大型模锻压机故障诊断系统技术方案

本实用新型专利技术公开了一种大型模锻压机故障诊断系统，包括PLC控制单元，上位工控机，报警器和数个安装在大型模锻压机工作工序流程位置上的检测传感器，所述传感器、报警器、上位工控机与PLC控制单元连接，所述传感器检测流程工序上的故障点，将故障点的故障征兆转化为信号，该信号依次传至PLC控制单元和上位工控机进行分析处理，得出诊断结果并在上位工控机上显示出来。本实用新型专利技术通过融合故障树分析和神经网络，使得两种诊断策略进行互相校验，大大提高了诊断精度，也可对诊断故障单独进行故障树分析或神经网络分析，同时通过故障树来提取神经网路的训练样本，可以减轻神经网络在收集样本数据时的负担，节约了成本，提高了效率。（*该技术在2021年保护过期，可自由使用*）

【技术实现步骤摘要】

本技术涉及一种故障诊断系统，特别涉及一种新型的用于大型模锻压机的融合故障树和神经网络的故障诊断系统。
技术介绍
大型模锻压机是生产大型航空模锻件和其他大型民用装备必须的基础设备。我国模锻压机数量上虽然位居世界前列，但是严重缺乏大吨位的模锻压机，导致许多本来需要多向模锻的产品，只能改为铸造或自由锻或直接进口。随着国民经济的发展，大力发展大型模锻压机已成为我国经济建设和国防建设的重要支撑。鉴于大型模锻压机的重要性和战略意义，高可靠性是大型模锻压机整个系统设计的核心。有效的故障诊断可以使设备可靠、有效的运行，充分发挥其效益。故障诊断技术发展至今已经历了三个阶段。第一阶段，诊断结果在很大程度上取决于领域专家的感官和经验知识。第二阶段，以传感器技术和动态测试技术为手段，以信号处理和建模处理为基础的现代诊断技术。第三阶段，智能诊断阶段，实现故障诊断的方法有很多基于故障树的诊断方法、基础专家系统的诊断方法、基于粗糙集的诊断方法、基于神经网络的诊断方法、基于模糊集的诊断方法、遗传算法、小波分析法等等。故障树分析法是一种自上而下逐层展开的演绎分析法，它以系统或设备最不希望发生的事件为顶，向下逐层找出导致该事件发生的全部(硬件、软件、环境、认为因素等)原因作为中间事件，直至把不能或不需要分解的基本事件作为底事件为止，这样就得到一张树状的逻辑图，称为故障树。人工神经网络简称神经网络，是在生物学研究成果的基础上提出的人工智能概念，是对人脑神经组织结构和行为的模拟。它以神经元(相当于人脑的神经细胞体)为信息处理的基本单元，以神经元间的连接弧(相当于人脑神经细胞的突触)为信息传递通道， 多个神经元联接而成的网络结构。对于大型模锻压机这样复杂的系统，建树工作量大，单靠故障树分析法容易导致错漏，而且故障树是建立在部件联系和故障模式分析的基础上，因此不能诊断不可知的故障。而神经网络虽然具有很强的自学习能力和容错性，但是却不能像故障树那样充分利用经验知识。大型模锻压机具有复杂的结构系统、较高的技术优势和使用价值，故障产生的因素相当复杂，一旦故障停机则影响巨大，会带来非常大的损失。为了能够提高诊断的准确性，对于复杂系统可以考虑将多种诊断方法结合使用可以取长补短，也可以针对重要级别故障采用多种诊断方法互相验证以保证诊断精度。而目前我国的大型模锻压机还没有一种融合了故障树分析和神经网络的故障诊断系统。
技术实现思路
针对目前大型模锻压机的复杂系统，本技术旨在提供一种大型模锻压机故障诊断系统，通过融合故障树分析和神经网络，使得两种诊断策略进行互相校验，大大提高了3诊断精度，同时通过故障树来提取神经网路的训练样本，可以减轻神经网络在收集样本数据时的负担，节约了成本，提高了效率。为了实现上述目的，本技术采用的技术方案是大型模锻压机故障诊断系统， 包括PLC控制单元，上位工控机，报警器和数个安装在大型模锻压机工作工序流程位置上的检测传感器，所述传感器、报警器、上位工控机与PLC控制单元连接，所述传感器检测流程工序上的故障点，将故障点的故障征兆转化为信号，该信号依次传至PLC控制单元和上位工控机进行分析处理，得出诊断结果并在上位工控机上显示出来。作为优选所述传感器得出的信号通过PLC控制单元处理后，得出诊断结果传至上位工控机显示。作为优选所述传感器的信号通过PLC控制单元处理后，诊断结果输至上位工控机，并与上位工控机的诊断结果相比较处理，得出最终诊断结果并在上位工控机上显示。作为优选所述传感器包括编码器、行程开关、光电开关，该编码器、行程开关、光电开关均与PLC控制单元连接。作为优选所述光电开关设于大型模锻压机每一道工序的中间位置。与现有技术相比，该技术的有益效果本技术通过融合故障树分析和神经网络，使得两种诊断策略进行互相校验，大大提高了诊断精度，也可对诊断故障单独进行故障树分析或神经网络分析，同时通过故障树来提取神经网路的训练样本，可以减轻神经网络在收集样本数据时的负担，节约了成本，提高了效率。附图说明图1为本技术实施例的硬件框图；图2为建立的原始故障树；图3为简化后的故障树。具体实施方式以下结合附图及具体实施例对本技术作进一步的详细说明。实施例参见图1，该大型模锻压机故障诊断系统包括PLC控制单元，上位工控机，报警器和数个安装在大型模锻压机工作工序流程位置上的检测传感器，所述传感器检测流程工序上的故障点，将故障点的故障征兆转化为信号，该信号依次传至PLC控制单元和上位工控机进行分析处理，得出诊断结果并在上位工控机上显示出来。所述传感器得出的信号通过 PLC控制单元处理后，得出诊断结果传至上位工控机显示。其中所述传感器的信号通过PLC控制单元处理后，诊断结果输至上位工控机，并与上位工控机的诊断结果相比较处理，得出最终诊断结果并在上位工控机上显示。所述传感器包括编码器、行程开关、光电开关，该编码器、行程开关、光电开关均与 PLC控制单元连接。所述光电开关设于大型模锻压机每一道工序的中间位置。处理过程包括有1、PLC控制单元接收传感器传上来的信号通过控制单元里的时间计算模块或者路程计算模块分析处理，并把处理出来的数据结果与控制单元内存储器预先设置的数据结果进行处理比较，不一致的话，PLC控制单元给报警器发出信号，报警器工作，提醒操作人员处理故障。2、上位机采用BP算法训练神经网络，得到有效的人工神经网络模型。3、PLC控制单元处理后的故障信号传给上位工控机，工控机调用训练好的神经网络，将故障信号输入网络模型，得出诊断结果。其中所述设于大型模锻压机工作节点中间位置的传感器主要指光电开关，可以起冗余检测的作用，另一方面可以对某些故障前兆起到预防的作用。所述PLC控制单元可以采用故障树分析法分析故障征兆信号得出诊断结果。所述上位工控机根据神经网络得出的诊断结果可以与PLC控制单元基于故障树分析法得出的诊断结果相互比较验证，得出诊断结果。对于诊断系统的建立1、根据大型模锻压机系统特点、故障机理分析，建立故障树；a.熟悉系统要详细了解系统状态及各种参数，绘出工艺流程图或布置图。b.调查事故收集事故案例，进行事故统计，设想给定系统可能发生的事故。C.确定顶上事件要分析的对象即为顶上事件。对所调查的事故进行全面分析， 从中找出后果严重且较易发生的事故作为顶上事件。d.调查原因事件调查与事故有关的所有原因事件和各种因素。画出故障树从顶上事件起，逐级找出直接原因的事件，直至所要分析的深度，按其逻辑关系，画出故障树。如图2所示。2、为故障树中的中间事件设置检测点，布置合适的传感器采集需要的信息来监测系统的运行状态。PLC根据故障树逻辑编制的梯形图语言通过接收检测点传感器的信号， 可以输出相应的底事件，即给出诊断结果。3、采用上行法求出故障树的最小割集，对故障树进行化简，如图3所示。4、从简化后的故障树提取神经网络的训练样本，用matlab 7. 0来实现BP算法对样本的训练，上位机调用matlab训练好的神经网络模型，输入为各PLC处理过的故障信号， 训练过的神经网络即可以通过存储的有关过程知识，从样本信息中学习，将当前测量数据与样本信息比较，确定故障类型。本技术的作用巨大，对于大型模锻压机系统的经验性故障，可以直接通过故障树本文档来自技高网...

【技术保护点】
１．大型模锻压机故障诊断系统，包括ＰＬＣ控制单元，上位工控机，报警器和数个安装在大型模锻压机工作工序流程位置上的检测传感器，其特征在于：所述传感器、报警器、上位工控机与ＰＬＣ控制单元连接，所述传感器检测流程工序上的故障点，将故障点的故障征兆转化为信号，该信号依次传至ＰＬＣ控制单元和上位工控机进行分析处理，得出诊断结果并在上位工控机上显示出来。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：杨继东，张艳，邓永泉，李江川，
申请(专利权)人：重庆大学，
类型：实用新型
国别省市：85