快锻压机远程智能故障诊断技术研究
时间:
2026-01-12
为解决快锻压机液压系统故障诊断时效率低、准确率低等问题，将远程智能故障诊断技术应用于快锻压机运行管理中。通过对近年来不同型号快锻压机液压系统故障类型及出现频次进行统计、分析，总结出快锻压机常见故障类型及故障部位。从基于滑动窗口的实时故障预测模型和诊断流程出发，分析系统开发目标，确定系统功能、系统开发架构及环境配置，建立了远程智能故障诊断系统框架，实现故障精准定位并做出有效处理，保证故障诊断的效率和准确率。
快锻压机是一种利用液压传动完成金属冷态成型加工的设备，其作为现代制造业生产加工中不可或缺的设备之一，具有高效、高质、适应性强等优点。液压系统作为快锻压机的主要组成部分，由机械、电气及液压等部分组成。复杂程度越高的液压系统，在工作过程中发生故障的概率越高，故障产生的原因也越复杂。由于液压系统自身结构及工作条件的特殊性，工作过程中一旦出现故障，就必须立即停止并进行排查、检修，不仅会引发生产停滞、零部件损坏，造成一定的经济损失，还会因液压油的泄漏而污染环境。鉴于快锻压机在生产制造业中的重要地位，针对快锻压机的故障研究成为重要的研究课题。
随着大数据、物联网及云平台技术的发展，将故障诊断技术与其相结合，可提高快锻压机远程故障诊断的智能化程度。通过远程故障诊断技术，对不同企业的设备进行分析，结合智能生产系统，形成一系列分析结果，掌握典型的故障类型，完成快锻压机生产的智能化监控。相关研究人员在远程故障诊断方面取得了显著成就。
液压系统作为快锻压机的动力系统，其出现故障后，工作人员很难快速做出准确诊断，这是由液压系统的特点决定的，具体如下。（1） 因果关系具有复合性、复杂性和交织性。（2） 故障具有隐蔽性，例如，缸体内密封件的损坏一般无法看见。（3） 故障相关因素具有随机性，例如，温度使得故障的发生变得不明确。
一个完整的能正常工作的液压系统主要由动力元件、执行元件、控制元件、辅助元件及工作介质组成。其中液压动力元件常见的故障类型为泵不转、泵压力过低、泵不吸油及噪声过大。液压控制元件常见的故障类型包括阀芯损坏、卡死及先导阀泄漏。液压执行元件常见的故障类型包括液压缸或马达磨损、密封圈损坏等。以上故障类型大多是由设备疲劳、磨损及老化引起的，工作时间的长短不同，其表现出的故障程度也是不同的，一旦达到限定值，液压系统便会出现动作失效，引发系统故障，导致快锻压机停机检修。
通过对近年来不同型号快锻压机液压系统故障类型及出现次数的统计、分析，发现排在第一位的故障类型是泄漏，泄漏会引起系统压力不稳定，造成液压执行元件爬行或者不动作，对整个系统危害很大，因此研究液压系统的泄漏故障具有典范性。在实际工作中，对于轻微的泄漏及内泄漏故障难以及时发现，并且在发现泄漏故障后难以进行故障定位和故障原因排查。通过远程智能故障诊断系统，可提前预警系统故障。
通过对快锻压机液压系统进行实时监控，对采集到的数据进行实时在线处理，利用远程智能故障诊断系统可提前预警快锻压机在使用过程中出现的故障，并对故障进行分析，提出有效解决方案。数据在线处理就是在存储数据之前就对数据进行运算处理，其工作流程主要包括数据采集、数据传输、数据运算处理和数据存储，其中数据运算处理是整个工作流程的核心。
针对数据在线处理提出了基于滑动窗口的流式数据处理模型。流式数据是一种新型数据类型，它具有大量、连续、快速以及不可再现的特点。通过处理流式数据，可提高数据处理速度和性能。为了处理流式数据，采用基于滑动窗口的方法。定义ST为一个时间间隔w的滑动窗口，
窗口每滑动一次，数据更新变化一次。将每个窗口中的数据看成一个样本集，通过故障预测模型对样本集进行分析运算，可得到一个预测值，人为设定相应的域值，当预测值超出域值时，系统进行故障预警。当窗口滑动生成新的数据样本集时，再通过预测模型对新样本集进行运算分析，将得到的预测值和设定阈值比较，若超出阈值，则系统进行故障报警，并生成数据分析报告；若不超过阈值，则更新样本集数据继续运算分析。如此反复，一直滚动下去。
具体故障诊断流程如下。（1） 设置滑动窗口ST和合理的时间间隔w。（2） 起始段的数据量要大于w。（3）调用预测模型对流式数据进行运算分析。（4） 将得到的预测值和设定域值进行对比，判断数据是否存在异常，对于不正常数据进行标记，并做出不正常提示。企业可根据实际情况设定连续多少次异常可报警，避免出现一直报警的情况。（5） 相关人员根据报警情况调用诊断模块，查看故障诊断结果，结合自身经验和实际状况评估、分析诊断结果，并将结果反馈至系统，完善系统故障诊断数据库。（6） 若无报警窗口滑动产生新的样本数据，则重复步骤（3）、（4）、（5） 直到数据流结束。故障诊断处理流程如图1 所示。
4.1 系统功能需求分析
快锻压机液压系统的故障诊断是一项非常专业的工作，因此工作人员不仅要具有快锻压机液压系统基础知识，还要有较强的分析问题能力，工作人员的知识水平与经验是决定能否及时、准确进行故障诊断的核心因素。快锻压机远程故障诊断系统可对快锻压机液压系统进行实时监测，对数据进行实时分析，提前预警系统故障，并结合预警结果进行故障诊断，及时采取合理的故障解决方案，保障快锻压机稳定运行，降低维修成本和经济损失。综上可得，快锻压机远程故障诊断系统应具有如下性能目标。
4.1.1故障诊断的实时性
故障诊断的实时性是指快锻压机在发生故障后，快锻压机远程故障诊断系统能在最短的时间内检测出故障的能力。在实际工作过程中，通过对快锻压机进行实时监测，可及时获取设备的运行数据，然后经快锻压机远程故障诊断系统分析处理，对于不正常数据进行标记，并做出不正常提示。及时诊断出设备的异常情况，可有效减少因设备故障引发的生产事故。
4.1.2故障诊断的有效性
为保证系统诊断的有效性， 快锻压机远程故障诊断系统采用机器学习技术和智能算法，能够对设备运行数据进行深入挖掘和分析， 实现精准报警、精准诊断及精准维修，提高设备的运行可靠性和高效性。
4.1.3故障诊断的高效性
快锻压机远程故障诊断系统的高效性是用快锻压机从发生故障到诊断结果生成花费的平均时间来衡量的。快锻压机远程故障诊断系统采用自动化技术，能够自动采集、分析数据，在出现故障后自动报警，极大地减少了由人为因素带来的误判，提高了设备故障诊断和维护效率。
4.2 系统开发目标
为了达到及时预警与准确诊断的效果，快锻压机远程故障诊断系统需要实现如下功能。
4.2.1人机交互功能
快锻压机远程故障诊断系统的客户端可将采集到的数据进行可视化管理，使客户、专家与系统服务器之间进行信息交互。该系统还需要具备不同的权限管理功能，以便用户以不同身份使用、操作和管理。
4.2.2数据采集功能
数据采集功能是实现快锻压机远程智能故障诊断的基础，该系统能够将采集层所采集的数据经过分析处理，以动态图表形式展示在客户端界面上。对不正常数据进行标记，并做出不正常提示。
4.2.3智能诊断功能
智能诊断功能包括远程诊断和自动诊断。当快锻压机液压系统发生故障时，首先进行自动诊断，系统可调用故障预警模型对数据采集层回传的数据进行计算分析，按照设定阈值进行预警。当出现预警后，系统可以根据预警生成数据报告，并且调用专家系统对预警报告进行诊断、推理，定位出具体故障原因和故障位置。当现场维护人员无法根据预警提示对故障原因做出准确判断时，则启用该系统。该系统可以对诊断知识、诊断记录等进行规范管理与存储，当用户将故障征兆或者故障现象输入系统时，系统可以对故障现象进行分析并对故障原因做出推断。
4.2.4远程传输功能
由于快锻压机分布在不同地域和车间，需要保证各地用户都可以顺利地对系统进行访问，所以系统需要有远程传输功能。远程传输功能包括两个方面，分别是（1） 要确保快锻压机远程故障诊断系统采集到的数据能够传输到远程故障诊断中心的云平台。（2） 远程故障诊断中心的云平台可以给快锻压机发送采集等指令。
4.3 系统开发架构与环境配置
设计的原型系统基于B/S 架构，不同于C/S 架构，B/S 架构提供了基于Web 端的交互界面，无需进行客户端的下载和安装，任意接入网络的浏览器都可以访问系统，这种基于浏览器的访问方法使得系统访问变得更方便和灵活， 也使得系统维护变得更加容易。
系统采用Django框架进行开发。Django是一个基于MVC构造的框架，具有开发简单、快速的特点。开发环境及配置内容如表1所示。
4.4 快锻压机远程故障诊断系统设计
快锻压机远程故障诊断系统是一个基于网络化的应用系统。针对故障诊断不及时、不足的问题，帮助用户完成故障诊断工作，并能实现将诊断知识集成及二次应用。快锻压机远程故障诊断系统体系架构如图2所示。
该架构主要基于无线网络和云平台， 对运行参数进行实时监测、实时上传，为用户的诊断能力提供支持与帮助，实现快锻压机远程故障诊断，该架构主要由设备层、采集层、传输层、运算层和应用层构成。
4.4.1 采集层
采集层是快锻压机远程故障诊断系统的基础，为故障预测与诊断提供数据来源，系统的采集模块来自两部分，（1） 通过OPC接口获取快锻压机本身的数据，包括压机泵、主缸、阀的压力等；（2） 通过安装在快锻压机上的传感器获取温度、震动等数据。
4.4.2 传输层
传输层作为采集层到运算层的信息纽带，主要完成设备层数据到处理层数据的传输。IoT模块通过串口与采集层进行连接，获取快锻压机数据，并通过核心网将上传至IoT云平台。
4.4.3 运算层
运算层基于滑动窗口算法对分流数据进行处理，按照设定的连续报警次数进行故障预警，预警后调用故障诊断模块进行诊断。如果因缺少信息而无法获得诊断结果，则故障诊断模块会通过云平台向本地用户发送请求信息，调用专家库进行诊断。
4.4.4 应用层
对故障诊断涉及的信息进行可视化管理，用户可通过人机界面获取快锻压机的运行状态参数，获得预警信息，查看预警报告，并能使用系统完成快锻压机故障处理。当系统不能解决问题时，可通过远程异地专家系统人工干涉解决问题，并有相应的界面可将反馈结果存入系统，以完善本地专家系统库。
通过对近年来不同型号快锻压机液压系统故障类型及出现频次进行统计、分析，总结出快锻压机常见的故障类型。提出了基于滑动窗口的实时故障预测模型与诊断流程，明确了快锻压机故障诊断开发需求目标。构建了快锻压机远程智能故障诊断系统，分别阐述了该系统4个层面的功能和作用。通过快锻压机远程智能故障诊断系统，能及时确定故障原因及故障位置，保障快锻压机稳定运行，降低维修成本和经济损失。
