一种智能纺纱并条故障检测系统技术方案

本实用新型专利技术公开了一种智能纺纱并条故障检测系统，包括依次电连接的罗拉牵伸机构、传感器模块、数据处理模块、控制模块和报警模块，所述传感器模块用于采集所述罗拉牵伸机构产生的振动信号；所述数据处理模块与所述传感器模块电连接，所述数据处理模块用于对采集到的振动信号进行特征提取，并根据当前提取的特征信号与预设特征参量的关联关系确定所述罗拉的故障信息；所述控制模块与所述数据处理模块电连接，所述控制模块在判断所述振动信号发生故障时，控制所述报警模块报警。本实用新型专利技术故障检测系统有助于提高对并条机罗拉故障诊断的延滞性和准确性，实现罗拉故障诊断由主观评价向客观评价的过渡，最终提高纺织生产效率和纱线质量。

【技术实现步骤摘要】
一种智能纺纱并条故障检测系统
本技术涉及故障检测
，尤其涉及一种智能纺纱并条故障检测系统。
技术介绍
随着当今社会工业化水平的迅猛发展，纺织工业生产水平也不断提高，其中纺织机械日益朝着高速化、精密化方向发展，在工作运转性能不断改善、自动化程度越来越高的同时，一方面它将大大提高劳动生产率，提高产品质量，降低生产成本和能耗，但另一方面也带来了严峻的问题，一旦其中某一机械元件发生故障往往会造成停车，甚至造成关键设备损坏以致停产待修，对最终纺织品质量也会造成不良的影响，直接或间接造成巨大的经济损失。而这些状况恰恰都是追求高速化生产、追求高的纺织生产效益的纺织企业所不希望的。罗拉是纺织机械中被广泛应用的机械部件，贯穿于纺纱工艺的大部分环节，包括并条、粗纱以及细纱机等，主要起到对须条的牵伸作用，最终形成某种特定规格的纱线。一直以来，伴随在纱线上的牵伸波和机械波是影响纱条不匀的重要因素。其中牵伸波是由于纤维在牵仲区内变速不稳定造成的，与牵伸工艺有关；而机械波则主要是由于罗拉机构中的构件或者传动齿轮发生缺陷引起的，罗拉结构运转状态的好坏直接决定了最终产品质量的好坏。由于振动是最重要的信息来源，是机械设备状态信息的载体，它蕴含了丰富的机械设备异常或故障信息，振动特征是机械设备运行状态特征的本质反映，另外，并条工序是决定最终纱线质量的关键环节，因此开展并条机罗拉故障诊断技术的研究，不仅能够帮助我们及早发现故障避免停车维修造成时间效益上的损失，同时能减少重要机械部件的严重损毁所要付出的沉重的经济损失。尽管故障诊断技术已经日趋成熟，然而机械故障诊断技术在纺织领域的研究仍然处于摸索和探讨阶段。目前，纺织企业对罗拉故障的诊断主要靠手工检测，然而仅仅靠工作人员的经验断定机械故障，不方便对故障信息及时的保留和传承，不方便进行技术指导和交流。因此，亟需提供一种用于对并条机中罗拉振动信号进行分析和处理的系统，以便将对罗拉振动故障的主观判断过渡到客观评判，为准确的故障定位提供可寻依据。
技术实现思路
本技术的目的是针对现有技术存在的问题，提供一种智能纺纱并条故障检测系统，通过对并条机罗拉牵伸机构产生的振动信号进行特征提取及计算分析，实现了对并条机罗拉故障的在线实时检测，提高了处理并条机罗拉故障的效率及准确性，实现了并条机罗拉故障诊断由人工经验主观评价向客观评价的过渡，从而提高了纺织生产效率及纱线质量。为实现上述目的，本技术采用的技术方案是：一种智能纺纱并条故障检测系统，包括依次电连接的罗拉牵伸机构、传感器模块、数据处理模块、控制模块和报警模块，所述传感器模块用于采集所述罗拉牵伸机构产生的振动信号；所述数据处理模块与所述传感器模块电连接，所述数据处理模块用于对采集到的振动信号进行特征提取，并根据当前提取的特征信号与预设特征参量的关联关系确定所述罗拉的故障信息；所述控制模块与所述数据处理模块电连接，所述控制模块在判断所述振动信号发生故障时，控制所述报警模块报警。优选的，所述数据处理模块包括依次连接的电荷放大器、滤波器和A/D转换器构成。优选的，所述数据处理模块用于判断所述提取的特征信号是否大于或等于预设特征参量的振动阈值，并在所述提取的特征信号大于或等于预设特征参量的振动阈值时判断所述并条系统发生故障。优选的，所述故障信息包括罗拉弯曲、罗拉椭圆、主传动齿轮旋转质量不平衡、传动齿轮缺陷中的一种。传动齿轮缺陷是指齿轮的局部性缺陷，它包括齿轮个别轮齿折损、个别齿面磨损、点蚀、齿根裂纹等，致使齿轮在啮合过程中，旋转至此轮齿时将激发相对较大的冲击振动，在振动波形上出现较大的周期性脉冲幅值，其主要的频率成分为主旋转频率和其高次谐波。进一步的，所述提取的特征信号参量值包括信号振幅、均方值标准差概率分布函数F(x)、概率密度函数p(x)、偏态指标峭度指标K、自相关函数Rx(k·△t)、功率谱重心FC、功率谱方差VF、均方频率MSF及功率谱积分比Sp中的一种或多种。其中，信号振幅又称信号峰峰值，是信号一个周期中最大幅值与最小幅值的差，其描述了物体振动幅度的大小和振动强弱。进一步的，均方值反映了信号x(t)相对零值的波动情况，表示信号的平均能量，其计算公式为：其中，x(t)表示信号样本，p(x)表示样本的概率密度函数，T表示周期，N表示样本数。方差用来描述信号相对于其均值的波动情况，反映信号的动态能量，方差的开方称为标准差，其计算公式为：概率分布函数是信号幅值小于等于某一值x的概率，其计算公式为：概率密度函数表示信号幅值为x的概率，其计算公式为：偏态指标和峭度指标K，常用于检验信号偏离正态分布的程度，其计算公式为：自相关函数是用于了解某t时刻的振动和另一t+τ时刻的振动之间的依赖关系或相似情况，因此用两时刻的振动之积的平均值来表示。其计算公式为：k＝0，1，2…N-1其中，△t表示采样时间间隔，N表示信号长度，i表示延时间轴的采样序数。当并条机的罗拉正常工作无故障存在时，振动是随机的，所以自相关函数是一窄脉冲；但是当并条机罗拉出现故障时，特别是出现周期性的冲击时，在时延为周期的整数倍数处，自相关函数就会出现较大的峰值。信号功率谱反映了信号能量的随机分布情况，当信号中的频率成分的能量比发生变化时，功率谱的重心位置也会随之发生变化，因此通过功率谱重心位置的变化及谱能量分布的分散情况，可以作为不同罗拉故障信号的频域特征信号。功率谱重心特征参量计算公式如下：其中，X(f)表示幅值频谱，T表示信号的周期，S(f)表示信号的功率谱，f表示频率值。当并条机的罗拉正常工作无故障存在时，频率成分主要集中在低频，此时功率谱重心FC较小；但是当并条机罗拉出现故障时，由于局部损伤造成的冲击共振致使主频区右移，因此功率谱重心FC值增大。功率谱方差特征参量计算公式如下：功率谱方差与功率谱靠近重心的分布有关，当功率谱靠近重心值较大时，VF值则较小，反之，当功率谱远离重心值较大时，VF值则较大，它反映了谱能量分布的分散程度。均方频率的大小代表功率谱主频带位置的变化，其计算公式如下：功率谱积分比表示功率谱图上某些频率幅值的增加或某段频率幅值的整体增加，其计算公式如下：其中，a、b分别表示在功率谱图上进行积分时频率的下限和上限值，其分别对应于机械设备出现故障时，功率谱图的幅值增大的起始频率点和结束频率点；Sy(f)、Sx(f)分别表示罗拉出现故障、正常运行时的功率谱密度函数。优选的，所述传感器模块探头平面与所述罗拉牵伸机构的水平直径垂直，且该直径穿过传感器模块探头平面的中心。优选的，所述传感器模块为电涡流传感器且为非接触式测量。优选的，所述报警模块包括：语音报警器，所述语音报警器用于对工作人员发出语音提示。优选的，所述系统还包括数据存储模块，所述数据存储模块本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种智能纺纱并条故障检测系统，其特征在于，包括依次电连接的罗拉牵伸机构、传感器模块、数据处理模块、控制模块和报警模块，所述传感器模块用于采集所述罗拉牵伸机构产生的振动信号；所述数据处理模块与所述传感器模块电连接，所述数据处理模块用于对采集到的振动信号进行特征提取，并根据当前提取的特征信号与预设特征参量的关联关系确定所述罗拉的故障信息；所述控制模块与所述数据处理模块电连接，所述控制模块在判断所述振动信号发生故障时，控制所述报警模块报警。/n

【技术特征摘要】
1.一种智能纺纱并条故障检测系统，其特征在于，包括依次电连接的罗拉牵伸机构、传感器模块、数据处理模块、控制模块和报警模块，所述传感器模块用于采集所述罗拉牵伸机构产生的振动信号；所述数据处理模块与所述传感器模块电连接，所述数据处理模块用于对采集到的振动信号进行特征提取，并根据当前提取的特征信号与预设特征参量的关联关系确定所述罗拉的故障信息；所述控制模块与所述数据处理模块电连接，所述控制模块在判断所述振动信号发生故障时，控制所述报警模块报警。


2.根据权利要求1所述的一种智能纺纱并条故障检测系统，其特征在于，所述数据处理模块包括依次连接的电荷放大器、滤波器和A/D转换器构成。


3.根据权利要求1所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：李晨，任李培，
申请(专利权)人：武汉道非科技有限公司，
类型：新型
国别省市：湖北;42