[发明专利]一种用于籽棉分选喷阀的故障诊断方法

说明书

本发明公开了一种用于籽棉分选喷阀的故障诊断方法，属于设备故障检测技术领域，该方法采集振动信号，利用傅里叶变换实时计算在多个不同位置采集到的振动数据主要成分，记录这些主要成分的周期；获得校正以及去噪后的信号；将去噪后的信号按其各主成分周期打断后排列，形成输入张量；将去噪后的信号作为训练数据对特征提取和分类网络进行训练利用训练后的分类网络进行分类，得出喷阀阵列的具体故障情况。本发明能够加大采样频率以获得更高的准确率；借用图像处理领域的深度可分离卷积思想，达到隔离各位置采集的振动特征的目的；设置周期超参数，有依据地确定该参数值，相比其他模型更具可解释性和用于不同籽棉异纤分选机的针对性。

技术领域

本发明属于设备故障检测技术领域，具体涉及一种用于籽棉分选喷阀的故障诊断方法。

背景技术

我国棉花产业中籽棉异纤分选环节多设置在棉花原产地，新疆是我国重要的棉花产地，由于其空气湿度低、日间气温高，不利于籽棉存放和分选加工。因此，籽棉异纤分选场所常维持较高的室内湿度。籽棉异纤分选机通常是通过光谱相机识别出异纤坐标并且发送给传送带末端的喷阀装置，喷阀喷出高压气体将异纤剔除，但由于昼夜温差大、夜间气温低等气候特点难以克服，籽棉异纤分选机长时间运行过程中，容易在执行机构电磁喷阀内形成冷凝水甚至结冰，导致喷阀工作不正常，影响异纤除杂率。电磁喷阀数量多且执行动作小，难以通过人工观察确定故障，而传统的故障检测方法多用于具有规律动作的轴承、齿轮等机械装置，难以适用籽棉异纤分选机采用的高速喷阀阵列。因此喷阀阵列的在线故障检测对于籽棉异纤分选产业来说是一个亟待解决的技术难题。

发明内容

技术问题：针对现有技术中存在的上述问题，本发明所要解决的技术问题在于提供一种用于籽棉分选喷阀的故障诊断方法对喷阀阵列进行在线故障检测。

技术方案：为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案如下：

一种用于籽棉分选喷阀的故障诊断方法，在目标机器正常运行过程中，利用振动传感器采集喷阀阵列附近机壳上不同位置的无故障振动信号，利用傅里叶变换实时计算在多个不同位置采集到的振动数据主要成分，记录这些主要成分的周期；通过分解和重构，获得校正以及去噪后的信号；利用故障喷阀依次替换喷阀阵列中的每个喷阀，再次在相同位置采集故障振动信号，经过与喷阀阵列正常运行时相同的处理步骤后获得校正以及去噪后的信号，将去噪后的信号按其各主成分周期打断后排列，形成输入张量；将无故障振动信号和故障振动信号作为训练数据对特征提取和分类网络进行训练，对各张量应用因果深度可分离卷积提取特征，利用训练后的分类网络进行分类，得出喷阀阵列的具体故障情况，具体包括以下步骤：

步骤1、在目标机器正常运行过程中，采集一段喷阀阵列附近机壳上不同位置的振动信号，计算其均值和方差，并对各信号进行傅里叶变换，按能量从高到低确定3个主要分量的周期T_a,a＝1,2,3；

步骤2、重新采集与步骤1中相同位置的固定长度的振动信号Ω₁,Ω₂,…Ω_n，并进行校正与降噪；

步骤3、将降噪后的各个序列分别按周期T₁,T₂,T₃切分后扩展维度，形成3个3维张量X₁,X₂,X₃，下式中用X_a表示：

式中，a表示主要分量的周期编号，i_a,j_a,k_a分别为周期、时间、序列的索引，m_a为按照第a周期切分的序列长度，在大小不足的维度上补0填充，使得各个张量形状一致，M是为X_a的行数，T是步骤1中3个主要分量的周期的最大值；