回路、回程缸排液回路、辅助供液回路等。
主要工作循环如下：
压机回程，油液自泵站P1~P4经V1、V3到回程缸，主缸油液经XV1、XV2和XV3到充液罐。
压机空程下降与加压，对于常锻，油液自泵站P1~P4经V1和V2到主缸，空程下降时充液罐对主缸充液，回程缸油液经V4到主缸。加压时V4关闭，回程缸油液上升至调定的平衡压力后经V5至充液罐。快锻机主缸和回程缸分别经V2和V3同时进液，V4和V5均关闭，液压机为一个差动回路。
2．故障诊断系统
8MN快锻液压机故障诊断专家系统由用户界面、解释机、知识库、数据库、知识获取机和推理机组成，如图1所示。
用户界面采用Visual C++编写，将用户及专家的输入信息转换成系统知识，同时把系统知识转换成便于用户理解的形式。本故障诊断系统采用用户熟悉的方法——对话框与用户进行交流。
解释机负责对用户提出的问题做出解释，包括故障形成的原因和故障解决的方法。系统采用预制文本法，将每一种可能存在的故障产生原因和解决方法用自然语言的形式组织好，插入相应的数据库中。通过与用户的交互，解释机对故障的原因进行分析并提出相应的解决方法。
知识获取机提供一种将专家知识提取和总结的方法。通过与专家和知识工程师的交互，知识库不仅可获得知识，而且可使知识库中的知识得到不断改善。本系统知识获取机采用和解释机类似的机制，将故障分为故障现象、故障原因和故障解决方法，并由专家将诊断知识输入数据库中。
图1 8MN快锻液压机故障
诊断专家系统组成
知识库用于存放专家关于故障诊断的专门知识。本系统采用基于产生式规则的知识表示方式。通过以自然语言形式描述的产生式规则，将专家知识转换成计算机语言的表示形式，便于存储于知识库中。数据库是专家系统中用于存放反映系统故障知识数据的场所，主要包括故障现象、故障原因和故障解决的方法。本故障诊断系统基于SQL Server的数据库技术，故障诊断数据库的数据存储和读取很容易实现。推理机是专家系统的控制机构。通过用户提供的初始数据，按照知识库中的知识规则进行一定的推理，最终得到故障诊断的解决方法。本系统采用反向推理的方法，将故障知识按照故障的因果关系，通过已知的故障现象和人机交互，推出故障的原因和解决方法。
3.故障诊断
故障诊断系统主要是通过人机交互的方式实现基于知识库的推理功能、解释功能以及学习功能。通过人工选择故障现象，在操作人员的命令下，计算机进行推理分析并给出相应的故障原因和故障处理方法。如果推理结果不是所期望的答案，可以通过系统的学习功能，人为输入并修改知识规则库。快锻液压机的故障分析分为液压泵故障、液压执行元件(液压缸等)故障、液压控制阀故障和液压辅助元件故障4个部分。以溢流阀为例，其故障现象、故障原因和解决方法的关联参见表1。
压力控制阀
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阀流溢 | 压力低 或者 不正常 系统过热
| 调节不对 灰尘、碎屑或毛刺使阀关闭不严 锥阀或阀座磨损或损坏 主阀体孔内滑阀被卡住 弹簧刚度低 弹簧端部受损 阀芯在阀体内或阀座上翘起 节流孔或平衡孔部分被堵 长时间连续工作在全溢流状态 油的黏度太高 阀座漏油 |
表1溢流阀故障现象、故障原因和解决方法的关联
故障诊断系统的知识库采用产生式规则来表示，对于表4—25中的溢流阀故障可表示如下。
规则1：如果(油的黏度太高)
则有(系统过热)
规则2：如果(阀座漏油)
则有(系统过热)
规则3：如果(长时间连续工作在全溢流状态)
则有(系统过热)
以上便是基于产生式规则建立的液压阀故障诊断知识库系统。其中每条知识即为一条事实。若干条前提和一条结论构成一条规则，所有的规则组成知识库。
利用数据库来表达知识，先要建立知识数据库，本系统利用sQL Server软件建库。专家系统中的每一条规则对应于数据库中的一条记录。在此数据库中，由若干字段表示规则的条件，若干字段记录其对应的结果。
由规则的特性可知，在关系数据库中存储规则的每一张表中至少应该有两个字段，一个字段记录规则的条件部分，另一个字段记录满足条件的结论。
可以利用标准SQL语句查询满足结论的条件，寻找故障原因和解决办法。
在知识库按照产生式规则正确建立的前提下，当快锻液压机发生故障时，推理机通过人机交互反向推理对知识库进行查询得到的信息，找到可能的结论并显示，最终通过操作人员对具体故障现象进行甄别完成一次完整的推理过程。如果查找到的结论不符合要求，则推理机根据新的条件再次进行查询，直到查到满足操作人员要求的结论为止；或者启动系统的学习功能，通过人工输入新的知识和推理规则更新知识库。
推理模型如图2所示。从上面专家系统的设计中可知，知识库的建立是最重要的。
一个专家系统的好坏很大程度上取决于专家知识的获取和整理，而推理机则是从规则库及数据库中推出正确结论的必要保证，这两部分构成了整个专家系统的核心。 于规则的轴向柱塞泵故障诊断专家系统
图2推理模型 |
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