基于故障树反演的JH39机械压力机故障诊断系统研究
本文针对JH39-800机械压力机故障种类较多且难以诊断的特点，研究和讨论了一种故障诊断方法并建立故障诊断系统，能够对其润滑系统的异常情况迅速做出判断，从而及时发现故障。 本文从JH39-800机械压力机各个部件的工作原理入手，熟悉整个系统，详细了解润滑系统功能及原理，收集基本信息和数据，分析出各部件的常见故障并且探索故障原因，建立故障树并进行定性分析和定量分析。构建BP神经网络算法，在MATLAB中对BP神经网络进行训练和仿真，根据检测到的故障信号，进行故障诊断，再运用故障树反演的方法计算故障概率。建立JH39-800机械压力机故障诊断的数据库系统，以数据库为基础，BP神经网络为核心，编写故障诊断程序，结合TWINCAT2自动化软件构建出基于BECKHOFF控制系统的故障诊断系统。通过BECKHOFF相关模块对故障信号进行处理，带入诊断系统中进行分析，得出诊断结果。将实验结果与仿真结果进行对比，分析诊断系统对各种故障信号的识别能力，判断该故障诊断系统的诊断效果。 经过实验验证，该故障诊断系统对于故障信号具有一定的识别能力，能够有效地进行故障诊断，有助于在线判断JH39-800机械压力机内部的多种故障。同时，此方法也适用于其他同类型机械压力机故障诊断。
机械压力机;故障诊断系统;故障树;系统设计
合肥工业大学
硕士
机械电子工程
翟华;张兰军
2017
中文
TG315.5;TH172
80
2017-07-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）