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      包裝機(jī)械神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)故障診斷新方法

      發(fā)布時(shí)間:2020-07-09 15:07:03 |來源:網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)載

      1引言

      目前使用的包裝機(jī)械設(shè)備,主要有裹包機(jī)、 充填機(jī)、多功能包裝機(jī)等等、裹包機(jī)又分為半裹 式裹包機(jī)、全裹式裹包機(jī)、收縮包裝機(jī)等等•就 如盒裝餅干商標(biāo)紙裹包機(jī)為例、它由被包裝物 品(餅干盒)供送系統(tǒng)、包裝材料(卷筒商標(biāo)紙) 供送系統(tǒng)、主傳送系統(tǒng)、裹包執(zhí)行機(jī)構(gòu)折紙板、 熱封器、支承板等裝置組成•餅干盒要被包裝且 貼上商標(biāo)的操作的工藝時(shí)間如許用速度、加速 度般認(rèn)為這種間歇送紙的許用速度可取0. 5m/s .而執(zhí)行構(gòu)件的平均運(yùn)動(dòng)速度可達(dá)0. 45? 0. 5m/s .如果速度過高•機(jī)器工作就不夠穩(wěn)定. 容易出故障.包裝質(zhì)量也要下降•甚至?xí)斐墒?故。如何對(duì)這樣L個(gè)復(fù)雜機(jī)械設(shè)備在事故出現(xiàn) 前進(jìn)行預(yù)報(bào)•或在故障出現(xiàn)后即時(shí)進(jìn)行診斷"」• 而迅速的排除故障.恢復(fù)生產(chǎn)•就要配備一套相 應(yīng)的診斷系統(tǒng).過去一般采用的診斷方法有基 于直接測(cè)量系統(tǒng)輸出輸入及信號(hào)處理的方法. 基于狀態(tài)估計(jì)的故障檢測(cè)與診斷(FDD-Fault Detection and Diagnostics)和基于過程參數(shù)估 計(jì).FDD方法等等.近幾年來.正在興起的人工 智能的專家系統(tǒng)方法•但人工智能的專家系統(tǒng) 存在著智能獲取的“瓶頸”、推理能力弱等一系 列不足,人們開始將注意力集中到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專 家系統(tǒng)故障診斷方法.這種方法用于系統(tǒng)故障 診斷具有潛在巨大優(yōu)越性。

      2系統(tǒng)FDD的基本內(nèi)容應(yīng)用

      故障檢測(cè)對(duì)直接或間接影響系統(tǒng)輸出的過 程參數(shù)、過程狀態(tài)或特征量發(fā)生變化并超過預(yù) 定的范圍時(shí).診斷系統(tǒng)應(yīng)盡可能及早地檢測(cè)出 來,至少.當(dāng)所關(guān)心的系統(tǒng)輸出,不符合要求時(shí). 診斷系統(tǒng)應(yīng)能及時(shí)檢測(cè)出來。其次是故障分離, 根據(jù)檢測(cè)到的故障信息.尋找故障源.并確定故 障類型及大小.對(duì)于各種具體系統(tǒng).故障源可以 是元件、組件或者是子系統(tǒng).然后故障評(píng)價(jià).根 據(jù)故障源的部位.故障信息及系統(tǒng)結(jié)構(gòu).將故障 對(duì)于系統(tǒng)性能指標(biāo)功能的影響等.做岀判斷或 估計(jì)•給出故障等級(jí).這是人工智能專家系統(tǒng)故 障檢測(cè)的基本過程.而神經(jīng)冋絡(luò)專家系統(tǒng)故障 診斷處理過程為:

      1)       根據(jù)長(zhǎng)期的現(xiàn)場(chǎng)經(jīng)驗(yàn).總結(jié)出待診斷 系統(tǒng)可能岀現(xiàn)的各種故障;

      2)       按一定特征對(duì)故障類型進(jìn)行數(shù)據(jù)編 碼或故障數(shù)據(jù)樣本;

      3)       以故障數(shù)據(jù)樣本可對(duì)ART(自適應(yīng) 共振理論)模型進(jìn)行訓(xùn)練。

      3各種傳統(tǒng)診斷方法的共同局限性

      目前•用于系統(tǒng)故障方法分為二類:一類是

      完全基于檢測(cè)數(shù)據(jù)處理的診斷方法.我們標(biāo)為 傳統(tǒng)診斷方法•另一類則是主要基于對(duì)系統(tǒng)故 障診斷的專家經(jīng)驗(yàn)及知識(shí)處理的專家系統(tǒng)方 法•而傳統(tǒng)的診斷方法主要有直接測(cè)量系統(tǒng)輸 出輸入的FDD方法.基于因果關(guān)系的信號(hào)處理 方法的譜分析法等•基于信息匹配的方法•基于 狀態(tài)估計(jì)的FDD的遞階觀測(cè)器法,基于過程參 數(shù)估計(jì)的FDD方法.這些傳統(tǒng)診斷方法.盡管 可以通過對(duì)檢測(cè)信號(hào)的處理.可能較早地發(fā)現(xiàn) 故障.甚至能予報(bào)故障.但當(dāng)診斷對(duì)象變得龐大 而復(fù)雜時(shí).一方面需增加檢測(cè)手段•另一方面計(jì) 算量大大増加•從而診斷的時(shí)間較長(zhǎng)•尤其是為 了較細(xì)致地分離多重故障.檢測(cè)手段大大復(fù)雜• 診斷時(shí)間也大大延長(zhǎng)了,且這些傳統(tǒng)的診斷方 法只局限于某一具體系統(tǒng)的診斷.很難應(yīng)用于 不同的診斷對(duì)象.領(lǐng)域?qū)<以谠\斷故障時(shí).往往 可以直接憑系統(tǒng)發(fā)生故障時(shí),用視覺、觸覺等得 到的一些難以由數(shù)據(jù)描述的事實(shí)以及專家對(duì)系 統(tǒng)發(fā)生故障歷史系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)等做出判斷,從而 可能很快地找到故障源.這種專家經(jīng)驗(yàn)的應(yīng)用 對(duì)于復(fù)雜大系統(tǒng)的故障診斷尤其見效•領(lǐng)域?qū)?家還能在診斷中根據(jù)各種感覺得到的事實(shí)及專 家經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行快速推理.又能應(yīng)用于各種不同的 診斷對(duì)象。專家系統(tǒng)在故障診斷中除具有領(lǐng)域 專家系統(tǒng)在故障診斷中具有的優(yōu)越性外.它還 克服了領(lǐng)域?qū)<宜嬖诘闹R(shí)獲取的“瓶頸”. 通常專家系統(tǒng)的知識(shí)獲取由知識(shí)工程師將領(lǐng)域 專家的知識(shí)移植到計(jì)算機(jī)中•它是間接的•且效 率低。知識(shí)“窄臺(tái)階”、推理能力弱、智能水平低、 系統(tǒng)層次少、實(shí)用性差等缺點(diǎn).神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診 斷專家系統(tǒng)方法不同于傳統(tǒng)診斷方法和領(lǐng)域?qū)?家系統(tǒng).它具有嶄新特點(diǎn)和極其顯著的優(yōu)越性.

      4系統(tǒng)故障診斷的專家系統(tǒng)方法

      4. 1什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)

      專家系統(tǒng)是處理現(xiàn)實(shí)世界中提出的需要由 專家來分析和判斷的復(fù)雜問題.而領(lǐng)域?qū)<蚁?統(tǒng)是一種具有專家級(jí)水平求解問題的計(jì)算機(jī)程 序•神經(jīng)冋絡(luò)專家系統(tǒng)方法慎擬了人類的形象 思維.這是一種非邏輯、非語(yǔ)言、非靜態(tài)、非局 域、非線性信息處理方法.它是以非線性大規(guī)模 連續(xù)時(shí)間模擬并行分布處理為主流的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 理論為基礎(chǔ).它與傳統(tǒng)AI( Artificial Intelligece 人工智能)的關(guān)系•不是簡(jiǎn)單取代而是互為補(bǔ)充 辯證統(tǒng)一的關(guān)系.它的發(fā)展和應(yīng)用對(duì)AI計(jì)算 機(jī)科學(xué)與信息科學(xué)有可能帶來歷史性的突破。

      4. 2神經(jīng)系統(tǒng)診斷故障的原理*

       
        盒裝餅干商標(biāo)紙裹包機(jī)結(jié)構(gòu)圖

      圖1

      對(duì)于盒裝餅干商標(biāo)紙裹包機(jī)這樣的一個(gè)復(fù) 雜機(jī)械系統(tǒng).根據(jù)其結(jié)構(gòu)和功能的不同可粗略 分解為若干個(gè)簡(jiǎn)單的子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。如圖1 所示。每個(gè)子系統(tǒng)從結(jié)構(gòu)和功能上都具有一定 的獨(dú)立性和完整性.盒裝餅干商標(biāo)紙裹包機(jī)這

      樣復(fù)雜機(jī)械設(shè)備的整體的設(shè)計(jì)功能是將輸入系 統(tǒng)的盒和商標(biāo)紙.輸出是包裹有商標(biāo)的裝有餅 干的盒.其功能是通過各個(gè)子系統(tǒng)的功能來完 成的•首先被包裝的餅干盒由人工放在供送通 道上.裝有推頭的供送帶作等速運(yùn)動(dòng)•裝盒逐個(gè) 輸送到工位I、然后卷筒商標(biāo)紙供送子系統(tǒng)通 過一對(duì)送紙視作相同等速轉(zhuǎn)動(dòng).當(dāng)上下輾壓緊 時(shí).將商標(biāo)紙送至工位I、待紙上商標(biāo)圖案到達(dá) 預(yù)定位置時(shí) '自動(dòng)控制裝置立即提起上輾而停 止•然后由切紙刀將紙切斷•此后,主傳送系統(tǒng) 由主傳送鏈帶及上的推板由槽輪機(jī)構(gòu)驅(qū)動(dòng)作間 歇轉(zhuǎn)位•將盒和紙由工位I逐次向前推移.最后 輸出機(jī)外'裹包執(zhí)行機(jī)構(gòu)子系統(tǒng)通過托盒板等 機(jī)構(gòu)驅(qū)動(dòng)作垂直方向的往復(fù)移動(dòng).以便將盒和 紙夾持住由工位I降至工位I •折紙板也由凸 輪機(jī)構(gòu)驅(qū)動(dòng)沿水平方向做往復(fù)移動(dòng).完成腹部 折紙和兩端折角操作.此外.還經(jīng)過固定折紙 板、熱封器、支承板等子系統(tǒng)完成整個(gè)裹包商標(biāo) 紙的操作工序.盒裝餅干商標(biāo)紙寒包機(jī)診斷系 統(tǒng)分為若干邏輯上獨(dú)立的診斷子網(wǎng)絡(luò).每個(gè)子 系統(tǒng)對(duì)應(yīng)于一個(gè)診斷子網(wǎng)絡(luò) '當(dāng)其中任何一個(gè) 子系統(tǒng)岀現(xiàn)故障時(shí).則整個(gè)餅干商標(biāo)紙裹包機(jī) 系統(tǒng)就出現(xiàn)故障.因此.對(duì)裹包機(jī)系統(tǒng)故障診斷 可通過對(duì)其每個(gè)子網(wǎng)絡(luò)故障診斷來完成.神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)故障專家系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)如圖2所示。

      其中各個(gè)模塊的功能如下:

      圖2神經(jīng)冋絡(luò)專家系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)

      神經(jīng)冋絡(luò)專家系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)圖

      1)自動(dòng)知識(shí)獲取模塊研究如何獲取專 家知識(shí).知識(shí)獲取包括提出所需神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié) 構(gòu)(包括網(wǎng)絡(luò)層數(shù)、輸入、輸出及隱結(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)); 組織待訓(xùn)練的學(xué)習(xí)樣本;使用神經(jīng)冋絡(luò)學(xué)習(xí)算 法.通過對(duì)裹包機(jī)故障樣本的學(xué)習(xí).得到所需權(quán) 值分布從而完成裹包機(jī)故障知識(shí)獲取。如雙并 聯(lián)前向網(wǎng)絡(luò)(D PFNN)可以視為一個(gè)多層前向 網(wǎng)絡(luò)與一個(gè)單層前向網(wǎng)絡(luò)的并聯(lián).它的前向網(wǎng) 絡(luò)的運(yùn)轉(zhuǎn)功能可分成信息前向傳播處理與誤差 后向傳播學(xué)習(xí)兩個(gè)方面-DPFNN是一個(gè)分塊 局域連接結(jié)構(gòu)'非常有利于硬件實(shí)現(xiàn)和提高軟 件實(shí)現(xiàn)的效率。上述過程中,信息是從輸入層到 輸出層的正向(前向)流動(dòng),因而稱為信息前向 傳播處理

      2)知識(shí)庫(kù)由自動(dòng)知識(shí)獲取得到.它是專 家系統(tǒng)推理機(jī)制完成推理和問題求解的基礎(chǔ). 知識(shí)庫(kù)可以不斷創(chuàng)新.表現(xiàn)為在其基礎(chǔ)上對(duì)應(yīng)

      包機(jī)的故障新樣本學(xué)習(xí)后.獲得表現(xiàn)更多知識(shí) 和經(jīng)驗(yàn)的新的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)分布。

      一個(gè)檢測(cè)1,2,3故障模式的特殊圖

       

       

      一個(gè)檢測(cè)故障模式4的特殊圖

      圖4 一個(gè)檢測(cè)故障模式4的特殊MLFNN

      3)      神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)的推理機(jī)制提出 使用知識(shí)去診斷裹包機(jī)出現(xiàn)的各種故障•并評(píng) 價(jià)故障的等級(jí)•提出解決故障的辦法•推理機(jī)制 為一數(shù)值計(jì)算過程.主要由以下三個(gè)部分組成:

      1. 輸入邏輯概念到輸入模式的變換,并根 據(jù)論域的特點(diǎn),確定變換規(guī)則,再根據(jù)相應(yīng)規(guī)則 將目前的狀態(tài)變換成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入模式。
      2. 網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的前向計(jì)算.根據(jù)神經(jīng)元特征. 輸入為工、=君匸*匚,為連接權(quán)系成為神經(jīng) 元的輸出且有乂 = /;(工,十其中/神經(jīng)元 的閥值•/,為單調(diào)增非線性函數(shù)•通過上述計(jì)算 即可產(chǎn)生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出模式。
      3. 輸出模式解釋:隨著論域的不同.輸出模 式的解釋規(guī)則各異•解釋的主要目的是將輸出 數(shù)值向量轉(zhuǎn)換成高層邏輯概念。

      4)      解釋模塊用于說明專家系統(tǒng)是根據(jù) 什么推理思路做出決策的.1/0系統(tǒng)是被診斷 對(duì)外界面,通過檢測(cè)器檢測(cè)信號(hào),并獲得故障種 類和程度等結(jié)果。目前包裝機(jī)器人廣泛活躍在 包裝生產(chǎn)線上、如Romao線托盤裹包機(jī)器人, 它可在裝袋線上同時(shí)處理兩種不同的產(chǎn)品,機(jī) 器人可根據(jù)包裝的尺寸預(yù)先編程序•并計(jì)算堆 放的形式和順序.機(jī)器人現(xiàn)在也深入到帶自推 進(jìn)的拉伸包裝機(jī)的淺托盤裹包機(jī)領(lǐng)域,所以必 須設(shè)計(jì)一個(gè)快速、準(zhǔn)確診斷包裝機(jī)器人的故障 診斷系統(tǒng)•保證包裝機(jī)器人在包裝生產(chǎn)線上高 速、高效率的工作•利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)諧振 理論ART.設(shè)計(jì)了包裝機(jī)器人故障診斷系統(tǒng)。

      由于ART模型可對(duì)任意復(fù)雜的二維慎式 進(jìn)行自組織自穩(wěn)定的大規(guī)模并行處理• ART模 型的信息流有“從下而上的自適應(yīng)濾波”和“自 上而下的模板匹配”的兩個(gè)過程。包裝機(jī)器人在 實(shí)際運(yùn)行時(shí).會(huì)產(chǎn)生數(shù)種故障•而以常見的“電 流波形異常”、“十字連軸折斷”等七種故障為 例.來說明ART的故障診斷過程,首先輸入這 7個(gè)樣本編碼證ART自學(xué)習(xí).之后.再輸入一 些已學(xué)習(xí)或未學(xué)習(xí)的樣本編碼以驗(yàn)證ART的 診斷正確性,仿真結(jié)果表明(見表1).當(dāng)輸入第 —組樣本時(shí)•由于此時(shí)ART不具備任何知識(shí). 故每輸入一個(gè)樣本就產(chǎn)生一•個(gè)新樣板.并存于 網(wǎng)絡(luò)內(nèi);輸入第二組樣本時(shí),對(duì)已學(xué)習(xí)過的樣 本,ART能迅速準(zhǔn)確地識(shí)別對(duì)未學(xué)習(xí)過的樣本 則區(qū)別對(duì)待.若超過警戒線•則產(chǎn)生新的模板. 若在警戒線內(nèi),則認(rèn)為其誤差為噪聲信號(hào),該仿 真結(jié)果充分反映了 ART模型的自學(xué)習(xí)性和智 能性.故障類型如圖5所示。

      聯(lián)想搜索網(wǎng)絡(luò)故障診斷系統(tǒng):

      神經(jīng)聯(lián)想搜索網(wǎng)絡(luò)(ASN)是兩層網(wǎng)絡(luò).如 圖6所示.我們把ASN應(yīng)用于控制系統(tǒng)的故障 診斷,圖中E是指控制系統(tǒng)的環(huán)境.ASN接受 從控制系統(tǒng)來的故障信息,通過反向傳播算法, 可以對(duì)控制系統(tǒng)進(jìn)行故障診斷.故障診斷的聯(lián) 想搜索應(yīng)用于供水控制裝置的故障診斷.該供 水控制裝置有二十個(gè)單元組成和在IBM PC/ AT實(shí)現(xiàn)仿真,故障診斷效果很好.該方法通過 調(diào)節(jié)權(quán).ASN就可獲得感知器和B-P算法 的想法.即使新的采樣輸入(不經(jīng)過訓(xùn)練)也獲 得滿意的結(jié)果.如果采樣的數(shù)目愈大,該方法使 用起來就會(huì)方便.即使我們不能得到所有的采 樣,只要獲得主要故障采樣'神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過自學(xué)習(xí)和自組織.就能獲得良好的性能。                     

      5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)在包裝機(jī)械故障診斷中的應(yīng)用前景

      圖5故障類型

      表1

       

      故障樣本數(shù)字編碼

      仿真結(jié)果

      故障類型

      數(shù)字編碼

      組別

      輸入模式(樣本)

      匹配模板

      產(chǎn)生新模板

      故障1

      1100100

      1100100

       

      故障1

      故障2

      1101001

       

      1101001

       

      故障2

      故障3

      1101010

       

      1101010

       

      故障3

      故障■!

      0001100

      一,

      0001100

       

      故障4

      故障5

      0010000

       

      0010000

      :

      故障5

      故障6

      0010100

       

      0010100

       

      故障6

      故障7

      0011000

      0011000

       

      故障7

       

       

      1100100

      故障1

       

       

       

       

      0001100

      故障4

       

       

       

      0010100

      故障6

       

       

       

       

      1101001

      故障2

       

       

       

      1001001

      故障2

       

       

       

       

      0011111

       

      故障8

      采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)方法建立的故障診斷系統(tǒng).具有如下突出的優(yōu)越性。

      (I)釆用知識(shí)表示.自動(dòng)獲取與自適應(yīng)并行推理的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷專家系統(tǒng)方法.為圖6 ASM的結(jié)構(gòu) 解決現(xiàn)有專家系統(tǒng)和知識(shí)工程中存在的知識(shí)獲 取“瓶頸”、“窄臺(tái)階”、“組合爆炸”、“推理復(fù)雜 性”等問題以及提高故障診斷系統(tǒng)的智能水平, 開辟了嶄新的途徑。

      1. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家故障診斷系統(tǒng)具有高 度的容錯(cuò)性、實(shí)時(shí)性.同時(shí)診斷系統(tǒng)可以自組 織、自學(xué)習(xí)以及聯(lián)想記憶.可在故障診斷過程中 不斷學(xué)習(xí)、發(fā)展和創(chuàng)新,它能模擬人的形象思 維。它的診斷方法是非邏輯、非語(yǔ)言、非靜態(tài)、非 局域、非線性知識(shí)的信息處理方法.它與傳統(tǒng)專 家診斷系統(tǒng)的關(guān)系,不是簡(jiǎn)單取而代之,而是互 為補(bǔ)充的辯證統(tǒng)一的關(guān)系。
      2. 對(duì)于包裝機(jī)械的各種故障,可采用無 損檢測(cè)技術(shù),如利用渦流效應(yīng)、紅外線、X射線 檢測(cè)等.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)能很好融合這些傳感信 息,并進(jìn)行綜合處理。
      3. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家故障診斷系統(tǒng)可以用 超大規(guī)模集成電路技術(shù)加以實(shí)現(xiàn).可以預(yù)計(jì)它 將會(huì)很快轉(zhuǎn)化廉價(jià)故障診斷系統(tǒng)。這種由用戶 控制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家思想的各種診斷方法.必 將成為包裝機(jī)械故障診斷技術(shù)的主導(dǎo)方法,不 但能在裹包機(jī)得到廣泛應(yīng)用.而且能在包裝工 業(yè)各個(gè)領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。

       

       

       

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