化工儀器網(wǎng)
詳細(xì)介紹
上海荊戈工業(yè)控制設(shè)備有限公司是致力于為中國(guó)大陸廣大客戶提供一站式歐美原產(chǎn)工控機(jī)電設(shè)備，儀器儀表，備品備件的采購(gòu)供應(yīng)商。公司立足上海，輻射。總部位于歐洲航空中心德國(guó)法蘭克福，100%原裝正品，源頭采購(gòu)
航班周期：每周安排航班，保證貨物時(shí)效，
貨物包裝：長(zhǎng)期以來(lái)積累了大量貨物運(yùn)輸包裝經(jīng)驗(yàn)，所有貨物均在國(guó)內(nèi)進(jìn)行二次包裝，規(guī)避?chē)?guó)內(nèi)運(yùn)輸風(fēng)險(xiǎn)。
售后服務(wù)：客服，返修集中操作，完善的售后系統(tǒng)確?？蛻魺o(wú)后顧之憂。
處理效率：ERP系統(tǒng)做單，可以提供訂單全程查詢。
在工業(yè)和生活中都很常見(jiàn)。要想了解德國(guó)Honsberg流量開(kāi)關(guān)/流量計(jì) 的應(yīng)用范圍以及應(yīng)用注意事項(xiàng)，需要對(duì)流量開(kāi)關(guān)的工作原理進(jìn)行*的了解。 首先，流量開(kāi)關(guān)中有一個(gè)流體通道，鈣通道在殼體內(nèi)部，在通道上裝有一個(gè)內(nèi)部裝有磁鐵的活塞。工作的時(shí)候，流體會(huì)給予一定的壓力，當(dāng)活塞被液流所引起的壓力差推動(dòng)時(shí)，磁性活塞便會(huì)使設(shè)備內(nèi)部的密封開(kāi)關(guān)動(dòng)作，活塞的直徑?jīng)Q定了啟動(dòng)流量。 如果液流減少，壓力會(huì)隨著改變，此時(shí)不銹鋼彈簧會(huì)推動(dòng)活塞復(fù)位。如果開(kāi)關(guān)被開(kāi)動(dòng)后，可進(jìn)行遠(yuǎn)傳報(bào)警或指示，還可以將其集成在自動(dòng)控制系統(tǒng)里。這些就是流量開(kāi)關(guān)的簡(jiǎn)單運(yùn)行原理。
SOMMER抓手GPP5000系列
2指平行抓手
GPP5000 系列
通用型"
夾持力zui大超過(guò)一般標(biāo)準(zhǔn)30%
靜力和力矩比一般標(biāo)準(zhǔn)高 10%
可比業(yè)內(nèi)其他標(biāo)準(zhǔn)抓手手指長(zhǎng) 10%
可比業(yè)內(nèi)其他標(biāo)準(zhǔn)抓手手指重量重 15%
密封導(dǎo)軌等級(jí) IP64 / 防護(hù)等級(jí) IP67（帶空氣增壓）
耐腐蝕
高達(dá)三千萬(wàn)次循環(huán)免維護(hù)
zui大操作氣壓 8 [bar]
zui小操作氣壓 3 [bar]
操作溫度 -10 ... +90 [°C]
zui高操作溫度 +90 [°C]
zui低操作溫度 -10 [°C]
重量 0.08 [kg]
張開(kāi)抓取力 150 [N]
閉合抓取力 140 [N]
抓取方向 Au?en- / Innengreifen
單邊行程 2.5 [mm]
zui大抓手手指長(zhǎng)度 65 [mm]
張開(kāi)時(shí)間 0.01 [s]
閉合時(shí)間 0.01 [s]
閉合時(shí)間/張開(kāi)時(shí)間 0.01 / 0.01 [s]
根據(jù)IEC 60529標(biāo)準(zhǔn)安全保護(hù) IP64
重復(fù)定位精度 +/- 0.01 [mm]
每指zui大重量 0.12 [kg]
每循環(huán)耗氣體積 2.1 [cm?]
德國(guó)Sommer-automatic產(chǎn)品應(yīng)用：汽車(chē)制造、食品醫(yī)藥、光盤(pán)生產(chǎn)、鋼鐵行業(yè)、電子領(lǐng)域。德國(guó)SOMMER AUTOMATIC公司在自動(dòng)化抓取、換裝等領(lǐng)域具有多年的設(shè)計(jì)、生產(chǎn)歷史；在汽車(chē)制造、包裝、物流、鑄造、設(shè)備生產(chǎn)等領(lǐng)域具有豐富的經(jīng)驗(yàn)?？蛻粲邪蟊?、寶馬、起亞、現(xiàn)代、菲亞特、奇瑞等諸多汽車(chē)生產(chǎn)制造商和配套供應(yīng)商，以及其他包裝、物流等行業(yè)的客戶。德國(guó)Sommer-automatic主要產(chǎn)品包括機(jī)器抓手、機(jī)器人快換盤(pán)、旋轉(zhuǎn)抓手、旋轉(zhuǎn)托盤(pán)、真空吸盤(pán)等自動(dòng)化相關(guān)產(chǎn)品，產(chǎn)品質(zhì)量在業(yè)內(nèi)屬*水平。SOMMER抓手GPP5000系列
應(yīng)用行業(yè)
汽車(chē)制造、食品醫(yī)藥、光盤(pán)生產(chǎn)、鋼鐵行業(yè)、電子領(lǐng)域。在自動(dòng)化抓取、換裝等領(lǐng)域具有多年的設(shè)計(jì)、生產(chǎn)歷史；
在汽車(chē)制造、包裝、物流、鑄造、設(shè)備生產(chǎn)等領(lǐng)域具有豐富的經(jīng)驗(yàn)。
客戶有包含大眾、寶馬、起亞、現(xiàn)代、菲亞特、奇瑞等諸多汽車(chē)生產(chǎn)制造商和配套供應(yīng)商，以及其他包裝、物流等行業(yè)的客戶。
產(chǎn)品主要包括機(jī)器抓手、機(jī)器人快換盤(pán)、旋轉(zhuǎn)抓手、旋轉(zhuǎn)托盤(pán)、真空吸盤(pán)等自動(dòng)化相關(guān)產(chǎn)品，產(chǎn)品質(zhì)量在業(yè)內(nèi)屬*水平。
主要產(chǎn)品包括：SOMMER-grippers（抓爪），SOMMER-air vane motor（空氣馬達(dá)），SOMMER-Linear cylinder（線性圓筒），SOMMER-robotics accessor（機(jī)器人輔助部件），SOMMER-shock absorbers（緩沖器），SOMMER-rotary cylinders（旋轉(zhuǎn)圓筒），SOMMER-vacuum component（真空組件），SOMMER-axismodules（軸模塊），SOMMER-swivelunits（轉(zhuǎn)體單位），SOMMER-separators（分離器），SOMMER-toolchanger（工具），SOMMER-accessories（輔助部件），SOMMER-pivotjaw（樞軸）等。
技術(shù)參數(shù)
回轉(zhuǎn)氣缸GP系列
凸輪開(kāi)關(guān)安裝在夾爪定位傳感
中心夾持同步夾鉗
光滑球引導(dǎo)通過(guò)滾動(dòng)摩擦
精度高，由于低活動(dòng)指南
免維護(hù)了10000000次
高溫版本（150°C）可根據(jù)要求
SOMMER氣缸工作原理
SGW25NC
VEG14-B
GH62150-B
GH6280-B-09
GH1188-2-0-03
sf100-180d4-c
SF100-180N-C-09
GK25N-B
GK35N-B
GS810-B
HAR80-01
GP45-B
GK20N-B
CDKPK00630
WWR125F-B
WWR125L-B
XYZ100
MFS204KHC替代MFS303KHC30
SF100-90N-C
NJ8-E2S
NJ8-E2S-05
SF100-180N-C
GZ25-35D
GP412SC-C
GP110
GP224-B
SF155M-C
WV1/8XB
GP224-BT
GP45-BT
GP420NC-C
GH6260-B
NJ8-E2s/04
SW50D4-C
MGD806N
GD316NO-C
PRN150-100
SSF100-180N-C/09 AA835AJ
CDKPK00630
GG1110FNC-01
NJ8-E2S
NJ8-E2S-05
GP408NC-C
WWR100F-B
WWR100L-B
WWR80F-B
WWR80L-B
GVM5
ZUB0018
NJR04-E2SK
SOMMER抓手GPP5000系列
SCHUNK雄克氣缸德國(guó)正品直銷(xiāo)
雄克公司以其四大生產(chǎn)基地為雄厚實(shí)力基礎(chǔ)，并借助分布在五大洲四十多個(gè)國(guó)家的代理機(jī)構(gòu)和在法國(guó)、英國(guó)、瑞士、瑞典、奧地利、比利時(shí)、荷蘭、意大利、美國(guó)、中國(guó)的子公司，向世界機(jī)械加工業(yè)及自動(dòng)化生產(chǎn)領(lǐng)域提供優(yōu)質(zhì)的產(chǎn)品和服務(wù)。我公司直接德國(guó)原廠采購(gòu)，保證產(chǎn)品質(zhì)量和貨期。
德國(guó)Schunk公司成立于1945年，是一家具有多年歷史的中型德國(guó)企業(yè)。其產(chǎn)品主要應(yīng)用于精密機(jī)械及加工領(lǐng)域。
SCHUNK雄克公司是德國(guó)較有名的精密夾具和自動(dòng)化抓取系統(tǒng)制造商，也是靜壓膨脹式夾具系統(tǒng)生產(chǎn)廠和標(biāo)準(zhǔn)及特種卡爪生產(chǎn)廠，其。
總部位于工業(yè)名城斯圖加特市附近。依靠其獨(dú)到的產(chǎn)品開(kāi)發(fā)、的產(chǎn)品質(zhì)量、現(xiàn)代化的生產(chǎn)技術(shù)和高效的經(jīng)營(yíng)管理手段，得以獨(dú)占夾緊和抓取系統(tǒng)行業(yè)之鰲頭。從公司成立至今，德國(guó)雄克先后推出了60多款里程碑式的產(chǎn)品進(jìn)入市場(chǎng)，在全球范圍內(nèi)提出了新的標(biāo)準(zhǔn)。
德國(guó)SCHUNK雄克的主做產(chǎn)品
1.自動(dòng)化夾持系統(tǒng)
包括自動(dòng)抓取模塊、轉(zhuǎn)位模塊、直線模塊、機(jī)器人附件以及客戶解決方案。
其中標(biāo)準(zhǔn)機(jī)械手和抓取模塊產(chǎn)品系統(tǒng)豐富，被廣泛應(yīng)用于各種工業(yè)領(lǐng)域。其驅(qū)動(dòng)方式分為氣動(dòng)驅(qū)動(dòng)和電動(dòng)驅(qū)動(dòng)。包含數(shù)十個(gè)標(biāo)準(zhǔn)系列近二百種規(guī)格。在這些抓取模塊中有二指平動(dòng)機(jī)械手，二指張角式機(jī)械手以及三心機(jī)械手。其抓取重量從數(shù)克至數(shù)百公斤不等。
2.模塊化工件夾持系統(tǒng)
該系統(tǒng)由TANDEM氣動(dòng)夾具、KONTEC機(jī)械式夾具和VERO-S零點(diǎn)快換夾持系統(tǒng)等產(chǎn)品系列組成。其中雄克開(kāi)發(fā)的Vero-S零點(diǎn)快換系統(tǒng)，因其更高的夾持力、*的密封及免維護(hù)特性、高效的短錐定位設(shè)計(jì)、整個(gè)不銹鋼材料選擇，特別適用于切削加工的高效、高精度夾持。同時(shí)與機(jī)床商合作，已經(jīng)在國(guó)內(nèi)的發(fā)動(dòng)機(jī)缸體、缸蓋加工中實(shí)現(xiàn)直接的夾持，僅通過(guò)錐形定位銷(xiāo)及拉緊模塊組合，一次裝夾，五面加工，其夾具結(jié)構(gòu)亦極大的簡(jiǎn)化。
3.卡盤(pán)
此類(lèi)產(chǎn)品包括動(dòng)力卡盤(pán)、手動(dòng)卡盤(pán)以及中心架等。雄克公司曼根（Mengen）分廠具有數(shù)十年設(shè)計(jì)生產(chǎn)車(chē)床卡盤(pán)類(lèi)產(chǎn)品的經(jīng)驗(yàn)。雄克高速動(dòng)力卡盤(pán)具有夾持精度高、磨損小、夾緊力大而穩(wěn)定、動(dòng)平衡好的特性，特別適用于高速CNC車(chē)床。
ROTA THW plus *的模塊化防護(hù)套筒系統(tǒng)，為車(chē)床卡盤(pán)減少設(shè)置時(shí)間。ROTA NCO 三爪動(dòng)力卡盤(pán)（沒(méi)有卡盤(pán)通孔）將zui大的卡爪行程與zui大的夾持力結(jié)合在一起。已經(jīng)在立式車(chē)床上大受歡迎。 ROTA 2B堅(jiān)硬雙爪用于強(qiáng)有力的切削加工。ROTA-S plus居于地位的手動(dòng)卡盤(pán)，帶有創(chuàng)新型卡爪快換系統(tǒng)。大通孔以及zui高的回轉(zhuǎn)精度和重復(fù)精度，使它既可用于旋轉(zhuǎn)加工也可用于固定加工，應(yīng)用靈活多樣。
4.刀柄
TOTAL TOOLING 雄克*刀具系統(tǒng)夾持方案：統(tǒng)一供應(yīng)精密刀具夾持系統(tǒng)、通用刀具及動(dòng)平衡技術(shù)。廣泛覆蓋了各種用戶要求和加工任務(wù)。
液壓刀柄
液壓刀柄
TENDO 靜壓膨脹式刀柄
TRIBOS 應(yīng)力鎖緊式刀柄
SINO 減振型強(qiáng)力刀柄
CELSIO 熱縮刀柄
5.卡爪
1200 多種標(biāo)準(zhǔn)型號(hào)卡爪可適用于各種車(chē)床，用高品質(zhì)鋼和鋁制成。
雄克公司在開(kāi)發(fā)和生產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)卡爪和特種卡爪方面有著幾十年之久的經(jīng)驗(yàn)和能力，并借此成為各種類(lèi)型夾持技術(shù)領(lǐng)域中zui理想的合作伙伴。
6.特殊的液壓膨脹夾持技術(shù)
液壓膨脹式夾持技術(shù)多方面適用于工件或刀具夾持，既可用于外圓夾持也可用于內(nèi)圓夾持。典型的用途是應(yīng)用在車(chē)削、銑削、磨削和腐蝕領(lǐng)域。液壓膨脹式夾持技術(shù)大多用于金屬和木材工業(yè)以及模具制造和醫(yī)藥技術(shù)行業(yè)。
企業(yè)歷史
德國(guó)雄克公司成立。
1966年在德國(guó)市場(chǎng) 推出標(biāo)準(zhǔn)系列卡爪。
1978年推出基于液壓膨脹技術(shù)的高精度液壓刀柄。
1982年開(kāi)發(fā)出模塊化機(jī)械手系統(tǒng)，在德國(guó)獲得科技進(jìn)步獎(jiǎng)，并很快在工業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。
1994年收購(gòu)一德國(guó)較有名卡盤(pán)生產(chǎn)廠，并在之后數(shù)年中進(jìn)行了大規(guī)模擴(kuò)建。
1997年開(kāi)發(fā)出用于加工中心的模塊式工件夾緊系統(tǒng)。
2001年 HAUSEN分廠落成。
2002年在德國(guó)總部建成高度現(xiàn)代化的新型研發(fā)培訓(xùn)中心。
2003年 Amtec Robotics公司加入雄克集團(tuán)，擴(kuò)展了雄克機(jī)器人驅(qū)動(dòng)部件產(chǎn)品，使其自動(dòng)化產(chǎn)品的范圍更加完善。
2005年德國(guó)雄克集團(tuán)在中國(guó)投資成立雄克獨(dú)資子公司。SCHUNK雄克氣缸德國(guó)正品直銷(xiāo)
產(chǎn)品型號(hào)：
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關(guān)于液壓機(jī)的噪音問(wèn)題，一直是大家頭疼的問(wèn)題，我們一走進(jìn)廠房，那機(jī)器的噪音讓我們難以忍受，下面我向大家介紹幾點(diǎn)怎么樣去解決噪音問(wèn)題！
降低聲源噪聲
1.改造生產(chǎn)工藝和選用低噪音液壓機(jī)。
2.提高機(jī)械加工及裝配精度，以減少機(jī)械振動(dòng)和摩擦產(chǎn)生的噪聲。
3.對(duì)高壓、高速氣流要降低壓差和流速，或改變氣流噴嘴形狀。
在傳播途中控制
1.在總體布局上合理設(shè)計(jì)。在安排廠礦平面設(shè)計(jì)時(shí)，應(yīng)將主要噪聲源車(chē)間或裝置遠(yuǎn)離要求安靜的車(chē)間、試驗(yàn)室、辦公室等，或?qū)⒏咴肼曉O(shè)備盡量集中，以便于控制。
2.利用加設(shè)屏障阻止噪聲傳播，或利用天然地形如山崗、土坡、樹(shù)林，草叢或不怕吵鬧的高大建筑物或加設(shè)構(gòu)筑物等。
3.利用聲源的指向性特點(diǎn)來(lái)控制噪聲。如將高壓鍋爐排汽、高爐放風(fēng)、制氧機(jī)排氣等排出口朝向曠野或天空，以減少對(duì)環(huán)境的影響。
對(duì)接受者的防護(hù)
1.對(duì)工人進(jìn)行個(gè)人防護(hù)，如佩帶耳塞、耳罩頭盔等防噪聲用品。
2.采取工人輪換作業(yè)，縮短工人進(jìn)入高噪聲環(huán)境的工作時(shí)間。
在航空工業(yè)中，液壓系統(tǒng)的工作性能直接影響著飛機(jī)的安全和旅客的生命，而液壓泵是液壓系統(tǒng)的動(dòng)力源，因此對(duì)液壓泵的狀態(tài)監(jiān)控與軸承故障診斷尤為重要。軸承故障是液壓泵常見(jiàn)的故障模式之一，由于軸承故障所引起的附加振動(dòng)相對(duì)于液壓泵的固有振動(dòng)較弱，因而很難把故障信息從信號(hào)中分離開(kāi)來(lái)。到目前為止，對(duì)液壓泵軸承故障的故障診斷尚缺少十分有效的方法。本文提出在頻域和倒頻域進(jìn)行特征提取，旨在解決軸承特征提取困難的問(wèn)題并利用集成BP網(wǎng)絡(luò)解決多故障診斷與識(shí)別和魯棒性問(wèn)題。
1、液壓泵軸承故障的特征提取
對(duì)于機(jī)械系統(tǒng)而言，如有故障則一定會(huì)引起系統(tǒng)的附加振動(dòng)。振動(dòng)信號(hào)是動(dòng)態(tài)信號(hào)，它包含的信息豐富，很適合進(jìn)行故障診斷。但是如果附加振動(dòng)信號(hào)由于固有信號(hào)或外界干擾對(duì)故障信號(hào)的干擾很大而淹沒(méi)，那么如何從振動(dòng)信號(hào)中提取有用信號(hào)就顯得十分關(guān)鍵。
根據(jù)摩擦學(xué)理論，當(dāng)軸承流動(dòng)面的內(nèi)環(huán)、外環(huán)滾道及滾柱上出現(xiàn)一處損傷，滾道的表面平滑受到破壞，每當(dāng)滾子滾過(guò)損傷點(diǎn)，都會(huì)產(chǎn)生一次振動(dòng)。假設(shè)軸承零件為剛體，不考慮接觸變形的影響，滾子沿滾道為純滾。
Hilbert變換用于信號(hào)分析中求時(shí)域信號(hào)的包絡(luò)，以達(dá)到對(duì)功率譜進(jìn)行平滑從而突出故障信息。定義信號(hào)：為包絡(luò)。倒譜包絡(luò)模型實(shí)質(zhì)是對(duì)從傳感器獲得的信號(hào)進(jìn)行倒頻譜分析，然后對(duì)其倒頻譜信號(hào)進(jìn)行包絡(luò)提取，從而雙重性地突出了故障信息，為信噪比小的故障特征的提取提供了依據(jù)。
2、集成BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行故障診斷的原理
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組織結(jié)構(gòu)是由求解問(wèn)題的領(lǐng)域特征決定的。由于故障診斷系統(tǒng)的復(fù)雜性，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于障診斷系統(tǒng)的設(shè)計(jì)中，將是大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組織和學(xué)習(xí)問(wèn)題。為了減少工作的復(fù)雜性，減少網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)時(shí)間，本文將故障診斷知識(shí)集合分解為幾個(gè)邏輯上獨(dú)立的子集合，每個(gè)子集合再分解為若干規(guī)則子集，然后根據(jù)規(guī)則子集來(lái)組織網(wǎng)絡(luò)。每個(gè)規(guī)則子集是一個(gè)邏輯上獨(dú)立的子網(wǎng)絡(luò)的映射，規(guī)則子集間的聯(lián)系，通過(guò)子網(wǎng)絡(luò)的權(quán)系矩陣表示。各個(gè)子網(wǎng)絡(luò)獨(dú)立地運(yùn)用BP學(xué)習(xí)算法分別進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練。由于分解后的子網(wǎng)絡(luò)比原來(lái)的網(wǎng)絡(luò)規(guī)模小得多且問(wèn)題局部化了，從而使訓(xùn)練時(shí)間大為減少。利用集成BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行液壓泵軸承故障診斷的信息處理能力源于神經(jīng)元的非線性機(jī)理特性和BP算法。
3、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)魯棒性的研究
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的魯棒性是指神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)故障的容錯(cuò)能力。眾所周知，人腦具有容錯(cuò)特性，大腦中個(gè)別神經(jīng)元的損傷不會(huì)使它的總體性能發(fā)生嚴(yán)重的降級(jí)，這是因?yàn)榇竽X中每一概念并非只保存在一個(gè)神經(jīng)元中，而是散布于許多神經(jīng)元及其連接之中。大腦可以通過(guò)再次學(xué)習(xí)，使因一部分神經(jīng)元的損傷而淡忘的知識(shí)重新表達(dá)在剩余的神經(jīng)元中。由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是對(duì)生物神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的模擬，所以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大特征是具有聯(lián)想記憶功能，即神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以由以往的知識(shí)組合，在部分信息丟失或部分信息不確定的條件下，用剩余的特征信息做出正確的診斷。
表2給出了軸承6個(gè)特征信息中某些輸入特征不正確或不確定情況下正確診斷和識(shí)別的成功率。
表1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)魯棒性統(tǒng)計(jì)表
輸入特征不確定元素診斷成功率
一個(gè)特征參數(shù)不確定100%
二個(gè)特征參數(shù)不確定94%
三個(gè)特征參數(shù)不確定76%
123;四個(gè)特征參數(shù)不確定70%
五個(gè)特征參數(shù)不確定20%
六個(gè)特征參數(shù)不確定8%
由表1可以看出，利用集成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行故障診斷可以在丟失了大量信息的情況下(近一半特征參數(shù)不確定)仍可以作出正確判斷的成功率相當(dāng)高(76%~100%)因而集成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很強(qiáng)能力
在航空工業(yè)中，液壓系統(tǒng)的工作性能直接影響著飛機(jī)的安全和旅客的生命，而液壓泵是液壓系統(tǒng)的動(dòng)力源，因此對(duì)液壓泵的狀態(tài)監(jiān)控與故障診斷尤為重要。軸承故障是液壓泵常見(jiàn)的故障模式之一，由于軸承故障所引起的附加振動(dòng)相對(duì)于液壓泵的固有振動(dòng)較弱，因而很難把故障信息從信號(hào)中分離開(kāi)來(lái)。到目前為止，對(duì)液壓泵軸承故障的故障診斷尚缺少十分有效的方法。本文提出在頻域和倒頻域進(jìn)行特征提取，旨在解決軸承特征提取困難的問(wèn)題并利用集成BP網(wǎng)絡(luò)解決多故障診斷與識(shí)別和魯棒性問(wèn)題。
1、液壓泵軸承故障的特征提取
對(duì)于機(jī)械系統(tǒng)而言，如有故障則一定會(huì)引起系統(tǒng)的附加振動(dòng)。振動(dòng)信號(hào)是動(dòng)態(tài)信號(hào)，它包含的信息豐富，很適合進(jìn)行故障診斷。但是如果附加振動(dòng)信號(hào)由于固有信號(hào)或外界干擾對(duì)故障信號(hào)的干擾很大而淹沒(méi)，那么如何從振動(dòng)信號(hào)中提取有用信號(hào)就顯得十分關(guān)鍵。
根據(jù)摩擦學(xué)理論，當(dāng)軸承流動(dòng)面的內(nèi)環(huán)、外環(huán)滾道及滾柱上出現(xiàn)一處損傷，滾道的表面平滑受到破壞，每當(dāng)滾子滾過(guò)損傷點(diǎn)，都會(huì)產(chǎn)生一次振動(dòng)。假設(shè)軸承零件為剛體，不考慮接觸變形的影響，滾子沿滾道為純滾。
Hilbert變換用于信號(hào)分析中求時(shí)域信號(hào)的包絡(luò)，以達(dá)到對(duì)功率譜進(jìn)行平滑從而突出故障信息。定義信號(hào)：為包絡(luò)。倒譜包絡(luò)模型實(shí)質(zhì)是對(duì)從傳感器獲得的信號(hào)進(jìn)行倒頻譜分析，然后對(duì)其倒頻譜信號(hào)進(jìn)行包絡(luò)提取，從而雙重性地突出了故障信息，為信噪比小的故障特征的提取提供了依據(jù)。
2、集成BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行故障診斷的原理
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組織結(jié)構(gòu)是由求解問(wèn)題的領(lǐng)域特征決定的。由于故障診斷系統(tǒng)的復(fù)雜性，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于障診斷系統(tǒng)的設(shè)計(jì)中，將是大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組織和學(xué)習(xí)問(wèn)題。為了減少工作的復(fù)雜性，減少網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)時(shí)間，本文將故障診斷知識(shí)集合分解為幾個(gè)邏輯上獨(dú)立的子集合，每個(gè)子集合再分解為若干規(guī)則子集，然后根據(jù)規(guī)則子集來(lái)組織網(wǎng)絡(luò)。每個(gè)規(guī)則子集是一個(gè)邏輯上獨(dú)立的子網(wǎng)絡(luò)的映射，規(guī)則子集間的聯(lián)系，通過(guò)子網(wǎng)絡(luò)的權(quán)系矩陣表示。各個(gè)子網(wǎng)絡(luò)獨(dú)立地運(yùn)用BP學(xué)習(xí)算法分別進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練。由于分解后的子網(wǎng)絡(luò)比原來(lái)的網(wǎng)絡(luò)規(guī)模小得多且問(wèn)題局部化了，從而使訓(xùn)練時(shí)間大為減少。利用集成BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行液壓泵軸承故障診斷的信息處理能力源于神經(jīng)元的非線性機(jī)理特性和BP算法。
3、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)魯棒性的研究
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的魯棒性是指神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)故障的容錯(cuò)能力。眾所周知，人腦具有容錯(cuò)特性，大腦中個(gè)別神經(jīng)元的損傷不會(huì)使它的總體性能發(fā)生嚴(yán)重的降級(jí)，這是因?yàn)榇竽X中每一概念并非只保存在一個(gè)神經(jīng)元中，而是散布于許多神經(jīng)元及其連接之中。大腦可以通過(guò)再次學(xué)習(xí)，使因一部分神經(jīng)元的損傷而淡忘的知識(shí)重新表達(dá)在剩余的神經(jīng)元中。
123由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是對(duì)生物神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的模擬，所以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大特征是具有聯(lián)想記憶功能，即神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以由以往的知識(shí)組合，在部分信息丟失或部分信息不確定的條件下，用剩余的特征信息做出正確的診斷。
表2給出了軸承6個(gè)特征信息中某些輸入特征不正確或不確定情況下正確診斷和識(shí)別的成功率。
表1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)魯棒性統(tǒng)計(jì)表
輸入特征不確定元素診斷成功率
一個(gè)特征參數(shù)不確定100%
二個(gè)特征參數(shù)不確定94%
三個(gè)特征參數(shù)不確定76%
四個(gè)特征參數(shù)不確定70%
五個(gè)特征參數(shù)不確定20%
六個(gè)特征參數(shù)不確定8%
由表1可以看出，利用集成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行故障診斷可以在丟失了大量信息的情況下(近一半特征參數(shù)不確定)仍可以作出正確判斷的成功率相當(dāng)高(76%~100%)因而集成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很強(qiáng)能力。
化工儀器網(wǎng)