一种汽车起重机模糊神经网络故障诊断装置制造方法
【专利摘要】本实用新型公开了一种汽车起重机模糊神经网络故障诊断装置，包括模糊神经网络控制器，模糊神经网络控制器的输入端分别与温度传感器、压力传感器、振动传感器、流量传感器、倾角传感器、按钮和开关的电控手柄通过信号线连接；模糊神经网络控制器的输出端分别与显示器、蜂鸣器通过信号线连接。本实用新型装置，维修人员无需掌握较深的相关专业基本理论及工作原理，也无需经过大量的拆装、检查、验证工作，避免了检测过程的盲目性与繁琐性，提高诊断准确率。
【专利说明】一种汽车起重机模糊神经网络故障诊断装置【技术领域】
[0001]本实用新型属于故障网络检测【技术领域】，涉及一种汽车起重机模糊神经网络故障诊断装置。
【背景技术】
[0002]汽车起重机是一种起重机械部分安装在汽车通用底盘或专用汽车底盘上，具有载重汽车行驶性能的轮式起重机，它机动性好、转移方便、运行速度快，广泛适用于工矿企业、建筑工地、车站、港口等进行货物装卸、转移、设备安装及高空作业等各种起重作业。它对减轻劳动强度、节省人力，降低建设成本，提高施工质量，加快建设速度，实现工程施工机械化起着十分重要的作用。但长期以来汽车起重机安全作业形势十分严峻，汽车起重机产品由于其系统组成复杂，工作环境恶劣，通常要求高负荷、长时间运行，加上维护保养体系的相对落后，因此系统经常会出现各种故障，机毁人亡重大事故时有发生，严重影响了建设项目的进度、效益以及人民财产安全。
[0003]从国内外对汽车起重机故障诊断的现状来看，一般还是采取传统的故障诊断方法，即维修人员在实践经验的指导下，根据系统原理图和动作循环表，通过比较、区域分析、综合分析等方法确定可疑液压零部件，然后对可疑液压零部件进行更换测试来判定故障原因，最后通过串换部件的方式来消除故障。这种方法要求维修人员掌握较深的相关专业基本理论及工作原理，具有较强的判断分析能力，方可保证诊断的有效性和准确性。诊断过程十分繁琐，要经过大量的检查、验证工作，系统故障检测过程中的盲目性不可避免，拆装工作量也较大，且只能是定性分析，而且对现代电子技术与液压控制技术方面的故障判别更为困难，因而诊断出的原因往往不够准确。因此，这种方式耗时、费力、低效、经济效益不佳。
【发明内容】
[0004]本实用新型是提供一种汽车起重机模糊神经网络故障诊断装置，解决了现有技术在汽车起重机故障诊断中所存在的耗时、费力、低效、经济效益不佳的问题。
[0005]本实用新型的技术方案在于，一种汽车起重机模糊神经网络故障诊断装置，包括模糊神经网络控制器，模糊神经网络控制器的输入端分别与温度传感器、压力传感器、振动传感器、流量传感器、倾角传感器、按钮和开关的电控手柄通过信号线连接；模糊神经网络控制器的输出端分别与显示器、蜂鸣器通过信号线连接。
[0006]本实用新型的有益效果在于:利用汽车起重机现有状态监测平台的数据以及故障树知识，建立汽车起重机模糊神经网络模型进行故障诊断与预测，既可以模仿人脑的逻辑思维，又可以模仿人脑神经元的功能；既可以描述具有模糊概念的问题，又具有强大的学习能力和数据的直接处理能力；既具有较强的结构知识表达能力、自然语言处理能力，又具有很强的容错能力；保证诊断的有效性和准确性；维修人员无需掌握较深的相关专业基本理论及工作原理，也无需经过大量的拆装、检查、验证工作，避免了检测过程的盲目性与繁琐性，提高诊断准确率。【专利附图】
【附图说明】
[0007]图1为本实用新型装置的结构示意图；
[0008]图2是本实用新型装置实施例1的起升系统原理图；
[0009]图3是本实用新型装置实施例1的故障树模型；
[0010]图4是本实用新型装置实施例1的模糊神经网络诊断模型；
[0011]图5是本实用新型实施例1的卷扬马达升口压力的隶属函数参数曲线。
[0012]图中，1、油箱；2、滤油器；3、变量泵；4、回转接头；5、溢流阀；6、减压阀；7、比例减压阀A ;8、比例减压阀B ;9、减压阀；10、二通电磁阀；11、换向阀；12、平衡阀；13、卷扬马达、14、液压制动缸；15、联轴器；16、减速器；17、卷筒；
[0013]另外，20、模糊神经网络控制器；21、温度传感器；22、压力传感器；23、振动传感器；24、流量传感器；25、倾角传感器；26、按钮；27、开关；28、显不器；29、蜂鸣器。
【具体实施方式】
[0014]下面结合附图和【具体实施方式】对本实用新型进行详细说明。
[0015]参照图1，本实用新型汽车起重机模糊神经网络故障诊断装置的结构是，包括模糊神经网络控制器20，模糊神经网络控制器20的输入端分别与温度传感器21、压力传感器22、振动传感器23、流量传感器24、倾角传感器25、按钮26和开关27的电控手柄通过信号线连接；模糊神经网络控制器20的输出端分别与显示器28、蜂鸣器29通过信号线连接。
[0016]其中的温度传感器21设置在液压油箱内，倾角传感器25设置在汽车起重机的臂架上。压力传感器22设置在泵、阀、马达等关键零部件的进出口油路上，振动传感器23设置在泵、阀、马达等关键零部件的外壳壳体上，流量传感器24设置在在泵、阀、马达等关键零部件的进出口油路上，比如压力传感器22、振动传感器23、流量传感器24分别设置在相应的液压油泵、电磁阀门、液压马达的进出口油路上。
[0017]按钮26和开关27，包含卷扬下降允许按钮、卷扬上升允许按钮、回转允许按钮、自动怠速压力开关、主工况按钮、副工况按钮、参数设置按钮等等，设置在驾驶室内的电控手柄和操作面板上。
[0018]本实用新型中的模糊神经网络控制器20内部预置控制程序，该控制程序的构建过程如下:
[0019]I)采用演绎法建立汽车起重机顶事件故障树:首先是找出直接导致顶端事件发生的各种可能因素组合，如硬件故障、环境因素和人为差错等；其次找出第一步中各因素的直接原因，循此方法逐级向下演绎，一直追溯到引起系统发生故障的全部原因，即分析到不需要继续分析原因的底事件为止；然后把各级事件用相应的符号和适合于它们之间逻辑关系的逻辑门与顶事件相连接，就建成了一棵以顶事件为根，中间事件为节，底事件为叶的具有若干级的倒置故障树。
[0020]2)根据故障树支路情况与经验知识确定模糊神经网络的网络输入、网络输出节点数目，建立模糊神经网络结构模型；
[0021]3)根据故障树各分支中所蕴含的知识，提取训练样本，并对神经网络进行训练，建立神经网络推理计算所需的网络权值和阈值知识(权值和阈值矩阵);[0022]4)利用现有汽车起重机状态监测平台上的数据，并运用统计参数法中的3 σ准则法确立模糊预处理所需的模糊隶属函数；
[0023]3σ准则:故障界限(诊断参数值偏高或偏低)为7±3σ;参数正常界限为7±σ.，则:
.[0024]均值:
【权利要求】
1.一种汽车起重机模糊神经网络故障诊断装置，其特点是:包括模糊神经网络控制器(20)，模糊神经网络控制器(20)的输入端分别与温度传感器(21)、压力传感器(22)、振动传感器(23)、流量传感器(24)、倾角传感器(25)、按钮(26)和开关(27)的电控手柄通过信号线连接；模糊神经网络控制器(20)的输出端分别与显示器(28)、蜂鸣器(29)通过信号线连接。
2.根据权利要求1所述的汽车起重机模糊神经网络故障诊断装置，其特点是:所述的温度传感器(21)设置在液压油箱内，所述的倾角传感器(25)设置在汽车起重机的臂架上； 所述的压力传感器(22)、振动传感器(23)、流量传感器(24)分别设置在相应的液压油泵、电磁阀门、液压马达的进出口油路上。
3.根据权利要求1所述的汽车起重机模糊神经网络故障诊断装置，其特点是:所述的按钮(26)包含卷扬下降允许按钮、卷扬上升允许按钮、回转允许按钮、主工况按钮、副工况按钮及参数设置按钮；所述的开关(27)为自动怠速压力开关。
【文档编号】B66C13/20GK203497948SQ201320647838
【公开日】2014年3月26日 申请日期:2013年10月18日 优先权日:2013年10月18日
【发明者】游张平, 方建平 申请人:丽水学院