CN110360185A - 一种液压比例系统漏油监测方法 - Google Patents

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    • FMECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F15FLUID-PRESSURE ACTUATORS; HYDRAULICS OR PNEUMATICS IN GENERAL
    • F15BSYSTEMS ACTING BY MEANS OF FLUIDS IN GENERAL; FLUID-PRESSURE ACTUATORS, e.g. SERVOMOTORS; DETAILS OF FLUID-PRESSURE SYSTEMS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • F15B19/00Testing; Calibrating; Fault detection or monitoring; Simulation or modelling of fluid-pressure systems or apparatus not otherwise provided for
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    • FMECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F15FLUID-PRESSURE ACTUATORS; HYDRAULICS OR PNEUMATICS IN GENERAL
    • F15BSYSTEMS ACTING BY MEANS OF FLUIDS IN GENERAL; FLUID-PRESSURE ACTUATORS, e.g. SERVOMOTORS; DETAILS OF FLUID-PRESSURE SYSTEMS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • F15B19/00Testing; Calibrating; Fault detection or monitoring; Simulation or modelling of fluid-pressure systems or apparatus not otherwise provided for
    • F15B19/007Simulation or modelling

Abstract

本发明公开了一种液压比例系统漏油监测方法,包括:模型建立及数据训练,建立以历史数据为输入,系统漏油故障为输出的神经网络模型,并对神经网络模型进行训练优化;实时数据采集,实时对比例系统中的设备运行数据进行采集;工况识别,将采集的数据,导入训练优化后的神经网络模型中,实时对液压比例系统进行漏油监测。本发明可有效对液压比例系统是否漏油进行监测,并可对漏油量进行计算,有利于降低油品消耗。

Description

一种液压比例系统漏油监测方法
技术领域
本发明涉及一种漏油监测方法,更具体的说是涉及一种液压比例系统漏油 监测方法,属于液压系统技术领域。
背景技术
在板带生产车间,液压比例系统大量的应用于加热炉、粗轧机、卷箱、精 轧机、步进梁等区域,有些部位动作频繁、系统压力高、管路油缸等元件长期 受高温、水蒸气的腐蚀,漏油故障较多,目前尚无对系统漏油有效的监测方法。
因此,如何提供一种液压比例系统漏油监测方法成为了本领域技术人员亟 需解决的问题。
发明内容
有鉴于此,本发明提供了一种液压比例系统漏油监测方法,可有效对液压 比例系统是否漏油进行监测,并可对漏油量进行计算,有利于降低油品消耗。
为了实现上述目的,本发明采用如下技术方案:
一种液压比例系统漏油监测方法,包括:
模型建立及数据训练,建立以历史数据为输入,系统漏油故障为输出的神 经网络模型,并对神经网络模型进行训练优化;
实时数据采集,实时对比例系统中的设备运行数据进行采集;
工况识别,将采集的数据,导入训练优化后的神经网络模型中,实时对液 压比例系统进行漏油监测。
优选的,还包括漏油报警,当液压比例系统动作超出动作时间阈值,或比 例阀流量超出比例阀阈值,液压比例系统自动报警,能够提醒使用者液压比例 系统出现漏油故障,方便人们及时维修处理。
优选的,动作时间阈值和比例阀阈值根据轧制规格的不同,设置不同的报 警值。由于不同轧制规格的液压比例系统,比例阀位移不同,因此设置不同的 报警值能够保证漏油监测的准确性。
优选的,所述历史数据包括比例阀给定、比例阀位移、液压缸动作开始时 间、液压缸动作结束时间以及液压缸位移方向。
优选的,所述运行数据包括轧制规格工艺参数、轧制厚度、液压比例系统 温度、压力、液压缸杆侧压力、液压缸塞侧压力、液压缸动作方向、液压缸行 程、比例阀输出、开始动作时间以及动作结束时间。
优选的,通过传感器对设备运行数据进行采集,所述传感器包括温度传感 器、压力传感器、磁尺和液位计。
优选的,液压比例系统泄漏量计算方法为:
若液压缸扩张,根据液压缸动作开始时间t1,液压缸动作结束时间t2,液压 缸杆侧体积V1,比例阀流量Q1,得出比例系统杆侧泄漏量W1=V1-(t2-t1)Q1
若液压缸压缩,根据液压缸动作开始时间t3,液压缸动作结束时间t4,液压 缸塞侧体积V2,比例阀流量Q2,得出比例系统塞侧泄漏量W2=V2-(t4-t3)Q2
优选的,液压缸杆侧体积V1=π*(R/2)2*L1
其中,R为活塞直径,L1为液压缸扩张时液压缸行程。
优选的,液压缸杆侧体积V2=π*[(R-R)/2]2*L2
其中,R为活塞直径,R为液压缸杆直径,L2为液压缸压缩时液压缸行程。
优选的,液压比例系统泄漏量计算方法在液压比例系统匀加速、匀速、匀 减速过程均适用。
本发明的有益效果在于:
本发明通过模型建立及数据训练,实时数据采集以及工况识别,可有效对 液压比例系统是否漏油进行监测,保证漏油监测的准确性。并可对漏油量进行 计算,从而判断漏油故障的严重程度。此外,在故障漏油起始阶段就可报警, 方便人们及时维修处理,有助于降低油品消耗。
具体实施方式
下面将对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描 述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中 的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其 他实施例,都属于本发明保护的范围。
本发明提供了一种液压比例系统漏油监测方法,包括:
模型建立及数据训练,建立以历史数据为输入,系统漏油故障为输出的神 经网络模型,并对神经网络模型进行训练优化。通过对网络神经进行训练,得 到训练好的神经模型,其中历史数据为液压比例系统不同性能状态时的设备运 行特征数据,训练好的数据用于判断系统动作时间是否正常。
实时数据采集,实时对比例系统中的设备运行数据进行采集。
工况识别,将采集的数据,导入训练优化后的神经网络模型中,对系统正 常、异常工况进行划分,实时对液压比例系统进行漏油监测,从而能够对漏油 机架、部位进行定位。
本发明还包括漏油报警,将将采集的数据,导入训练优化后的神经网络模 型中,确定不同机架、不同系统、不同位移的动作时间范围,当液压比例系统 动作超出动作时间阈值,液压比例系统自动报警,能够提醒使用者液压比例系 统出现漏油故障,方便人们及时维修处理。报警通过设定比例阀输出或反馈阀 值实现。
在另一种实施例中,动作时间阈值和比例阀阈值根据轧制规格的不同,设 置不同的报警值。由于不同轧制规格的液压比例系统,比例阀位移不同,因此 设置不同的报警值能够保证漏油监测的准确性。
在另一种实施例中,历史数据包括比例阀给定、比例阀位移、液压缸动作 开始时间、液压缸动作结束时间以及液压缸位移方向等。
在另一种实施例中,运行数据包括轧制规格工艺参数、轧制厚度、液压比 例系统温度、压力、液压缸杆侧压力、液压缸塞侧压力、液压缸动作方向、液 压缸行程、比例阀给定、比例阀位移、比例阀输出、开始动作时间以及动作结 束时间、液位、环境温度数据等。其中比例阀输出为比例阀的电流给定。
在另一种实施例中,通过传感器对设备运行数据进行采集,所述传感器包 括温度传感器、压力传感器、磁尺和液位计等。
本发明液压比例系统泄漏量计算方法为:
若液压缸扩张,根据液压缸动作开始时间t1,液压缸动作结束时间t2,液压 缸杆侧体积V1,比例阀流量Q1,得出比例系统杆侧泄漏量W1=V1-(t2-t1)Q1
若液压缸压缩,根据液压缸动作开始时间t3,液压缸动作结束时间t4,液压 缸塞侧体积V2,比例阀流量Q2,得出比例系统塞侧泄漏量W2=V2-(t4-t3)Q2。将 比例阀流量与实际流量进行对比,当实际流量超出比例阀流量阈值,液压比例 系统自动报警。
液压缸杆侧体积V1=π*(R/2)2*L1
其中,R为活塞直径,L1为液压缸扩张时液压缸行程。
液压缸杆侧体积V2=π*[(R-R)/2]2*L2
其中,R为活塞直径,R为液压缸杆直径,L2为液压缸压缩时液压缸行程。
在另一种实施例中,液压比例系统泄漏量计算方法在液压比例系统匀加速、 匀速、匀减速过程均适用。
本发明通过模型建立及数据训练,实时数据采集以及工况识别,可有效对 液压比例系统是否漏油进行监测,保证漏油监测的准确性。并可对漏油量进行 计算,从而判断漏油故障的严重程度。此外,在故障漏油起始阶段就可报警, 方便人们及时维修处理,有助于降低油品消耗。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述,每个实施例重点说明的都是 与其他实施例的不同之处,各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于 实施例公开的装置而言,由于其与实施例公开的方法相对应,所以描述的比较 简单,相关之处参见方法部分说明即可。
对所公开的实施例的上述说明,使本领域专业技术人员能够实现或使用本 发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的, 本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下,在其它 实施例中实现。因此,本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例,而是要 符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (10)

1.一种液压比例系统漏油监测方法,其特征在于,包括:
模型建立及数据训练,建立以历史数据为输入,系统漏油故障为输出的神经网络模型,并对神经网络模型进行训练优化;
实时数据采集,实时对比例系统中的设备运行数据进行采集;
工况识别,将采集的数据,导入训练优化后的神经网络模型中,实时对液压比例系统进行漏油监测。
2.根据权利要求1所述的一种液压比例系统漏油监测方法,其特征在于,还包括漏油报警,当液压比例系统动作超出动作时间阈值,或比例阀流量超出比例阀阈值,液压比例系统自动报警。
3.根据权利要求2所述的一种液压比例系统漏油监测方法,其特征在于,动作时间阈值和比例阀阈值根据轧制规格的不同,设置不同的报警值。
4.根据权利要求1所述的一种液压比例系统漏油监测方法,其特征在于,所述历史数据包括比例阀给定、比例阀位移、液压缸动作开始时间、液压缸动作结束时间以及液压缸位移方向。
5.根据权利要求1或4所述的一种液压比例系统漏油监测方法,其特征在于,所述运行数据包括轧制规格工艺参数、轧制厚度、液压比例系统温度、压力、液压缸杆侧压力、液压缸塞侧压力、液压缸动作方向、液压缸行程、比例阀输出、开始动作时间以及动作结束时间。
6.根据权利要求5所述的一种液压比例系统漏油监测方法,其特征在于,通过传感器对设备运行数据进行采集,所述传感器包括温度传感器、压力传感器、磁尺和液位计。
7.根据权利要求1所述的一种液压比例系统漏油监测方法,其特征在于,液压比例系统泄漏量计算方法为:
若液压缸扩张,根据液压缸动作开始时间t1,液压缸动作结束时间t2,液压缸杆侧体积V1,比例阀流量Q1,得出比例系统杆侧泄漏量W1=V1-(t2-t1)Q1
若液压缸压缩,根据液压缸动作开始时间t3,液压缸动作结束时间t4,液压缸塞侧体积V2,比例阀流量Q2,得出比例系统塞侧泄漏量W2=V2-(t4-t3)Q2
8.根据权利要求7所述的一种液压比例系统漏油监测方法,其特征在于,液压缸杆侧体积V1=π*(R/2)2*L1
其中,R为活塞直径,L1为液压缸扩张时液压缸行程。
9.根据权利要求7或8所述的一种液压比例系统漏油监测方法,其特征在于,液压缸杆侧体积V2=π*[(R-R)/2]2*L2
其中,R为活塞直径,R为液压缸杆直径,L2为液压缸压缩时液压缸行程。
10.根据权利要求9所述的一种液压比例系统漏油监测方法,其特征在于,液压比例系统泄漏量计算方法在液压比例系统匀加速、匀速、匀减速过程均适用。
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