利用3D打印技术构建的设备零件的人工神经系统的制作方法

本实用新型涉及设备故障诊断系统，具体是一种利用3D打印技术构建的设备零件的人工神经系统。

背景技术：

现有设备故障诊断都是通过间接的监测方法进行，普通设备的故障检测多以人工方式，高精密仪器的故障检测多使用超声波、X光等方式进行检测，存在的问题是：

（1）需要经过大量数据的比对，需要熟练的技术人员进行分析，人员和资金投入大；

（2）多有滞后性，往往是发生了相应的故障现象后进行检测才能发现故障；

（3）检验人员经验积累时间长；检测结果会受到检验人员主观影响。

技术实现要素：

本实用新型要解决的技术问题是，提供一种利用3D打印技术构建的设备零件的人工神经系统，该系统能够减少对技术人员的依赖，减少投入，实时监测，提高设备安全运行。

为解决上述技术问题，本实用新型采用如下技术方案：

一种利用3D打印技术构建的设备零件的人工神经系统，包括主计算机、与主计算机连接的预设在设备零件内的传感器，所述的设备零件为3D打印成型件，设备零件带有传感器层，传感器层设置在零件主材料层与零件次材料层之间，零件主材料层为零件故障敏感方向，零件次材料层为零件故障不敏感方向，传感器层内置传感器，传感器通过反馈检测线与主计算机连接，传感器实时采集设备零件的特征参数。

进一步的，所述的传感器包括测温传感器、测力传感器和霍尔传感器。

进一步的，所述的零件主材料层、零件次材料层和传感器层的分界线以零件故障敏感度确定。

采用上述技术方案的本实用新型，与现有技术相比，其突出的特点是：

（1）能够获得零件运转时精确地信号反馈；

（2）减少人工维护成本，简化复杂设备的维护；

（3）故障信号的反映直观，不存在信号转换误差；

（4）复杂机械核心部件的检测不必停机检查；

（5）杜绝设备故障的突发性，确保人员生命和厂家的财产安全；

（6）规避造成故障的外部因素，降低故障发生可能性。

附图说明

图1是实用新型实施例的结构示意图；

图2是主计算机与传感器间的信号传递示意图；

附图标记说明：1－零件主材料层；2－传感器层；3－零件次材料层；4－连接头；5－反馈检测线；6－主计算机；7－测温传感器；8－测力传感器；9－霍尔传感器。

具体实施方式

下面结合附图及实施例，进一步说明本实用新型。

参见图1、图2，一种利用3D打印技术构建的设备零件的人工神经系统，由主计算机6、与主计算机6连接的预设在设备零件内的传感器构成，设备零件基于3D打印技术加工成型；设备零件内带有传感器层2，传感器层2设置在零件主材料层1与零件次材料层3之间，零件主材料层1为零件故障敏感方向，此方向的零件层受到的外力等因素较多；零件次材料层3为零件故障不敏感方向，此方向的零件层受到的外部影响因素较少；零件主材料层1、零件次材料层3和传感器层2的分界线以零件故障敏感度确定，受零件故障敏感度影响并无明显的分界线；传感器层2为本系统的主要工作部位，其内可以设置多种传感器，包括测温传感器7、测力传感器8和霍尔传感器9，各传感器通过反馈检测线5与主计算机1连接；整体系统类似于人体神经系统，能够实时反映设备零部件的特征参数，为相关人员提供技术支持。

为便于主计算机1与各传感器的连接，在零件主材料层1或零件次材料层3的相应部位可设置连接头4、预埋检测线，作为零件内部预设的传感器与外界通讯的接口。

采用本实施例所述的人工神经系统，设备在使用过程中能够将零件的实时数据，如零件温度、零件在被施加外力时的变形、零件磨损程度等及时反馈到主计算机6，经主计算机6进行汇总，直观的判断相应零件的运转情况。

以上所述仅为本实用新型的具体实施方式，但本实用新型的保护不限于此，任何本技术领域的技术人员所能想到的与本技术方案技术特征等同的变化或替代，都涵盖在本实用新型的保护范围之内。