磨损状态实时监测（通用6篇）
磨损状态实时监测 篇1
0 引言
随着计算机技术的快速发展, 现代机械制造系统正朝着柔性制造系统的方向发展。数控机床在加工过程中, 刀具在切削金属的同时自身也会损坏, 工业统计数据表明, 机床故障中刀具失效导致的停机时间占据了总停机时间的1/3左右。研究数据表明, 安装有刀具监测系统的数控机床生产率提高了10%~60%, 机床的利用率也提高了50%, 同时也节约了30%左右的成本费用[1], 因此对于机床刀具的实时监测意义重大。通常刀具损坏的形式主要是破损和磨损。破损包含脆性破损和塑性破损, 常见的形式有崩刃、裂纹、剥落等。磨损则是指连续的渐进磨损。刀具磨损后, 使得工件表面粗糙度变大, 加工精度降低, 切削温度升高, 刀具的振动也明显增大, 直至刀具不能正常使用。因此刀具磨损的在线状态监测研究对于加工质量、效率和加工成本, 以及精度要求较高的数控机床来说至关重要。刀具磨损的在线监测也是数控自动化柔性制造系统中一个重要的研究课题。
通常将刀具磨损过程划分成三个阶段:初期磨损、中期磨损和剧烈磨损。初期磨损, 由于新刀刀刃表面粗糙度不均匀, 接触应力比较大, 以及表面的加工缺陷导致初期磨损比较快;中期磨损, 当过了初期磨损后, 刀具刀刃较为平整, 此阶段的刀具磨损速度相对较慢, 切削过程平稳, 这一过程占据了整把刀寿命的90%左右;在剧烈磨损期, 刀具正常磨损到一定程度后, 刀具和工件的接触情况渐渐恶化, 刀刃会钝化, 摩擦力会变大, 振动增大, 直至刀具彻底失去切削能力为止。
刀具磨损的监测技术很多, 根据监测机理通常分为两类:直接法和间接法。直接法中常用的包括:接触法、放射线法和光学监测法。由于直接监测法的使用局限比较大, 所以不能满足刀具实时监测的要求。间接法中常用的包括:切削力法、声发射法、主轴电功率法、刀具的振动法、超声波法等。目前认为切削力信号是和刀具磨损相关性最好的信号。
1 刀具磨损监测方法分析
刀具在工作时的状态监测技术通常由传感器采集信号、信号处理及特征提取和识别部分构成。在监测技术中, 刀具状态监测系统中的传感器通常是用来采集相应信号的, 例如切削力、振动、电流及功率、声发射等。
1.1 刀具状态的切削力监测方法
切削力监测技术目前是刀具磨损监测研究中应用最广泛的, 也是最稳定的一种方法。通长在切削过程中, 刀具会慢慢地磨钝, 然后导致切削力的增大, 因此切削力的变化与刀具磨损状态的变化是密切相关的。它的优点有:信号采集方便、响应速度快、灵敏度高等, 可以实时地在线监测刀具。但是通常由于测量切削力的仪器成本高, 且安装起来比较麻烦, 所以对它的使用难以广泛地推广。
刀具磨损过程中, 切削力会随之增大, 切削功率和扭矩变大, 导致主轴的电机电流增大, 负载的功率随之增大, 因此可采用监测主轴电机的电流变化来识别刀具的磨损变化状态。
1.2 刀具状态的振动监测法
通常在振动信号中会包含刀具磨损的有效信息, 使用加速度传感器就可以拾取信号, 进行相关分析, 从中分离出有效的磨损信息, 进而判断刀具对应的磨损状态。
测量振动信号的传感器用的是加速度传感器, 传感器通过底座的磁铁片直接吸附到工件表面或者刀具的外围部分。安装简单方便, 成本低, 携带方便, 但是不同的安装位置对信号产生不同的影响。从整体上来看, 利用振动监测刀具的磨损状态已经实用化了, 所要解决的问题主要是提高振动法监测刀具状态的精度[2]。
1.3 刀具状态的声发射法
声发射 (简称AE) 是近些年才发展起来的一种信号检测技术, 声发射信号是材料内部的弹性变形能突然释放所产生的弹性应力波信号。在金属切削过程中, 存在很多的发生源, 如工件和刀具的摩擦、切屑的折断、刀具的磨损、被切材料的弹性变形等。当刀具发生磨损时, 其发出的声发射信号将发生变化, 它是一种高频表面波, 在传播过程中衰减很快, 通长在靠近切削区的范围, 采用压电式的传感器拾取信号, 同时由于其发射信号频率过高才能避开干扰, 灵敏度高[2], 但是在实际的使用过程中, 较难拾取有效的声发射信号。
1.4 刀具状态的电流及功率法
通常在刀具磨损时, 切削力发生变化, 导致机床主轴功率产生变化, 所以监测机床主轴电流功率的变化也能间接地监测刀具的磨损状态。此法具有安装简便、成本低、不受加工条件限制等优点。它是一种比较简易且可广泛推广的刀具状态的简易监测法, 但是由于精度受限和响应速度慢, 还有传动系统的精度也会造成电机电流和功率的波动, 因此有待发展和完善。
通过分析各类方法的优缺点, 最终选择刀具的振动信号作为监测的对象来采集分析, 并使用时域、频域、时频分析来获取相关特征量, 从而获取刀具磨损状态的对应信息。
2 刀具磨损实验设计
2.1 试验目的与方法
金属铣削过程中对刀具磨损试验目的是使用单因素变量的试验方法, 来研究相关的变化对刀具的磨损机理以及磨损强度的影响规律, 并对试验结果予以分析。
试验主要是采集振动信号作为以后的分析信号, 将加速度传感器安装到装夹刀具的主轴外侧X和Y方向, 所采集的动态信号通过传感器传输到采集仪里面, 采集仪对信号经过相应的处理后, 送入计算机利用分析软件进行相应的分析处理。在机械设备故障诊断中, 常用的振动信号分析方法有时域分析、自谱分析、互功率谱、包络分析等。有些故障信号在频域中故障信息不太明显, 但是在时域中却反应明显, 所以仅通过频谱分析的方法是有局限的, 应该多用几类方法分析。
为了将振动测试法应用于刀具磨损监测, 图1所示的是基于振动的刀具磨损监测系统。
2.2 试验设备
为了证明振动监测组件的正确性和可靠性, 实验是在学校工厂的1台大连机床厂产的立式车铣加工中心 (VDL-600 A) 上进行的, 刀具是西南刀具公司产的用于铣削平面的双刃圆铣刀, 工件是1块长方体的45钢。实验系统由北京东方振动和噪声技术研究所产的加速度传感器 (INV9822型) 、四通道数据采集仪 (INV3018A型) 、振动信号分析软件及相应分析仪器组成。根据实验设计的条件, 采样频率设定为5120 Hz, 信号采集是连续采取多把由新刀至发生剧烈磨损期的振动信号。试验条件如表1所示。
3 试验结果数据分析
通常对于采集到的振动信号单独作时域或者频域分析都不会取得很好的效果, 同时由于在拾取振动信号时, 信号是非稳定的, 因此对于信号的分析采用时域、频域分析相结合的方法才可以较好地获取故障信息。
2014年3月, 在VDL-600 A立式加工中心上进行刀具的振动测试实验, 主轴转速为500 r/min, 进给速度为80 mm/min, 背吃刀量为0.5 mm和1 mm, 加工厚度为10 mm, 测试得到的刀具的磨损量相关数据如表2所示。
对采集到的振动信号分别采用时域、频域和互功率分析的方法, 可以获得很多的故障曲线, 几组典型的时频曲线图, 如图2~图6。
4 试验结论
1) 从加工过程中工件的被加工表面可以看出, 粗糙度是不断变化的。刀具在初期磨损的一段时间内, 工件表面粗糙度比较高, 这是由于新刀的表面本身也不光滑或者由于其表面氧化层等缺陷导致;在其正常磨损过程中, 工件表面的外观比较亮。在剧烈磨损期, 刀具的磨损导致工件表面变得较不平整。
2) 通过显微镜观测, 由于加工工艺限制, 新刀表面不是很平整, 在初期磨损也相对较快, 但是一段时间后磨损趋于平稳, 刀刃的表面也趋于平齐;在后期剧烈磨损阶段, 刀具开始出现较大的振动, 这是由于刀刃出现了较大的磨损, 出现了一些刀刃脱落, 导致加工时磨损的噪声也明显增大。
3) 通过对振动信号进行相关分析, 从得到的时域、频域图中可以观测到, 开始时刻磨损较轻微, 振动程度也属于轻微振动, 到后期当振动较为激烈时, 时域、频域图曲线就显示更多的波动。通过对比试验中刀具相应的磨损状态, 表明振动信号可以揭示刀具磨损的状态。因此可以对振动信号做相关的分析从而监测刀具磨损状态, 也表明试验可行。
4) 试验设计了不同转速、不同进给速度、不同背吃刀量来揭示不同的因素对刀具磨损程度的影响, 从试验结果时域、频域图的分析结果可以看出, 高的转速导致刀具的寿命有所降低, 大的进给量也同样降低刀具寿命, 同样大的背吃刀量比小背吃刀量对刀具的寿命影响也是明显的。因此从提高刀具寿命的角度来讲, 在满足加工要求的前提下, 尽量选取合适的小背吃刀量和进给速度及转速。同时, 我们在同一转速前提下, 从频域功率谱图中发现, 当剧烈磨损时刀具的振动明显大于初期的磨损情况, 剧烈磨损中能量幅值的波动显著多于初期稳定的频率状况。试验结果表明, 完全可以用振动测试技术法对刀具的磨损状态进行监测和故障诊断。
参考文献
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磨损状态实时监测 篇2
关键词：机车,在线监测,探讨,思考
随着中国经济的快速发展, 交通运输业为其提供了充足的后备力量, 对于经济建设发挥着重要作用。目前, 国内机车运用状态在线实时监测系统的发展水平较高, 较好的满足了国内市场的需求。但是, 随着新时期市场环境的不断变化, 机车运用状态在线实时监测系统的发展也衍生了很多问题。针对机车运用状态在线实时监测系统展开研究与探讨, 对于交通运输业的发展具有重要意义。
1 机车运用状态在线实时监测的重要意义
4-编号列表5-编号列表6-编号列表7机车运输的重要安全保障。
随着近些年来电力机车的迅猛发展, 一系列具有高效、便捷、快速、舒适的电力机车被制造并投入市场。机车在速度与载重方面有了明显的提高, 有力的加强了交通运输业的发展。因此, 这就必须对机车的安全与可靠性作出要求, 以保障人的生命财产安全。同时, 固有的定期检修制度越来越不适应机车的快速发展, 状态修成为如今机车检修的主要方式。因此, 机车运用状态在线实时监测系统对于机车的运行状态进行实时的监测与反馈, 充分运用了现代高科技, 将传统检修的弊端最大限度的减少。通过对机车运行状态进行监测对于机车安全行使提供了重要保障[1]。
4编号列表5-编号列表6-编号列表7机车设计的重要分析依据。
机车的运行环境十分复杂, 遇到的问题非常多样。如何在极为严峻的环境状态下保证机车的安全、高效运行, 成为设计人员必须解决的问题。机车在高速运营中会产生各种各样的问题, 工作人员无法进行实时的人工监测。但是, 如果机车在运行过程中发生问题且无法及时发现以及进行有效解决, 对于机车的运行将是巨大的安全隐患。因此, 在机车设计时, 就需要机车运用状态在线实时监测系统提供的主要信息, 以此来作为研发与设计机车的重要信息依据。
因此, 机车运用状态在线实时监测系统在保障机车运行安全以及设计理论支撑发挥着重要作用。
2 监测系统的总体结构研究
2.1 监测系统的研究要求
监测系统在机车运行状态中, 能够对故障信息进行存储, 待机车故障解决后, 将信息反馈个地面系统, 并能够对机车的状态信息进行综合反映。监测系统的安装使用不能威胁到机车的运行安全, 必须具有较大的信息容量, 保障能够在机车后期维护中实现信息量的扩容。
监测系统的软件必须具有信息的筛选功能, 能够对信息就是初步的处理, 以至于把不必要的信息进行存储。同时, 监测系统应该具有自身的信息判断能力, 对故障信息能够及时地进行传送[2]。
2.2 机车运用状态在线实时监测系统的总体方案
机车运用状态在线实时监测系统主要包括三个部分, 分别是:故障诊断以及专家分析系统、无线发送部分与数据采集存储部分。
作为整个系统中的关键部分, CAN总线数据采集与存储具有重要作用。其对于整个系统的信息处理采集与调理、信息的提取与转换、信息的运输与处理具有十分重要的意义。
3 监测系统信息采集方法
监测系统需要监测的信息主要有三种, 包括对LKJ-93监控中已经存在的信息, 其次是机车电路中的参数信息, 最后是机车控制器的操作信息。下面针对以上三类信息进行简单的介绍。
3.1 LKJ-93的监测信息采集
首先记录输入主要由监控的主机进行提供, 同时, 记录器对于主机发过来的信息进行初步的处理, 同时对内容进行分析与判断。对于信息中的较大变化记录器会进行相应的存储。转储器通过记录器所提供的资料进行资料包的提取, 地面危机处理软件能够对生成的文件进行处理并形成信息报表或图形。
3.2 机车电路的参数信息采集
机车电路的参数信息主要包括:控制电路测量参数、辅助电路测量参数以及机车的主电路测量参数。机车的主电路由多种设备组成, 需要进行测量的参数有直流电压、网侧牵引电力等方面。其中对于网侧电压的采集是尤为重要的, 通常使用高压电压互感器进行测量。辅助电路测量参数通常采用单一的三相供电系统, 对劈相机以及各类辅助电机的工作状态进行测量[3]。由于机车采用的大多是微机控制, 因此控制电路测量参数主要来源于对微机的输入或是输出信号进行采集。对机车的控制器上的采集主要分为两种:换向手柄所在部位以及调速手轮位置的信息采集。对于机车运行状态中的温度信息采集也很重要, 需要通过较多温度传感器进行采集。
4 监测系统前置电路简要
机车在运行过程中, 其所发出的实施信号, 需要有几种信号共同进行调理完成。但是, 在每种电路中在经过转换后, 就会产生影响其他电压的可能性。所以, 为了保证整个系统的正常运行, 在对端子柜以及开关柜进行信号提取时, 不能使信号产生衰减或者发生其他畸变。因此, 对于监测系统的前置电路进行设计时, 需要对所有的信号提取处进行处理, 以使其与电路进行隔离与屏蔽。
5 监测系统的总结与思考
随着近些年来我国经济的发展, 为了适应新时期内的铁路运输需要, 铁路史上也有了几次大提速。但是, 对于高速行驶中的机车如何对其运行安全作出更好的保障, 成为现阶段机车在线实时监控系统研发人员的首要工作。目前, 制约铁路系统安全的原因之一是机车的检修能力无法跟上铁路的发展。对于这一问题的解决办法就是要不断加强机车运用状态在线实时监测系统的研究工作。
对于机车运用状态在线实时监测系统来说, 最重要的是提高其运行时的稳定性, 通过多种方法的组合, 使其在极为恶劣的工作环境下仍然能够正常运行。因此, 未来机车运用状态在线实时监测系统将逐步朝着更高的自动化与智能化发展, 加强其自身信息处理性能, 甚至能够在故障发生时进行自我检修。总之, 人工参与设计阶段, 智能化设备更加注重于实施阶段, 两者之间的有机结合才能够促进整个机车运用状态在线实时监测系统安全、高效、平稳运转。
6 结语
机车运用状态在线实时监测系统有效保障了机车在运行的安全, 但是其仍有很多不足之处。随着高铁、动车的不断提速, 如何对机车运用状态在线实时监测系统进行升级与优化, 成为十分重要的研究课题。
参考文献
[1]于建顺, 洛琳, 余丹等.基于GPRS通信技术的机车运行实时监测系统[J].中国科技信息, 2010.
[2]董汉明.机车综合信息监测系统的设计与应用[J].电子世界, 2014.
磨损状态实时监测 篇3
1 防雷系统设计思路
避雷器的日常维护大多采用的是定期巡检的方式, 但是, 防雷系统的老化问题是无法通过巡检发现的, 即使检查时避雷器合格, 但它也可能处于性能劣化的边缘, 可能会因为保护特性下降而被雷电击穿。因此, 为了切实保障防雷系统的运行安全, 对其进行实时监测更为稳妥。
在监测避雷器的过程中, 常使用避雷器漏电流和动作记录器 (计数器) , 但是, 避雷器漏电流和动作记录器不能实现分级报警和数据传输, 存在时效性差的问题, 往往不能及时发现其中存在的安全隐患。要想彻底解决其中存在的问题, 并及时掌握避雷器的运行状态, 让监测中心值班人员能够有效监测防雷设备的运行情况, 就必须要采用“在线、实时、远传、智能、可靠”的监测方式。
本文研究的系统主要用于实时监测避雷器的泄漏电流, 地网阻值, 放电动作的日期、时间和放电动作累计次数。电流检测是用单匝一次穿芯电流传感器实现全隔离取样, 并采用先进的微处理器技术和独有的瞬态参数测试技术进行线性化处理、计算, 并采用IP方式实现对测量结果的数字传输。该系统具有极高的可靠性和安全性, 而且价格相对低廉, 可以安装到每组避雷器中完成实时检测, 无需运维人员到现场抄录避雷器的运行状况。同时, 监测中心后台管理系统可以修改报警阈值, 如果超出设定值, 就会自动报警, 弹出该组避雷器的信息, 并进入预警状态, 让运维人员能够及时掌握相关信息, 提前处理事故隐患。
2 系统的主要功能
该系统主要是实时监测避雷器的泄漏电流、雷击记录、电涌保护器的状态和地网接地电阻, 用终端软件实时分析, 并对故障进行预警。避雷器的泄漏电流、雷击次数是评价避雷器性能的重要参数。当避雷器性能劣化时, 泄漏电流会逐渐变化。避雷器可承受的直击雷次数是一定的, 遭受雷击的次数越多, 性能就越差, 因此, 监测泄漏电流和雷击记录信息可以很好地掌握避雷器的性能。地网是保护机房不受雷击的一种重要设施, 机房可以按照不同的等级设置接地电阻值——地网接地阻值升高, 机房遭受雷击的概率就会升高。电涌保护器遭雷击发生故障后会自动发出报警的声音, 但是, 如果电源机房离值班人员比较远时就不易察觉, 所以, 要将其纳入可监控范围, 在值班台位实时监测其状态, 进而为相关工作提供帮助。
3 技术途径
防雷系统主要包括传感器数据采集系统、数据处理系统和监控服务器。其设计主要是将现有的成熟产品作为传感器, 用研制出的信息采集处理系统将各项数据采集起来, 将信息采集系统接入网络作为防雷信息采集节点, 以供监控服务器查询使用, 通过IP网络实现数据传递。
数据采集传感器包括避雷器的泄漏电流、雷击计数器、电涌保护器探测传感器和地阻测试仪;信息采集处理系统包括数据采集单元和数据传输单元;传输网络包括网线、光缆和网络设备;显示终端包括监控服务器和数据处理软件等。
3.1 数据采集处理设计
数据采集处理系统是设计的核心, 它主要完成数据采集和数据传递2 项工作。利用该系统可以查询各传感器的状态, 将获得的数据处理后封装为IP包实现网络传递。
数据采集单元和接地电阻测试仪之间的接口为RS232 串口, 利用它, 处理器数据总线与雷击计数器、浪涌保护器可以实现通信。数据采集处理系统的核心器件是微处理器。
3.2 网络功能程序设计
网络处理芯片的型号为ENC28J60, 它是用SPI接口与处理器通信。处理器内需完成HTTP协议、TCP/IP协议和ICMP协议的初始化工作, 而设计程序采用主机/服务器模式。
3.3 服务器程序设计
服务器端的软件编程是其中另外一项重要工作。PC端程序设计利用VC++平台, 采用数据库技术可以实现设备的数据查询和存储功能, 并在泄漏电流超过阈值、地阻值过高、雷击次数增加和浪涌保护器失效等情况下发出告警。另外, 积累的监测信息还可以用于雷电统计分析、防雷系统性能的比较和分析等工作中。
3.4 系统达到的技术指标
直击雷计数电流≥1 000 A, 计数为0000~9999, 并对应记录时间。当电源电涌保护器失效时, 系统会报警;当漏电流≥20 μA时, 会发出劣化显示;当地网接地电阻达到预设阻值时, 会弹出提示并报警。
4 结束语
本文研究的系统主要用于实时监测避雷器泄漏电流, 地电阻值, 放电动作的日期、时间和放电动作的累计次数。它可以帮助运行维护人员随时掌握防雷设施的运行状况, 及早发现故障隐患, 有效避免雷击造成的各种损失。
综上所述, 该系统可被广泛应用于通信台站和器材仓库, 尤其是可被用于大型通信台站防雷系统的实时监测和一些无人值守台站防雷系统的状态监测等工作中。
参考文献
[1]徐律佳, 杨乐祥.电力通信设备防雷与接地的检测研究[J].电力系统通信, 2012, 33 (241) :73-78.
[2]魏东涛, 胡连桃, 黄亮.军用电子设备的防雷措施研究[J].装备环境工程, 2012, 9 (5) :126-129.
磨损状态实时监测 篇4
作为前馈神经网络的核心, BP神经网络是目前应用最广的一种人工神经网络, 其具有非线性映射、自适应、自学习和并行处理等特点。自从1987年Dornfeld和Ranguala[1]将BP神经网络联合多传感器技术用于刀具磨损状态监测, BP神经网络在此领域内一直被广泛而深入地研究, 主要用于计算刀具磨损量并对刀具磨损状态进行分类。但传统的BP算法效率低, 收敛速度较慢, 容易陷入局部极小点, 因此人们提出了许多改进方法, 目的都在于提高收敛速度并改善易陷入局部极小的缺陷。
1 监测方法的选择
目前, 刀具磨损在线监测的常用方法主要有切削力监测、振动加速度监测、声发射监测、电流和功率监测等。本文依据多传感器融合技术, 选择振动传感器和声发射传感器采集切削过程中刀具的动态信号, 监测刀具的磨损状态。振动信号是一种对刀具磨损及破损非常敏感的特征信号。在切削加工中, 刀具与工件侧面摩擦, 不同磨损及破损程度的刀具, 将会产生不同频率结构的振动信号, 包含与刀具状态密切相关的丰富信息。根据加工方式的差别, 需要选择不同方向的振动信号监测刀具状态。声发射监测方法也是目前应用最广泛且最具有潜力的一种方法。声发射是一种物理现象, 指固体材料在变形、破裂和相位改变时迅速释放应变能而产生的一种弹性应力波[2]。通过声发射传感器测量切削过程中刀具产生的声发射信号, 适用于检测刀具微小面积的破损和破损前产生的微裂纹。AE信号的频率很高, 一般在50 k Hz以上, 其能够避开切削加工中振动和噪声污染严重的低频段, 具有灵敏度高、信息量丰富等优点。
2 特征信号的分析及提取
刀具磨损状态监测的关键是提取出与刀具磨损状态密切相关的特征量。传感器信号中除了有刀具磨损状态信号, 还包含噪声及加工参数引起的干扰信号, 不能直接用来监测刀具磨损, 必须进行特征分析和选择。由于切削加工中产生的信号包含了大量非平稳信号, 且夹带着瞬时突变成分, 从时域上很难反映信号特征, 从频域上分析缺乏时域信息。因此, 本文主要采用小波分析分解振动信号和AE信号, 提取信号不同频段的小波系数的均方根, 建立与刀具磨损量之间的关系。另外, 本文依据相关系数法对提取特征量进行优选, 从而获得最优的特征向量组输入BP神经网络。
3 BP神经网络的改进研究
随着对BP网络的研究, BP网络的局限性在实际应用中日益凸显[3], 主要有:1) 传统BP算法是一种梯度下降法, 修正权值仅用到了误差函数对权值的梯度, 即一阶导数信息, 易导致学习过程发生振荡, 有可能陷入局部极小点。2) BP算法的学习效率η和动量因子α的很难确定。其中, η及α取值过大或过小都会对网络的收敛速度和网络稳定性产生巨大影响。3) 网络隐含层节点数和初始权值的确定随机性和经验性较大, 没有完整理论依据支持。由于Robert Hecht-Nielsen已经证明了可以用单隐含层的BP网络去逼近任何一个闭区间内的连续函数, 因此本文选择带单隐含层的三层神经网络。
3.1 改进BP算法
目前的改进算法主要有:附加动量法、学习速率可变法、弹性算法, 变梯度法、拟牛顿法及L-M算法等。由于L-M算法收敛速度快且识别误差小, 因此本文选择L-M算法。L-M算法是将梯度下降法和牛顿法相结合的算法[4], 使用了一阶和二阶导数信息。在开始时, 梯度下降法下降较快, 但接近最优值时下降变慢, 转向牛顿法可以在最优值附近产生更好的搜索方向。算法原理为
式中:I为单位矩阵;μ=0时为牛顿法, μ→∞时为梯度下降法。
3.2 改进样本数据的归一化方法
由于每个输入样本的物理量各不相同, 为了消除物理单位的干扰, 需要对样本数据进行归一化处理。通常以S形函数为激活函数的神经网络将各输入样本归一到[0, 1]区间。本文为了使样本数据更加紧凑, 扩大网络输出空间, 将样本数据归一化到[0.1, 0.9]区间内。归一化公式为
式中:xmax、xmin分别是该特征值归一化前最大值和最小值;xi、xi′分别是归一化前的值和归一化后的值。
3.3 优化选择隐含层节点数
隐含层节点数的确定是个十分复杂的问题, 对神经网络的训练精度和收敛速度有一定影响。隐含层节点数过少, 降低样本识别能力, 容错性差;节点数过多又会延长网络训练时间, 泛化能力较差。往往凭借设计者的经验来确定。为了减小盲目性, 可参照以下公式:
式中:l为隐含层节点数;n为输入节点数;m为输出节点数;a为1~10的调节常数。
输入同一个训练样本, 只改变从所有网络结构中选择误差最小时对应的隐含层节点数。通过MATLAB神经网络[5]仿真实验, 不同隐含层节点数的训练步数及误差如表1所示。从表中可以看出, 当隐含层节点数为13时训练步数最少且训练误差最小, 符合目标误差, 因此确定神经网络的隐含层的节点数为13时最理想。
4 刀具磨损状态监测实例
4.1 实验设备
机床:DL-20MH数控车削中心, 三轴联动半闭环控制系统, 主机由FANUC-0i TC系统控制, 可对各种回转体零件进行车削、钻削、铣削加工。工件:45钢, 尺寸为准90×380 mm。刀具材料:YT-15硬质合金刀具。加工方式:车削, 加切削液。粗糙仪:上海某公司生产的TR240表面粗糙仪。振动监测设备:压电式ICP:INV98822A加速度传感器, 共有4个, 其中电主轴轴承位置的水平和垂直方向各安装1个, 刀柄及刀架位置各安装1个;24位ADINV3018C采集卡, 采样频率为5 k Hz;DASP-10智能信号采集及分析系统。声发射监测设备:R15A型声发射传感器, 在刀柄及刀架位置各安装1个;美国物理声学公司的PCI-2型双通道声发射监测仪器。传感器安装位置如图2所示。
4.2 实验方案
在刀具切削过程中, 影响传感器信号变化的因素很多, 本实验通过预处理和滤波等手段降低电气和环境噪声的干扰, 剔除次要因子, 确定实验因子为切削三要素, 即一个三因子三水平组成的实验, 如表2所示。设计正交实验方案, 共进行9组刀具磨损实验。每组切削条件下, 取刀具磨损量分别为0、0.1、0.3、0.5 mm的刀片实验, 共进行36次实验, 将实验数据作为BP神经网络的训练样本, 建立刀具磨损的监测模型。
实验中选择db4小波分别对3个刀具磨损程度不同阶段对应的振动信号和声发射信号进行4层小波分解, 则每组信号的频域被分解为8个频带, 然后计算8个特征频带的小波系数的均方根值。利用相关系数法对特征量优化选择后, 本文选取振动信号和声发射信号各3个特征频带的小波系数的均方根, 再加上振动信号和声发射信号的均方根值, 共8个特征向量输入BP神经网络。文本最终确定的网络结构为8-13-1, 输入层为8个神经元, 当隐含层节点数为13时网络误差最小, 输出层为1个神经元, 即代表刀具后刀面的磨损量VB, 根据磨损量的不同, 对应不同的磨损程度为:0~0.1 mm (初期磨损) ;0.1~0.5 mm (中度磨损) ;>0.5 mm (严重磨损) 。
4.3 实验结果
根据上述建立的神经网络模型, 输入层到隐含层的激活函数为Sigmoid函数, 隐含层到输出层的激活函数为purelin线性函数, 初始化网络权值系数在[0, 1]之间, 学习率取为0.01, 学习误差为0.0003, 最大训练次数为5000。基于不同算法的BP神经网络的识别结果如表3所示。基于L-M算法的神经网络最大识别误差为0.025 mm, 而传统BP算法的神经网络最大识别误差为0.136 mm, 即基于L-M算法的神经网络识别正确率明显提高, 能更好地满足刀具磨损监测分类精度要求。
L-M算法和BP算法的神经网络的收敛性能比较结果如图3、图4所示, 在某一组切削条件下, 前者训练步数经过8步后即达到目标误差, 而后者经过5000步训练后仍没有达到目标误差
5 结语
本文采用新的算法并合理调整网络结构参数, 明显提高了网络的收敛速度, 获得更好的识别精度, 因此改进的BP神经网络更适合于对刀具磨损状态进行识别。
参考文献
[1]Dornfeld D A, 卢冶.神经元网络传感器信息综合用于刀具状态监测[J].组合机床与自动化加工技术, 1991 (7) :35-41, 50.
[2]黄民, 刘秀丽, 谢厚正.高档数控机床刀具磨损故障监测方法及实验系统[J].北京信息科技大学学报 (自然科学版) , 2012 (1) :16-21.
[3]姜立芳, 刘泊, 施莲辉.一种改进的BP算法及其在模式识别中的应用[J].哈尔滨理工大学学报, 2003 (3) :90-92, 95.
[4]关山, 聂鹏.L-M优化算法BP网络在刀具磨损量预测中的应用[J].机床与液压, 2012, 40 (15) :22-26.
磨损状态实时监测 篇5
随着MES系统(Manufacturing Execution System,生产运行系统)在石化行业应用的成熟,其在生产过程中发挥的管理作用日益显现。 为确保企业主要生产设备以最佳状态、长时期地实现安全可靠运行, 可以通过运用关键设备状态监测技术,对企业重要机泵设备实施运行状态监测,实时了解掌握机泵运行状态,以提升企业设备管理水平。
关键设备状态监测系统是利用DCS系统(Distributed Control System, 离散控制系统) 中现有的对重要机泵的状态进行自动监测、 判断和存储的数据信息, 通过企业MES系统中PHD (Process History Database) 实时数据库采集到的DCS系统的实时数据,实现报表生成及网页浏览功能。 该系统的主要目的是充分利用现有数据, 通过信息技术手段进行加工和处理,使设备管理人员一方面可以实时、 准确地掌握设备运行状态,同时又可以掌握各机泵的运行时间及停机次数,保障生产的安全、可靠和稳定运行。
1系统设计与实现
利用实时数据对主要设备的运行状态实施监测,需要从实时位号的选取、实时数据的采集、逻辑判断、服务器自动执行、网页展示、计算统计及后台数据库等几个方面考虑。
1.1 PHD实时数据库访问方法
在Honeywell的PHD实时数据库中提供了可供应用程序调用的动态链接库Phdapinet.dll, 该动态链接库包含了Uniformance.PHD基类, 利用该基类下的子类可以实现对PHD的访问、 实时数据的读写以及PHD服务器状态参数信息与RDI(Real-time Data Interface,实时数据库接口) 信息的查询,并能实现实时数据点的新建、 历史数据的修改和删除等操作,还可以实现与DCS的通信。 调用该动态链接库访问PHD时需要注意以下几点:
(1) 访问PHD的可选参数有:Server Version (PHD版本)、Host Name (PHD服务器IP地址)、User Name (PHD服务器用户名)、Password (PHD服务器密码)、Windows Username (PHD服务器登录用户名)、Windows Password (PHD服务器登录密码)、Port(服务器端口)。
(2) 如果应用程序与PHD服务器同处于本地网络段, 那么访问PHD时只需要提供Server Version、Host Name、User Name、Password以及Port五个参数,本地网络访问PHD服务器的端口号默认为3100。
(3) 如果应用程序与PHD服务器处于不同的网络段, 那么访问PHD时除了需要提供Server Version、Host Name、User Name、Password以及Port这5 个参数以外还必须提供Windows Username和Windows Password,远程访问PHD服务器的端口号默认为3150。
利用PHD实时数据库实现主要设备运行状态监测时,将主要设备运行状态相关的各项控制点通过实时数据位号对应,没有位号的,采用替代位号与设备对应;根据业务人员提供的设备位号,对应到MES系统的实时数据的位号,将用于判断设备停机还是启用的逻辑关系等数据进行收集、存储并加工成新的信息资源,在Web上展示以供设备管理人员进行统计分析。PHD实时数据库的数据来自各生产装置的DCS系统的实时信息,以网页形式展现各个装置的关键设备运行状况,例如机泵的当前运行状态、停机次数、停机时间等,帮助设备管理人员实时掌握第一手现场信息,指导生产。
1.2 系统实现方法
主要设备运行状态监测系统采用两种方式来实现对设备运行状态信息的监测,一种方式是定制Windows服务,这种方式是将实时数据从PHD服务中提取出来, 通过位号的配置信息实现位号值的判断, 得出当前状态是停用还是启动状态;另一种方式是定制Web页面,数据结果通过Web页方式展示。
(1)定制Windows服务, 开发设备运行状态服务程序, 定时从后台数据库读取设备信息,提取PHD服务器实时采集值,根据配置信息, 获取计算逻辑, 判断出当前设备是运行/ 停用状态,与数据库表对照,看设备状态是否相同,如果状态不同则更新记录信息, 并做出相应处理; 如果状态相同, 则保持原状态不变。
(2) 定制Web页面浏览, 软件架构采用B / S模式, 利用成熟的Web浏览器技术在Web页面上给出用户查询界面, 为管理员用户提供数据维护、用户权限及位号配置等功能。
1.3 身份认证
系统要求用户使用统一的PTR域进行单一认证。用户在登录信息系统运行监测平台时,用户权限配置所用的用户名统一使用公司邮箱,可以避免用户在多个系统之间切换时产生用户名和密码混淆的问题, 与企业信息门户、MES系统等公司推广使用的信息化建设系统保持一致。
2关键技术与实现
2.1 设备运行状态判别
企业的设备监测数据很多,表1 中仅列出有代表性的位号。
通过表1 中的数据可以看出:
(1) 在监测主要设备的运行情况时, 一部分设备有监测位号(如表中的2、3、4、5、8、9),对于有监测位号的设备,又可分为采集值设备与采集开关量设备这两种。 对于采集值设备,根据设备的采集值与该设备位号所对应的设备启用和停用的临界值进行比较来判断此设备的启用或停用状态;对于开关量设备,将采集到的值与配置信息中的状态值进行对比,即可判断出设备的启用或停用状态。
(2) 位号属性一般可分为正逻辑位号和负逻辑位号, 如正常运行状态值为ON、OPEN、1、2,故障停机状态值为OFF、0 的位号,属于正逻辑位号(如表中2、4、5、8、9);如正常运行状态值为0,故障停机状态值为1 的位号,则属于负逻辑位号(如表中3)。
(3) 还有一部分设备没有监测位号, 需要通过替代位号来监测机泵的状态,这些位号大部分是采集值位号(如表中1、6、7)。 判断方法是:当属于正逻辑位号值时(如表中1、7),当采集值大于等于启动设置值时,则判断此设备是启用状态,相反,当采集值小于停用状态设置值时, 则判断此设备为停用状态;当属于负逻辑位号值时(如表中6),当采集值小于等于启动设备值时,则判断此设备是启用状态,相反,当采集值大于停用状态设置值时,则判断此设备为停用状态。
2.2 采集数据处理
主要设备运行状态监测的位号大多数是开关逻辑变量(即0,1 值)。 实时数据库中的数据是由各装置点的BUFFER机上的实时数据同步而来的, 如果BUFFER机发生异常, 那么BUFFER机上的实时数据就不能有效地同步到实时数据库中;同时,如果实时数据库发生异常,则数据库中会产生一个默认值(这个默认值可能并不是实际值,只有待数据同步后,才能变换成实际值)。 这期间的位号采集值会发生波动,而这个波动是无效的,不能进行统计,需要把这部分的数据剔除掉。 因此,在系统设计时,需要将这部分数据进行处理。 具体处理方法如下。
设置一个表,表里面存放一个阈值,这个阈值设定了系统采集的次数,系统会按照这个阈值所设定的次数来提取实时数据(每隔三分钟自动采集一次),将这些数据信息放到缓存表中(缓存表的表结构与记录表信息的表结构一致)。
记录表中记录了每个位号的当前运行状态、状态变更的次数以及状态标志等信息。
根据系统每三分钟一次采集的数据,将每次采集的数据情况往缓存表中写入设备状态值信息(运行或停机)。 当系统取到阈值设定的次数时,对缓存表中的数据进行统计与分析,并得出设备的当前状态是运行或停机的结论,即如果这几次取得的数据都显示停机状态,则需要在记录表中将状态信息由运行状态变更为停机状态, 并在设备记录表中记录设备停机时间;如果这几次写入缓存表的数据为运行状态,则不改变记录表中的设备状态信息;当运行和停机这两种状态都有时,则判断哪种状态出现的次数多, 以出现次数多的状态作为设备的当前状态。 当记录表中的前次状态值与本次的状态值不同时,更新当前记录表的标志信息。 记录表的设备状态信息完成更新后,清除缓存表中所记录的停机或运行状态波动信息。 每重新更新一次记录表的状态标志,即完成了一次数据处理。
2.3 机泵停用情况判别及次数统计方法
按照用户的要求,机泵从运行状态转变成停用状态,算一次停机,而机泵如果一直处于停机状态,则不能算一次停机,同时机泵如果从停用状态变成运行状态时,也不能算一次停机。因此,只有当机泵在统计时间范围内,由运行状态转变成停用状态时,才计算出有效次数。在主要设备运行状态监测平台中,机泵停机次数的统计分三种情况:即在主界面上显示的当月停机次数和全年停机次数统计,以及在历史停机查询中的累计停机次数的统计。
在了解用户需求的前提下,数据库表结构的设计方案对数据的统计也起到了十分关键的作用。 系统在记录表中记录了每个设备的每次状态变更的时间点、当前状态等信息,这样当月停机次数的统计、全年停机次数的统计以及累计停机次数的统计很容易实现。
系统在最初运行时,统计结果总是与现场的实际情况不甚相符,这可能与数据采集过程的诸多环节出现异常而导致数据准确性下降有关。当开发人员在系统中设计并实现数据处理后,数据统计的准确率得到大大的提高,见图1。
3应用效果
利用实采数据实现对设备运行状态的监测,与其他一些实时数据库的应用开发有所不同,无论是实时数据采集技术还是设计方案都做了很大的改进,主要体现在:
(1) 数采连接机制不同。 一般的实时数据采集是借助于Oracle数据库技术及PHD实时数据库接口所提供的函数包来实现实时数据的提取, 而本监测系统则是通过PHD提供的PHDAPINET动态链接库访问实现实时数据采集, 后者通过直接访问PHD实时数据库, 减少了Oracle数据库服务器、Applications应用服务器等访问环节,同时动态链接库中对采集数据失败所给出的判断更加完善,返回信息更直接、迅速,采数效率高。
(2) 采数频率实现方法不同。 一般的数据采集频率借助Oracle数据库的定时任务作业调度方法实现, 而本监测系统采用了制作Windows服务的方法实现,将采集实时数据部分专门做成Windows服务,时钟自动包含其中,安装在服务器上,这样做无论是程序的安全性、 环境依赖性还是运行效率都做了改进。
通过采用动态链接库方式与Windows服务技术实现实时数据采集和设备状态监测, 可以使系统维护工作量大大减少。同时,这些技术在后续的其他实时数据库类的应用开发中得到持续应用,减少了开发成本,提高了研发效率。
参考文献
[1]黄永松,等.基于Honey Well PHD的应用开发技术研究[J].软件,2011,32(4):59-60.
磨损状态实时监测 篇6
一、核心概念与需求分析
所谓“互联网+”, 其实是互联网与传统行业的结合, 将互联网中的信息通信技术以及技术支撑平台与传统行业进行深度融合, 创造更广泛的以互联网为基础设施和实现工具的经济发展新形态, 让互联网的创新成果提升全社会的创新力和生产力。目前, 在信息运维实际工作中, 具体需求如下。
(一) 系统运行状态手工巡检效率低。
行业内的MIS系统 (管理信息系统) 虽然能够发现各个信息系统运行中的断点, 但缺少相应的技术手段来确认系统的运行状态, 仍需工作人员进行巡检手工排查。另外, 由于系统多、数据量大, 往往不能及时发现系统的故障。
(二) MIS系统及重要数据实时监测手段差。
缺乏对MIS系统及重要数据的实时监测手段。对于MIS系统数据库监测、应用系统展现服务监测仅能通过人工巡检的方式进行检查。因此, 对于重要数据的反应速度较慢, 不利于相关问题的快速解决, 不能满足行业对信息系统相关指标的考核要求。
(三) 数据统计报表自动化水平程度低。
信息系统使用情况与运行状况需定期进行统计, 传统的数据统计报表方式需要大量人员手工进行汇总, 自动化水平程度低, 而且报表在制作的过程中, 准确度易受人为因素的影响。
二、平台设计思想
围绕信息运维工作的要求及特点, 平台基于SSH2集成框架技术, 使用Java编程语言和Oracle 11g关系数据库, 以三层B/S结构进行开发。将面向对象的组件化开发技术应用到平台中来, 以My Eclipse 8.6为主要开发工具, 前台页面显示采用Fusion Charts图表可视化技术。
平台主要监控应用服务、总线服务、数据库服务和桌面终端服务等信息资源数据, 然后通过智能算法对数据进行深度分析, 最终实现分析结果和告警信息的集中显示和发布。在平台的视图层, 将Fusion Charts组件的各种图表作为平台的数据出口, 集中所有指标参数在一个监控界面上, 方便运维人员全方位实时了解信息系统运行状况。
三、平台实现功能
本文旨在在行业信息网络中建立一个实时有效的信息系统运行状态实时监测平台, 主要实现功能如下。
(一) 应用系统运行状态实时监测。
根据MIS系统对各应用系统运行中断点情况的采集, 平台经过连续断点的分析, 自动判断系统的运行状态, 在多系统、大数据的条件下也能及时发现系统故障, 改善人工进行手工排查的不足, 实现各系统故障的自动识别。
(二) MIS系统运行状态综合监测。
对MIS系统运行情况进行综合监测, 主要对MIS系统的展现、数据库等重要服务进行实时监控, 并快速地解决相关问题。
(三) 数据统计报表自动生成。
采用数据挖掘技术对运行数据进行深度统计分析, 记录信息系统使用情况与运行状况的数据, 并自动生成日报、周报和月报, 提高报表的准确度, 保证系统安全稳定运行。
四、平台测试
平台在测试的过程中主要采用了黑盒测试和白盒测试两种方法。在进行黑盒测试时, 由于要抛弃后台程序, 不考虑功能的实现方法, 按照实际的业务流程进行测试。项目组邀请了信息运维中心的相关人员进行参与, 通过他们来检测平台的每项功能能否正常工作;在进行白盒测试时, 项目组专业测试人员对代码和页面的源程序进行了相关测试。
由于信息系统运行状态实时监测平台要求方便快捷地展示企业内网中应用系统和网络设备的相关运行数据, 管理的资源种类多, 专业性强, 用户数量相对固定。所以, 平台在开展测试时是在实际的运行环境下进行的, 组织了相关用户对平台的功能进行了试用, 及时发现了平台存在的问题, 从而对问题进行了改进和完善。
五、结语
综上所述, 本文阐述了企业信息系统运行状态实时监测平台的设计思想和实现功能。本文所研发的信息系统运行状态实时监测平台借助互联网信息的技术力量, 在全球经济化的未来发展时代具有可持续扩展性, 并可以在竞争格局中极大地满足各行业发展的内在需求。互联网信息技术已经成为推动全球经济发展的制胜因素, 已经成为推动全人类文明进程发展的重要标杆。在此背景下, 基于“互联网+”的企业信息系统运行状态实时监测平台的建立需要多方协调与合作, 这是一个综合性的领域, 也是一个全新的领域, 所有的技术仍在不断发展中。
参考文献
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[3]曲杉, 秦挽星.高职学生顶岗实习管理系统的研究与实现[J].产业与科技论坛, 2016, 15 (10) :237~238