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,，備品備件的采購供應(yīng)商。公司立足上海,，輻射,。總部位于歐洲航空中心德國法蘭克福,，100%原裝正品,，源頭采購
航班周期：每周安排航班，保證貨物時效,，
貨物包裝：長期以來積累了大量貨物運輸包裝經(jīng)驗,，所有貨物均在國內(nèi)進(jìn)行二次包裝，規(guī)避國內(nèi)運輸風(fēng)險,。
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,。要想了解德國Honsberg流量開關(guān)/流量計 的應(yīng)用范圍以及應(yīng)用注意事項，需要對流量開關(guān)的工作原理進(jìn)行*的了解,。 首先,，流量開關(guān)中有一個流體通道，鈣通道在殼體內(nèi)部,，在通道上裝有一個內(nèi)部裝有磁鐵的活塞。工作的時候,，流體會給予一定的壓力,，當(dāng)活塞被液流所引起的壓力差推動時,，磁性活塞便會使設(shè)備內(nèi)部的密封開關(guān)動作，活塞的直徑?jīng)Q定了啟動流量,。 如果液流減少,，壓力會隨著改變，此時不銹鋼彈簧會推動活塞復(fù)位,。如果開關(guān)被開動后,，可進(jìn)行遠(yuǎn)傳報警或指示，還可以將其集成在自動控制系統(tǒng)里,。這些就是流量開關(guān)的簡單運行原理,。
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 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 IP64 / 防護(hù)等級 IP67（帶空氣增壓）
耐腐蝕
高達(dá)三千萬次循環(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大抓手手指長度 65 [mm]
張開時間 0.01 [s]
閉合時間 0.01 [s]
閉合時間/張開時間 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Sommer-automatic產(chǎn)品應(yīng)用：汽車制造、食品醫(yī)藥,、光盤生產(chǎn),、鋼鐵行業(yè)、電子領(lǐng)域,。德國SOMMER AUTOMATIC公司在自動化抓取,、換裝等領(lǐng)域具有多年的設(shè)計、生產(chǎn)歷史,；在汽車制造,、包裝、物流,、鑄造,、設(shè)備生產(chǎn)等領(lǐng)域具有豐富的經(jīng)驗?？蛻粲邪蟊?、寶馬、起亞,、現(xiàn)代,、菲亞特、奇瑞等諸多汽車生產(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Sommer-automatic主要產(chǎn)品包括機(jī)器抓手,、機(jī)器人快換盤,、旋轉(zhuǎn)抓手、旋轉(zhuǎn)托盤,、真空吸盤等自動化相關(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)
汽車制造、食品醫(yī)藥,、光盤生產(chǎn),、鋼鐵行業(yè)、電子領(lǐng)域,。在自動化抓取,、換裝等領(lǐng)域具有多年的設(shè)計、生產(chǎn)歷史,；
在汽車制造,、包裝、物流,、鑄造,、設(shè)備生產(chǎn)等領(lǐng)域具有豐富的經(jīng)驗。
客戶有包含大眾,、寶馬,、起亞、現(xiàn)代,、菲亞特,、奇瑞等諸多汽車生產(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,、旋轉(zhuǎn)抓手,、旋轉(zhuǎn)托盤、真空吸盤等自動化相關(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)通過滾動摩擦
精度高，由于低活動指南
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雄克氣缸德國正品直銷
雄克公司以其四大生產(chǎn)基地為雄厚實力基礎(chǔ),，并借助分布在五大洲四十多個國家的代理機(jī)構(gòu)和在法國,、英國、瑞士,、瑞典、奧地利,、比利時,、荷蘭、意大利,、美國,、中國的子公司，向世界機(jī)械加工業(yè)及自動化生產(chǎn)領(lǐng)域提供優(yōu)質(zhì)的產(chǎn)品和服務(wù),。我公司直接德國原廠采購,，保證產(chǎn)品質(zhì)量和貨期。
德國Schunk公司成立于1945年,，是一家具有多年歷史的中型德國企業(yè),。其產(chǎn)品主要應(yīng)用于精密機(jī)械及加工領(lǐng)域。
SCHUNK雄克公司是德國較有名的精密夾具和自動化抓取系統(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,。依靠其獨到的產(chǎn)品開發(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)營管理手段,，得以獨占夾緊和抓取系統(tǒng)行業(yè)之鰲頭,。從公司成立至今，德國雄克先后推出了60多款里程碑式的產(chǎn)品進(jìn)入市場,，在全球范圍內(nèi)提出了新的標(biāo)準(zhǔn),。
德國SCHUNK雄克的主做產(chǎn)品
1.自動化夾持系統(tǒng)
包括自動抓取模塊、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)動方式分為氣動驅(qū)動和電動驅(qū)動。包含數(shù)十個標(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氣動夾具,、KONTEC機(jī)械式夾具和VERO-S零點快換夾持系統(tǒng)等產(chǎn)品系列組成,。其中雄克開發(fā)的Vero-S零點快換系統(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、整個不銹鋼材料選擇,，特別適用于切削加工的高效,、高精度夾持。同時與機(jī)床商合作,，已經(jīng)在國內(nèi)的發(fā)動機(jī)缸體,、缸蓋加工中實現(xiàn)直接的夾持，僅通過錐形定位銷及拉緊模塊組合,，一次裝夾,，五面加工，其夾具結(jié)構(gòu)亦極大的簡化,。
3.卡盤
此類產(chǎn)品包括動力卡盤,、手動卡盤以及中心架等。雄克公司曼根（Mengen）分廠具有數(shù)十年設(shè)計生產(chǎn)車床卡盤類產(chǎn)品的經(jīng)驗,。雄克高速動力卡盤具有夾持精度高,、磨損小、夾緊力大而穩(wěn)定,、動平衡好的特性,，特別適用于高速CNC車床。
ROTA THW plus *的模塊化防護(hù)套筒系統(tǒng),，為車床卡盤減少設(shè)置時間,。ROTA NCO 三爪動力卡盤（沒有卡盤通孔）將zui大的卡爪行程與zui大的夾持力結(jié)合在一起。已經(jīng)在立式車床上大受歡迎,。 ROTA 2B堅硬雙爪用于強(qiáng)有力的切削加工,。ROTA-S plus居于地位的手動卡盤，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)型號卡爪可適用于各種車床,，用高品質(zhì)鋼和鋁制成,。
雄克公司在開發(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)驗和能力，并借此成為各種類型夾持技術(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
德國雄克公司成立,。
1966年在德國市場 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年開發(fā)出模塊化機(jī)械手系統(tǒng)，在德國獲得科技進(jìn)步獎,，并很快在工業(yè)自動化領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用,。
1994年收購一德國較有名卡盤生產(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)動部件產(chǎn)品，使其自動化產(chǎn)品的范圍更加完善,。
2005年德國雄克集團(tuán)在中國投資成立雄克獨資子公司,。SCHUNK雄克氣缸德國正品直銷
產(chǎn)品型號：
| THORN SECURRITY | Minerva AC power supply module (non-addressable) 557.180.002 |
| SESINO | M18-40/ |
| Hengstler | R158TD/1000ED 37KX-CO-S |
| P&G CONTROLS | JC2000-T-XYZ-POPOP-40-HL-R-N-H |
| ZIEHL-ABEGG | QK08B-2EM.50.CH |
| SCHMERSAL | G50-050M22-2281-21 M22Y-1600-1-1368-3 |
| SCHMERSAL | ML441-11YT |
| VEGA | BAR40X.GA121UHGXKX+LA 3240R02-005-80 |
| ABB | 2TLA020046R0000 EVA |
| ABB | 2TLA020051R0700 ADAM E 0.5M |
| ABB | 2TLA020052R1000 VITAL |
| heidenhain | 331704-34 |
| CARLO GAVAZZI | VDE 0660 |
| PMA | KS90 9404 410 41001 |
| Dewrance | P83RV080PFDA |
| Vickers | 25V14A Clockwise direction |
| Vickers | 25V21A Clockwise direction |
| Vickers | 35V25A Clockwise direction |
| Vickers | 35V35A Clockwise direction |
| Vickers | 35V38A Clockwise direction |
| TWK | SRD 66-4096 R 4096 C2 Z02 |
| TWK | ZD-P3L0-11 |
| STAHLWILLE | 40031214 |
| Wurth | 713304179 |
| IFM | E11252 |
| IFM | IF5817 IFB3004-BPKG/V4A/US |
| Datasensor | 1S-12-D1-03 |
| S+S | MEB2431162 |
| Solartron | DTR-5-P DIGITAL PROBE |
| Megger | 510005 |
| Megger | 510836-1 |
| Megger | 512117 |
| Megger | 514440-2 |
| Megger | 569001- KIT |
| Megger | 835140-1 |
| Megger | OTS60PB- UK2-UK-4C |
| Megger | TTR330-47 |
| S.T.M | AMF1 80/3 M3 O.L.W.O. 43029817 |
| MONEC | MTC-3074V3 |
| Elgo | GMIX 1A-010-3.0 |
| Gemue | G0324 2M147441C4010210 |
| richter | LS20 220-240V 50-60HZ 20W |
| TORQ | KZS-1 AC220V DC99V |
| THORLABS | ：12052324 S121C 400-1100nm 500mW |
| Traco Power | TEN5-1211 IN 9-18VDC OUT 5VDC/1000mA |
| SIKO | DA10-1711 406 17-25-2-i-XX |
| Alco | PS3-W6S 16-21BAR/DC24V |
| Gestra | NRG 21-11 Range H=800 mm R 1 1/2 IP65 max 6 bar Temp.: 164 °C |
| Gestra | NRR 2-2 e, 057805, 24V~, 50/60Hz, 6VA, E54/15W05 |
| Trapo | KRD380150125-03 |
| Trapo | KRD380210120-03 |
| Hager | 210X70X2000(BRA652101DELN) |
| Hager | BRA701002ELN |
| RNA | SLK-05 |
| RNA | SRC-N 200-2R 110V/60HZ (31190431) |
| RNA | SRC-N 200-2R 200V/50HZ |
| Rose+Krieger | 134000000.2.1 |
| Rose+Krieger | 8.24030.2.0500 |
| Rose+Krieger | FS 40 CODE-NR. 1 34000000 20 |
| Rose+Krieger | L=300(82403020300) |
| ATOS | DLKZOR-T-140-L7141 |
| ATOS | DLKZOR-TE-140-L7141 |
| west-cs | Cal control #9900 |
| ALLEN-BRADLEY | 1440-VST02-01RA |
| ALLEN-BRADLEY | 1492-SP B10 10A" |
| ALLEN-BRADLEY | 1492-SP B20 20A" |
| ALLEN-BRADLEY | 1492-SP2B100 SER. C |
| ALLEN-BRADLEY | 1606-XLS480E SER. A |
| ALLEN-BRADLEY | 1756-1756-CN2R |
| ALLEN-BRADLEY | 1756-A10 B |
| ALLEN-BRADLEY | 1756-DNB/D |
| ALLEN-BRADLEY | 1756-EN2TR |
| ALLEN-BRADLEY | 1756-L71 |
| ALLEN-BRADLEY | 1756-PB75R, I/O-110W/75W |
| ALLEN-BRADLEY | 1756-RM2 |
| ALLEN-BRADLEY | 1786-TPS/C REV H01 |
| ALLEN-BRADLEY | 1794-0F41 |
| ALLEN-BRADLEY | 1794-0W8 |
| ALLEN-BRADLEY | 1794-1F41 |
| ALLEN-BRADLEY | 1794-ACNR15 |
| ALLEN-BRADLEY | 1794-IB16, |
| ALLEN-BRADLEY | 1794-IB16, |
| ALLEN-BRADLEY | 1794-IE8 |
| ALLEN-BRADLEY | 1794-IJ2 |
| ALLEN-BRADLEY | 1794-IRT8 |
| ALLEN-BRADLEY | 1794-OB16, |
| ALLEN-BRADLEY | 6181P-2PXPDC, Ser E, PN-27626 |
| ALLEN-BRADLEY | 6186M-19PT, PN-34352, |
| ALLEN-BRADLEY | 700-HC24Z24 SER-D |
| ALLEN-BRADLEY | 700-HRV52TU24 |
| ALLEN-BRADLEY | 800F-N3R SER. A |
| ALLEN-BRADLEY | 800F-X01 SER. A |
| ALLEN-BRADLEY | 800F-X10 SER. A |
| ALLEN-BRADLEY | AS168X-CB2, |
| ALLEN-BRADLEY | MSR310P |
| ALLEN-BRADLEY | MSR320P |
| ALLEN-BRADLEY | MSR330P |
| ALLEN-BRADLEY | MVI56E-MNETCR |
| ALLEN-BRADLEY | XM-220 1440-SPD02-01RB |
| ALLEN-BRADLEY | XM-441 1440-REX00-04RD |
| Phoenix | Phoenix Contact, PS/1AC/24DC/20 |
| Phoenix | Phoenix Contact, QUINT-PS-100-240AC/24DC/10, |
| RITTAL | SK 3110，bimetal time-delay relay |
| RITTAL | SK 3110,thermo relay |
| OMRON | 61F-GP-N8 relay of the level control |
關(guān)于液壓機(jī)的噪音問題,，一直是大家頭疼的問題,，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怎么樣去解決噪音問題,！
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)械振動和摩擦產(chǎn)生的噪聲,。
3.對高壓、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。在安排廠礦平面設(shè)計時,，應(yīng)將主要噪聲源車間或裝置遠(yuǎn)離要求安靜的車間,、試驗室,、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來控制噪聲,。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,，以減少對環(huán)境的影響。
對接受者的防護(hù)
1.對工人進(jìn)行個人防護(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)的動力源,，因此對液壓泵的狀態(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的故障模式之一,，由于軸承故障所引起的附加振動相對于液壓泵的固有振動較弱,，因而很難把故障信息從信號中分離開來。到目前為止,，對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題并利用集成BP網(wǎng)絡(luò)解決多故障診斷與識別和魯棒性問題,。
1,、液壓泵軸承故障的特征提取
對于機(jī)械系統(tǒng)而言，如有故障則一定會引起系統(tǒng)的附加振動,。振動信號是動態(tài)信號,，它包含的信息豐富，很適合進(jìn)行故障診斷,。但是如果附加振動信號由于固有信號或外界干擾對故障信號的干擾很大而淹沒,，那么如何從振動信號中提取有用信號就顯得十分關(guān)鍵。
根據(jù)摩擦學(xué)理論,，當(dāng)軸承流動面的內(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)滾子滾過損傷點,，都會產(chǎn)生一次振動,。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變換用于信號分析中求時域信號的包絡(luò)，以達(dá)到對功率譜進(jìn)行平滑從而突出故障信息,。定義信號：為包絡(luò),。倒譜包絡(luò)模型實質(zhì)是對從傳感器獲得的信號進(jìn)行倒頻譜分析，然后對其倒頻譜信號進(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)計中,，將是大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組織和學(xué)習(xí)問題。為了減少工作的復(fù)雜性,，減少網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)時間,，本文將故障診斷知識集合分解為幾個邏輯上獨立的子集合，每個子集合再分解為若干規(guī)則子集,，然后根據(jù)規(guī)則子集來組織網(wǎng)絡(luò),。每個規(guī)則子集是一個邏輯上獨立的子網(wǎng)絡(luò)的映射，規(guī)則子集間的聯(lián)系,，通過子網(wǎng)絡(luò)的權(quán)系矩陣表示,。各個子網(wǎng)絡(luò)獨立地運用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)比原來的網(wǎng)絡(luò)規(guī)模小得多且問題局部化了,，從而使訓(xùn)練時間大為減少,。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)對故障的容錯能力,。眾所周知，人腦具有容錯特性,，大腦中個別神經(jīng)元的損傷不會使它的總體性能發(fā)生嚴(yán)重的降級,，這是因為大腦中每一概念并非只保存在一個神經(jīng)元中，而是散布于許多神經(jīng)元及其連接之中,。大腦可以通過再次學(xué)習(xí),，使因一部分神經(jīng)元的損傷而淡忘的知識重新表達(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別的成功率,。
表1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)魯棒性統(tǒng)計表
輸入特征不確定元素診斷成功率
一個特征參數(shù)不確定100%
二個特征參數(shù)不確定94%
三個特征參數(shù)不確定76%
123;四個特征參數(shù)不確定70%
五個特征參數(shù)不確定20%
六個特征參數(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)的動力源，因此對液壓泵的狀態(tài)監(jiān)控與故障診斷尤為重要,。軸承故障是液壓泵常見的故障模式之一,，由于軸承故障所引起的附加振動相對于液壓泵的固有振動較弱，因而很難把故障信息從信號中分離開來,。到目前為止,，對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題并利用集成BP網(wǎng)絡(luò)解決多故障診斷與識別和魯棒性問題,。
1、液壓泵軸承故障的特征提取
對于機(jī)械系統(tǒng)而言,，如有故障則一定會引起系統(tǒng)的附加振動,。振動信號是動態(tài)信號，它包含的信息豐富,，很適合進(jìn)行故障診斷,。但是如果附加振動信號由于固有信號或外界干擾對故障信號的干擾很大而淹沒，那么如何從振動信號中提取有用信號就顯得十分關(guān)鍵,。
根據(jù)摩擦學(xué)理論,，當(dāng)軸承流動面的內(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)滾子滾過損傷點,，都會產(chǎn)生一次振動,。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變換用于信號分析中求時域信號的包絡(luò),，以達(dá)到對功率譜進(jìn)行平滑從而突出故障信息。定義信號：為包絡(luò)。倒譜包絡(luò)模型實質(zhì)是對從傳感器獲得的信號進(jìn)行倒頻譜分析,，然后對其倒頻譜信號進(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)計中,，將是大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組織和學(xué)習(xí)問題。為了減少工作的復(fù)雜性,，減少網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)時間,，本文將故障診斷知識集合分解為幾個邏輯上獨立的子集合，每個子集合再分解為若干規(guī)則子集,，然后根據(jù)規(guī)則子集來組織網(wǎng)絡(luò),。每個規(guī)則子集是一個邏輯上獨立的子網(wǎng)絡(luò)的映射，規(guī)則子集間的聯(lián)系,，通過子網(wǎng)絡(luò)的權(quán)系矩陣表示,。各個子網(wǎng)絡(luò)獨立地運用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)比原來的網(wǎng)絡(luò)規(guī)模小得多且問題局部化了,，從而使訓(xùn)練時間大為減少,。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)對故障的容錯能力,。眾所周知，人腦具有容錯特性,，大腦中個別神經(jīng)元的損傷不會使它的總體性能發(fā)生嚴(yán)重的降級，這是因為大腦中每一概念并非只保存在一個神經(jīng)元中,，而是散布于許多神經(jīng)元及其連接之中,。大腦可以通過再次學(xué)習(xí)，使因一部分神經(jīng)元的損傷而淡忘的知識重新表達(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別的成功率,。
表1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)魯棒性統(tǒng)計表
輸入特征不確定元素診斷成功率
一個特征參數(shù)不確定100%
二個特征參數(shù)不確定94%
三個特征參數(shù)不確定76%
四個特征參數(shù)不確定70%
五個特征參數(shù)不確定20%
六個特征參數(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。
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