[发明专利]厚板轧机AGC伺服阀状态监测与故障诊断系统

权利要求书

1.一种厚板轧机AGC伺服阀状态监测与故障诊断系统，其特征在于，包括如下五个模块：诊断操作模块、诊断结果显示模块、信息输入模块、历史数据分析模块和神经网络训练模块；所述系统运行之前首先用传感器采集相应的信号数据并在线存储为文本文件；其中：

所述信息输入模块在轧机换取新的伺服阀时对新阀信息进行录入并保存数据，以供所述诊断操作模块调用；

所述神经网络训练模块在有新的伺服阀数据时，采用神经网络对该数据进行训练将结果加入知识库，并将该训练过的数据供所述诊断操作模块调用；

所述诊断操作模块读取待测试的文本文件，或/和所述信息输入模块和所述神经网络训练模块的数据，对伺服阀进行诊断，并把结果发送到所述诊断结果显示模块；

所述诊断结果显示模块则显示伺服阀的日期、阀号、位置号、诊断结果和健康度信息；

所述历史数据分析模块提供某一阀的历史运行状态信息查询。

2.根据权利要求1所述的厚板轧机AGC伺服阀状态监测与故障诊断系统，其特征是，所述诊断操作模块包括数据读取子模块和数据诊断按钮子模块，所述数据读取子模块用来选取需要测试的文本文件，判断数据的日期并将其中的数据传递给诊断结果显示模块中的时间变量；所述数据诊断子模块将数据读取子模块读取的数据进行处理后得到表征伺服阀工作状况的特征向量。

3.根据权利要求1所述的厚板轧机AGC伺服阀状态监测与故障诊断系统，其特征是，所述数据读取子模块读取待测试的数据的文本文件，每一天的数据文件读取5个，读取的同时不断判断读入数据的向量、日期、阀号是否相同以及是否有无效数据，并要求每次读取的文件中轧制次数不得少于10次，如果出现上述情况，则终止本次数据读取；如若读取数据正确，则将所有数据传递给数据诊断子模块中对应的变量；

所述数据诊断子模块将读取的数据进行处理，判断其健康状态即：首先判断阀的位置号是1#、2#还是3#，然后分别针对传动侧和操作侧进行处理，提取最终特征量：位移差均值，开口度均值、峰值、大数个数和穿越次数。

4.根据权利要求1-3任一项所述的厚板轧机AGC伺服阀状态监测与故障诊断系统，其特征是，所述诊断结果显示模块包括诊断结果显示子模块和健康度曲线显示子模块，所述诊断结果显示子模块显示的诊断结果包括日期显示、阀号显示、阀位置号显示、健康度数值显示以及最终诊断结果显示；所述健康度曲线显示子模块显示该阀最近10天的健康度状况；通过所述诊断结果显示模块可直观的看到伺服阀健康度趋势以及当前的状况。

5.根据权利要求4所述的厚板轧机AGC伺服阀状态监测与故障诊断系统，其特征是，所述诊断结果显示子模块，其中最终诊断结果有三种情况：正常、故障和待定；正常表示伺服阀各方面数据显示正常，故障表示伺服阀某一指标出现异常，系统出现故障，建议换阀；待定是指本次诊断与前次诊断相差较大，无法判定伺服阀健康度状态。

6.根据权利要求4所述的厚板轧机AGC伺服阀状态监测与故障诊断系统，其特征是，所述健康度曲线显示子模块，以折线图表示伺服阀健康度状态，横坐标为该阀的使用日期，若使用日期少于十天则全部显示，多于十天则显示十天；纵坐标为健康度数值，其范围是0-1，0为最差，1为最好；折线图中还有一条阈值线，为健康度数值的分界线；传动侧和操作侧健康度以不同颜色的曲线显示在同一图内。

7.根据权利要求1-3任一项所述的厚板轧机AGC伺服阀状态监测与故障诊断系统，其特征是，所述信息输入模块主要负责换上新的伺服阀之后对于新伺服阀信息的录入，此模块需要录入的信息包括输入伺服阀上机时间、编号以及上机位置号，并根据输入的信息将阀进行排序后进行保存；通过此模块可保存使用过的伺服阀的相关信息，便于诊断过程的准确判断，也可供以后分析使用。

8.根据权利要求1-3任一项所述的厚板轧机AGC伺服阀状态监测与故障诊断系统，其特征是，所述神经网络训练模块包括数据更新子模块与网络训练子模块，所述数据更新子模块在有新的伺服阀数据加入知识库时，进行数据更新；所述网络训练子模块采用神经网络对该数据进行网络训练，并将该训练过的数据供所述诊断操作模块调用；伺服阀在线状态的知识库集成在系统中，通过目前已有的数据按特征量的要求筛选出具有代表性的数据；知识库具有扩容和升级的功能。