轧机AGC液压系统故障诊断技术的研究

发布时间：2020-03-22 02:50

【摘要】： 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。
【学位授予单位】：燕山大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2000
【分类号】：TG333;TH137

【引证文献】

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本文编号：2594352