[发明专利]一种冷轧机液压AGC故障诊断专家系统在审

专利信息
申请号: 201510706640.9 申请日: 2015-10-26
公开(公告)号: CN106607461A 公开(公告)日: 2017-05-03
发明(设计)人: 邓辉;周浩;谢奎;贺豪;钱晓明 申请(专利权)人: 天津工业大学
主分类号: B21B38/00 分类号: B21B38/00
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 300160*** 国省代码: 天津;12
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摘要:
搜索关键词: 一种 冷轧机 液压 agc 故障诊断 专家系统
【说明书】:

技术领域

本发明涉及机械设备状态监测技术,具体为一种冷轧机液压AGC故障诊断专家系统。

背景技术

随着轧机自动化水平以及对板带材的质量要求的日益提高,对冷轧机的执行机构和控制机构的性能要求就越来越高,导致冷轧机的液压系统结构和信息传递过程越来越复杂,尤其是对于以冷轧机AGC系统为代表的工业电伺服系统。液压AGC系统是一个机、电、液综合系统,工作原理和结构均比较复杂,其中的机械系统、电气系统和液压系统任一系统或其某一部件的故障都会引发整个系统产生故障,其工作的可靠程度直接影响生产的连续性和冷轧机工作的可靠性,并且其故障的发生往往具有随机性。传统的诊断技术已经不能满足要求,针对于其故障诊断的复杂性,国内的研究人员开发了相应的专家系统来对液压AGC系统进行故障诊断。

现有的故障诊断专家系统通常由人机接口、推理机、故障诊断知识库、数据库、知识获取机构和解释机构六大部分,如图1所示。在执行过程中,专家或工程师通过故障诊断专家系统输入输出知识,更新、完善故障诊断知识库;一般用户可以通过故障诊断专家系统输入打算求解的问题、已知事实及向系统提出询问;液压AGC系统通过故障诊断专家系统输出运行结果、回答用户的询问或向用户索取进一步的事实,最终为维修人员提供智能化的专家指导服务。

现有液压AGC系统故障诊断专家系统不能满足日益增加的设备在线诊断与远程维护的需要,传统控制器在技术上无法跟上先进的故障诊断技术的发展,缺乏对设备进行运行状态监控,故障诊断功能无法实现在线对大量监测数据的采集处理与分析诊断,同时没有远程数据通讯功能。

在申请人检索的范围内,目前有关冷轧机液压AGC的专利主要集中在改善其控制方法,以提高其控制精度方面,而有关对冷轧机液压AGC故障诊断专家系统方面的文献还未见报道。

发明内容

本发明的目的是提供一种冷轧机液压AGC故障诊断专家系统,以解决现有技术的难题。本专家系统采用“云”的概念,组建一个基于“云”的冷轧机液压AGC远程故障诊断专家系统。所有的数据库管理均由云专家服务器完成,计算、推理以及解释等也由云专家服务器完成,维修专家通过登录可以随时随地通过工控机终端接入网络,可以更新保存在云专家服务器中的故障诊断知识库及其他数据库,用户通过终端接入网络可以随时访问故障诊断专家系统进行故障判排,所有的访问和维修记录自动保存于云专家服务器的相应数据库。

本发明由工控机终端1,现场状态监测与数据采集模块2、传感器与无线传输模块3、无线网络汇聚点模块4、云专家服务器模块5组成。其中,工控机终端1包括人机交互模块11、现场客户端数据库模块12和用户管理模块13。

现场状态监测与数据采集模块2包括模拟信号采集卡模块21、数字信号采集卡模块22、网络信号连接模块23和信号分析与处理模块24。上述单元均通过现场状态监测与数据采集模块局部总线25相互连接。

传感器与无线传输模块3包括测温传感器阵列模块31、位置传感器阵列模块32、振动传感器阵列模块33、压力传感器模块34、油液传感器模块35和无线传输模块36以及传感器与无线传输模块局部总线37。

云专家服务器模块5包括专家数据库模块51,推理机构模块52,解释机构模块53和故障诊断知识库54和设备运行数据库55。

本发明的特点和有益的效果在于:依据本发明建立的一种冷轧机液压AGC故障诊断专家系统,能够充分利用高速发展的软硬件技术及网络优势,将通过现场采集的或通过网络采集的数据分析与处理后送到云专家服务器以便专家系统进行分析整理,充分发挥远程专家系统的优势,提高冷轧机液压AGC系统的可靠性。

附图说明

图1是现有冷轧机液压AGC故障诊断专家系统组成结构示意图。

图2是本发明冷轧机液压AGC故障诊断专家系统组成结构示意图。

具体实施方式

以下通过实施例及其附图对本发明的技术方案做进一步的说明。

本专家系统采用“云”的概念,组建一个基于“云”的冷轧机液压AGC远程故障诊断专家系统。所有的数据库管理均由云专家服务器完成,计算、推理以及解释等也由云专家服务器完成,维修专家通过登录可以随时随地通过工控机终端接入网络,可以更新保存在云专家服务器中的故障诊断知识库及其他数据库,用户通过终端接入网络可以随时访问故障诊断专家系统进行故障判排,所有的访问和维修记录自动保存于云专家服务器的相应数据库。

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