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德國傳感器Kytola SRKAN-10-6048

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參考價 面議
具體成交價以合同協(xié)議為準
  • 型號 Montabert Z92 St
  • 品牌 HBM/德國
  • 廠商性質 經銷商
  • 所在地 上海市

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更新時間:2018-12-03 11:36:57瀏覽次數(shù):381

聯(lián)系我們時請說明是化工儀器網上看到的信息,,謝謝!

產品簡介

上海荊戈是致力于為中國大陸廣大客戶提供一站式歐美原產工控機電設備,,儀器儀表,,備品備件的采購供應商,。公司立足上海,,輻射,??偛课挥跉W洲航空中心德國法蘭克福,100%原裝正品,源頭采購,。
公司名稱:上海荊戈工業(yè)控制設備有限公司
德國傳感器Kytola SRKAN-10-6048

詳細介紹

上海荊戈工業(yè)控制設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工控機電設備,,儀器儀表,備品備件的采購供應商,。公司立足上海,,輻射??偛课挥跉W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驗,所有貨物均在國內進行二次包裝,,規(guī)避國內運輸風險,。

售后服務: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/流量計 的應用范圍以及應用注意事項,,需要對流量開關的工作原理進行*的了解,。 首先,,流量開關中有一個流體通道,,鈣通道在殼體內部,在通道上裝有一個內部裝有磁鐵的活塞,。工作的時候,,流體會給予一定的壓力,當活塞被液流所引起的壓力差推動時,,磁性活塞便會使設備內部的密封開關動作,,活塞的直徑決定了啟動流量。 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位。如果開關被開動后,,可進行遠傳報警或指示,,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大超過一般標準30%
靜力和力矩比一般標準高 10%
可比業(yè)內其他標準抓手手指長 10%
可比業(yè)內其他標準抓手手指重量重 15%
密封導軌等級 IP64 / 防護等級 IP67(帶空氣增壓)
耐腐蝕
高達三千萬次循環(huán)免維護

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標準安全保護    IP64
重復定位精度 +/-    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產品應用:汽車制造,、食品醫(yī)藥,、光盤生產、鋼鐵行業(yè),、電子領域,。德國SOMMER AUTOMATIC公司在自動化抓取、換裝等領域具有多年的設計,、生產歷史,;在汽車制造、包裝,、物流,、鑄造、設備生產等領域具有豐富的經驗,??蛻粲邪蟊姟汃R,、起亞,、現(xiàn)代、菲亞特,、奇瑞等諸多汽車生產制造商和配套供應商,,以及其他包裝、物流等行業(yè)的客戶,。德國Sommer-automatic主要產品包括機器抓手,、機器人快換盤、旋轉抓手,、旋轉托盤,、真空吸盤等自動化相關產品,產品質量在業(yè)內屬*水平,。SOMMER抓手GPP5000系列

應用行業(yè)
汽車制造,、食品醫(yī)藥、光盤生產,、鋼鐵行業(yè),、電子領域。在自動化抓取,、換裝等領域具有多年的設計,、生產歷史;
在汽車制造,、包裝,、物流、鑄造、設備生產等領域具有豐富的經驗,。
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制造商和配套供應商,,以及其他包裝,、物流等行業(yè)的客戶。
產品主要包括機器抓手,、機器人快換盤,、旋轉抓手、旋轉托盤,、真空吸盤等自動化相關產品,,產品質量在業(yè)內屬*水平。

主要產品包括:SOMMER-grippers(抓爪),,SOMMER-air vane motor(空氣馬達),,SOMMER-Linear cylinder(線性圓筒),SOMMER-robotics accessor(機器人輔助部件),,SOMMER-shock absorbers(緩沖器),,SOMMER-rotary cylinders(旋轉圓筒),SOMMER-vacuum component(真空組件),,SOMMER-axismodules(軸模塊),,SOMMER-swivelunits(轉體單位),SOMMER-separators(分離器),,SOMMER-toolchanger(工具),,SOMMER-accessories(輔助部件),SOMMER-pivotjaw(樞軸)等,。

技術參數(shù)
回轉氣缸GP系列
凸輪開關安裝在夾爪定位傳感
中心夾持同步夾鉗
光滑球引導通過滾動摩擦
精度高,,由于低活動指南
免維護了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基地為雄厚實力基礎,,并借助分布在五大洲四十多個國家的代理機構和在法國,、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,,向世界機械加工業(yè)及自動化生產領域提供優(yōu)質的產品和服務,。我公司直接德國原廠采購,保證產品質量和貨期,。

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)。其產品主要應用于精密機械及加工領域,。
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)生產廠和標準及特種卡爪生產廠,其,。
總部位于工業(yè)名城斯圖加特市附近,。依靠其獨到的產品開發(fā)、的產品質量,、現(xiàn)代化的生產技術和高效的經營管理手段,,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多款里程碑式的產品進入市場,,在全球范圍內提出了新的標準。

德國SCHUNK雄克的主做產品
1.自動化夾持系統(tǒng)
包括自動抓取模塊,、轉位模塊,、直線模塊、機器人附件以及客戶解決方案,。
其中標準機械手和抓取模塊產品系統(tǒng)豐富,,被廣泛應用于各種工業(yè)領域。其驅動方式分為氣動驅動和電動驅動,。包含數(shù)十個標準系列近二百種規(guī)格,。在這些抓取模塊中有二指平動機械手,二指張角式機械手以及三心機械手,。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機械式夾具和VERO-S零點快換夾持系統(tǒng)等產品系列組成,。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、*的密封及免維護特性,、高效的短錐定位設計,、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,。同時與機床商合作,,已經在國內的發(fā)動機缸體、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,,其夾具結構亦極大的簡化,。
3.卡盤
此類產品包括動力卡盤、手動卡盤以及中心架等,。雄克公司曼根(Mengen)分廠具有數(shù)十年設計生產車床卡盤類產品的經驗,。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 *的模塊化防護套筒系統(tǒng),,為車床卡盤減少設置時間。ROTA NCO 三爪動力卡盤(沒有卡盤通孔)將zui大的卡爪行程與zui大的夾持力結合在一起,。已經在立式車床上大受歡迎,。 ROTA 2B堅硬雙爪用于強有力的切削加工。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高的回轉精度和重復精度,使它既可用于旋轉加工也可用于固定加工,,應用靈活多樣,。
4.刀柄
TOTAL TOOLING 雄克*刀具系統(tǒng)夾持方案:統(tǒng)一供應精密刀具夾持系統(tǒng)、通用刀具及動平衡技術,。廣泛覆蓋了各種用戶要求和加工任務,。
液壓刀柄
液壓刀柄
TENDO 靜壓膨脹式刀柄
TRIBOS 應力鎖緊式刀柄
SINO 減振型強力刀柄
CELSIO 熱縮刀柄
5.卡爪
1200 多種標準型號卡爪可適用于各種車床,用高品質鋼和鋁制成,。
雄克公司在開發(fā)和生產標準卡爪和特種卡爪方面有著幾十年之久的經驗和能力,,并借此成為各種類型夾持技術領域中zui理想的合作伙伴。
6.特殊的液壓膨脹夾持技術
液壓膨脹式夾持技術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圓夾持,。典型的用途是應用在車削、銑削,、磨削和腐蝕領域,。液壓膨脹式夾持技術大多用于金屬和木材工業(yè)以及模具制造和醫(yī)藥技術行業(yè)。

企業(yè)歷史
德國雄克公司成立,。
1966年在德國市場 推出標準系列卡爪,。
1978年推出基于液壓膨脹技術的高精度液壓刀柄。
1982年開發(fā)出模塊化機械手系統(tǒng),,在德國獲得科技進步獎,,并很快在工業(yè)自動化領域得到廣泛應用。
1994年收購一德國較有名卡盤生產廠,,并在之后數(shù)年中進行了大規(guī)模擴建,。
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)培訓中心,。
2003年 Amtec Robotics公司加入雄克集團,擴展了雄克機器人驅動部件產品,,使其自動化產品的范圍更加完善,。
2005年德國雄克集團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
 
產品型號:

OMRONMY2N-J relay
OMRONMY4N-J power relay 220V
OMRONMY4N-J, 220/240 VAC Relay
ABB"AX521 C1, 1SAP250100R0001, ABB"
ABB"CI590-CS31-HA A2, 1SAP221100R0001, ABB"
ABB"CM574-RS A3, 1SAP170400R0001, ABB"
ABB"DC523 D4, 1SAP240500R0001, ABB"
ABB"DI524 B7, 1SAP240000R0001, ABB"
ABB"PM573-ETH A2, 1SAP130300R0271, ABB"
ABBA50-30. 3P, ABB
ABBA95FP-30, 3P, ABB
ABBABB, CM574 RS
ABBN22E, ABB
ABBS3H-D, SACE S3, ABB, 3P, 150A second S3L, SACE S3, ABB, 3P, 150A
ABBАВВ, AX521
ABBАВВ, CI590
ABBАВВ, DC522
ABBАВВ, DC523
ABBАВВ, DI524
pepperl+fuchsPepperl+Fuchs, KFD2-EB2R4AB
pepperl+fuchsPepperl+Fuchs, KFD2-SR2-Ex2.W
pepperl+fuchsPepperl+Fuchs, KFD2-SRA-Ex4
pepperl+fuchsPepperl+Fuchs, KFD2-STC4-Ex2
pepperl+fuchsPepperl+Fuchs, KFD2-VR2-Ex1.50M
pepperl+fuchsНомер детали KFD2-RR-Ex1, Pepperl+Fuchs
EuchnerCES-AR-C01-AH-SA
Schubert & SalzerS20211/015VG0003M+S40601
SCHUNKA-SWK-011-A50-SIP
SCHUNKISO-A50-R
SCHUNKSWO-E20-A
SCHUNKSWO-E20-K
SCHUNKSWO-E3A-A
SCHUNKSWO-E3A-K
Spohn & BurkhardtV048K3
Spohn & BurkhardtVNS022FN18KKVR 1Z 9P1.9P1
Spohn & BurkhardtVNS02FN18SKER 1Z 9P1
DemagDRS 160-A45-B-O-B-H-W30 Nr.254477-76590044-05
DemagDRS 160-A45-E-O-B-H-W30
soclafc10188 250v/ac-6a
keystoneKPE063UVPA002E3
RohmOVS-150 ID:429503
CONDUTECHV0201 3/4‘ DN20 400bar
KOBOLDRN60+DRM625N08
pallHC2206FCS6Z
pallHC9020FCS4Z
pallPFD-8
MTRCPE-1
MTRF210K+S21
MTRTH3
MTRTR1462
MARKESGS02-0001
LaippleMA80L/6 L111052370027002
Mini-CircuitsBTRM-50+
Mini-CircuitsC6177-10
Mini-CircuitsHAT-1+
Mini-CircuitsHAT-10+
Mini-CircuitsHAT-2+
Mini-CircuitsHAT-30+
Mini-CircuitsHAT-5+
Mini-CircuitsZDC-20-3
M-CLEAN908-00006
VacuumschmelzeZKB 480/210-54F6
VacuumschmelzeZKB 480/301-56-220HE7
RoedersteinPhawos 1/2667/1.5Ks KL 610056
HARTING 
LubconX-12-3814-9633-003
NorgrenPM/31092,,pls see the pic
Maximator36A6H8GB
MSYSTEM|ISOLATION AMPLIFIER|KVS-55-H OUT 0~5V
Optron GmbH9900015
Optron GmbH9900052
IMS Messsysteme GmbH(RADIATION SHUTTER) DC24V,0.6A 600...1300C IMS-IDENT NO:19708 IMS-PART NR:5133-013
IMS Messsysteme GmbH160KV WITH PROTECTION HOSE L=7M
SIEMENS2MF0 142-5Y
SchneiderXCSM4102L10
parkerPK252HK001
parkerPK502HK001
parkerPK602HK001
parkerRG2HLTS251
parkerRG2HLTS301
parkerRK2HLTS251
parkerRK2HLTS301
DesoutterESP1-A
DesoutterSLB012-A1000-S4Q-NE
DesoutterSLB020-A1000-S4Q-NE
DesoutterSLB030-A1000-S4Q-NE
DesoutterSLB050-A1000-S4Q-NE
LEROY-SOMERS07PMB500-S 380V/110V(06105)
G.R.A.SLT360EX
G.R.A.STS360
parkerPCL401-04-HK27-101
KSR KueblerMG-ADU-VK5-TS-L3150/M3000(T) No :100352872
LTADF200
hydac0330 R 010 P/HC
Hypertac GmbH201,231,020
Hypertac GmbH202,561,020
Hypertac GmbHLPPA06BNNNN00004
Hypertac GmbHSPGA12NNN000
KrohneOPTIFLUX 4300C DN40
SCHROFF60715-029
LEROY-SOMERLSK2004M08
moogD791-5045;S16JOQA6VSB0-P
BronkhorstLEY-514N-ABD-33-K :M13206078A mat.nr 102089807 3000 mln/min N2
binder 79 1413 148 05
VerderBushings Kit 859.0037
VerderControl valve Kit859.0116
HegweinBDAK P-1060 N/1302011
brinkmannSTE143/270+1116
KemkraftMODEL 225-IO17
ELMORC1
Vaisala4GD310-E2C
HEMA75-1200-100
JUMO902004/10-390-1003-1-6-65-117-21/000
KRAHKRAH-RWI 04/08D,GF 16x85B 40R+-3%
KRAHKRAH-RWI 07/08D,GF 16x85B 32R+-3%
KRAHKRAH-RWI 07/08D,GF 16x85B 50R+-3%
Helios06413.1510.2000
KUEBLERR1/8MSL90SB231
marposs3613243300-13ZH0247
JUMOATHF-70/G +20-500℃
Nass Magnet0550 00.1-00/4995 Art.-Nr.108-030-0267
Maximator36A6H8GB
JESCOMAGDOS LP 2 P/N: 10231182 S/N: 102P0000276
BrahmaRE3
MatuschekFMCL-H200
MatuschekFMSP-FCB00
kistler4577A1C1
kistler4701A10B
kistlerKSM103820-5
KRIZ|PROXIMITY SWITCH|IN8-30HTPS(WITH 16M CABLE)

關于液壓機的噪音問題,,一直是大家頭疼的問題,我們一走進廠房,,那機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.改造生產工藝和選用低噪音液壓機,。

2.提高機械加工及裝配精度,,以減少機械振動和摩擦產生的噪聲。

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計,。在安排廠礦平面設計時,,應將主要噪聲源車間或裝置遠離要求安靜的車間、試驗室,、辦公室等,,或將高噪聲設備盡量集中,以便于控制,。

2.利用加設屏障阻止噪聲傳播,,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構筑物等。

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,、制氧機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

1.對工人進行個人防護,,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網絡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鍵,。

根據(jù)摩擦學理論,,當軸承流動面的內環(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,,每當滾子滾過損傷點,都會產生一次振動,。假設軸承零件為剛體,,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,,以達到對功率譜進行平滑從而突出故障信息。定義信號:為包絡,。倒譜包絡模型實質是對從傳感器獲得的信號進行倒頻譜分析,,然后對其倒頻譜信號進行包絡提取,,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網絡進行故障診斷的原理

神經網絡的組織結構是由求解問題的領域特征決定的,。由于故障診斷系統(tǒng)的復雜性,,將神經網絡應用于障診斷系統(tǒng)的設計中,將是大規(guī)模神經網絡的組織和學習問題,。為了減少工作的復雜性,,減少網絡的學習時間,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)則子集來組織網絡。每個規(guī)則子集是一個邏輯上獨立的子網絡的映射,,規(guī)則子集間的聯(lián)系,,通過子網絡的權系矩陣表示。各個子網絡獨立地運用BP學習算法分別進行學習訓練,。由于分解后的子網絡比原來的網絡規(guī)模小得多且問題局部化了,,從而使訓練時間大為減少。利用集成BP網絡進行液壓泵軸承故障診斷的信息處理能力源于神經元的非線性機理特性和BP算法,。

3,、神經網絡魯棒性的研究

神經網絡的魯棒性是指神經網絡對故障的容錯能力。眾所周知,,人腦具有容錯特性,,大腦中個別神經元的損傷不會使它的總體性能發(fā)生嚴重的降級,這是因為大腦中每一概念并非只保存在一個神經元中,,而是散布于許多神經元及其連接之中,。大腦可以通過再次學習,使因一部分神經元的損傷而淡忘的知識重新表達在剩余的神經元中,。由于神經網絡是對生物神經元網絡的模擬,,所以神經網絡的大特征是具有聯(lián)想記憶功能,即神經網絡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神經網絡魯棒性統(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,,利用集成神經網絡進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高(76%~100%)因而集成神經網絡具有很強能力

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網絡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鍵,。

根據(jù)摩擦學理論,當軸承流動面的內環(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,每當滾子滾過損傷點,,都會產生一次振動,。假設軸承零件為剛體,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,以達到對功率譜進行平滑從而突出故障信息,。定義信號:為包絡,。倒譜包絡模型實質是對從傳感器獲得的信號進行倒頻譜分析,然后對其倒頻譜信號進行包絡提取,,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網絡進行故障診斷的原理

神經網絡的組織結構是由求解問題的領域特征決定的,。由于故障診斷系統(tǒng)的復雜性,將神經網絡應用于障診斷系統(tǒng)的設計中,,將是大規(guī)模神經網絡的組織和學習問題,。為了減少工作的復雜性,減少網絡的學習時間,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)則子集來組織網絡。每個規(guī)則子集是一個邏輯上獨立的子網絡的映射,,規(guī)則子集間的聯(lián)系,,通過子網絡的權系矩陣表示。各個子網絡獨立地運用BP學習算法分別進行學習訓練,。由于分解后的子網絡比原來的網絡規(guī)模小得多且問題局部化了,,從而使訓練時間大為減少。利用集成BP網絡進行液壓泵軸承故障診斷的信息處理能力源于神經元的非線性機理特性和BP算法,。

3,、神經網絡魯棒性的研究

神經網絡的魯棒性是指神經網絡對故障的容錯能力,。眾所周知,,人腦具有容錯特性,大腦中個別神經元的損傷不會使它的總體性能發(fā)生嚴重的降級,,這是因為大腦中每一概念并非只保存在一個神經元中,,而是散布于許多神經元及其連接之中。大腦可以通過再次學習,,使因一部分神經元的損傷而淡忘的知識重新表達在剩余的神經元中,。

123由于神經網絡是對生物神經元網絡的模擬,所以神經網絡的大特征是具有聯(lián)想記憶功能,,即神經網絡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神經網絡魯棒性統(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,利用集成神經網絡進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高(76%~100%)因而集成神經網絡具有很強能力,。

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