基于卷积神经网络的轴向柱塞泵配流盘磨损故障诊断方法研究

基于卷积神经网络的轴向柱塞泵配流盘磨损故障诊断方法研究基于卷积神经网络的轴向柱塞泵配流盘磨损故障诊断方法研究

摘要：随着工业自动化水平的不断提高，轴向柱塞泵广泛应用于各种工业领域。然而，在长期运行过程中，泵的配流盘容易出现磨损故障，导致泵的性能下降甚至无法正常运行。因此，准确、快速地诊断泵的配流盘磨损故障对维护和运行工程设备具有重要意义。本文提出一种基于卷积神经网络的轴向柱塞泵配流盘磨损故障诊断方法，通过收集泵的工作数据，利用卷积神经网络进行信号分析和模式识别，最终实现泵的磨损故障诊断。

关键词：轴向柱塞泵；配流盘；磨损故障；卷积神经网络；诊断方法

1.引言

轴向柱塞泵是一种常见的离心泵，广泛应用于石油、化工、能源及其他工业领域。泵的配流盘作为泵的重要组成部分，承担着流体的引导和转动力传递的功能。然而，由于长时间高速旋转和泵的工作环境等因素的影响，配流盘容易出现磨损故障，导致泵的性能下降，甚至无法正常工作。因此，及时准确地诊断泵的配流盘磨损故障对于降低维护成本、提高工作效率具有重要意义。

2.泵的配流盘磨损故障特征分析

泵的配流盘磨损故障主要表现为泵的性能下降和噪声增加。通过对泵工作数据的分析，可以得到以下主要特征：

(1)压力变化：泵的配流盘磨损导致泵的排出压力变化不稳定，出现波动或降低的情况。

(2)流量变化：配流盘磨损会导致泵的流量减少或不稳定，流体排出不均匀。

(3)噪声增加：磨损配流盘会增加泵的工作噪声，噪声频谱发生变化。

3.基于卷积神经网络的轴向柱塞泵配流盘磨损故障诊断方法

卷积神经网络是一种基于深度学习的模型，具有良好的特征提取和模式识别能力。本文将卷积神经网络应用于轴向柱塞泵配流盘磨损故障诊断，具体步骤如下：

(1)数据采集：通过传感器等设备采集泵的工作数据，包括压力、流量和噪声等信号。

(2)数据预处理：对采集到的数据进行滤波、降噪和归一化等处理，提高数据质量。

(3)特征提取：利用卷积神经网络对预处理后的泵工作数据进行特征提取，得到特征向量。

(4)模式识别：基于训练好的卷积神经网络模型，对特征向量进行分类，判断泵的配流盘是否存在磨损故障。

(5)故障诊断：根据分类结果，判断泵的配流盘的磨损程度和故障类型，并采取相应措施进行维修或更换。

4.实验与结果分析

本文采用了一台轴向柱塞泵进行实验验证，利用卷积神经网络对泵的配流盘磨损故障进行诊断。经过大量实验数据的训练和测试，得到了较好的诊断结果。通过对泵工作数据的特征提取和模式识别，可以准确地判断泵的配流盘是否存在磨损故障，并进行故障诊断。

5.结论与展望

本文提出的基于卷积神经网络的轴向柱塞泵配流盘磨损故障诊断方法可以有效地识别泵的磨损故障，提高泵的维护效率和运行可靠性。未来可以进一步完善该方法，优化模型结构，提高诊断准确度和效率。同时，可以结合其他机器学习算法和故障诊断方法，进一步提高泵的故障预测和维护能力，实现智能化维护管理综上所述，本文基于卷积神经网络的轴向柱塞泵配流盘磨损故障诊断方法有效地提高了泵的维护效率和运行可靠性。通过对泵工作数据的预处理和特征提取，结合模式识别技术，可以准确地判断泵的配流盘是否存在磨损故障，并进行故障诊断。经过实验证明，该方法具有较好的诊断效果。未来可以进