迅达真空泵丨基于控制律重组的双级滑阀真空泵故障诊断

双级滑阀式机械真空泵可排除一般性气体或含有少量可凝性蒸汽的气体，适用于真空冶炼、真空干燥、真空浸渍、真空镀膜等其他真空作业上，已成为广泛应用的真空获得设备之一。随着真空相关设备的需求日益增加，广东真空泵之一的滑阀真空泵正向大型化、成套化、高真空等方向发展。滑阀环真空泵工作中一旦出现故障，将带来重大经济损失。1999年，李凤等进行了水环真空泵故障诊断专家系统的初步研究，之后相关的文献较少；2013年，杨柳青等研究了基于控制律重组的汽车半主动悬架容错控制与试验；于振华等进行了双级滑阀式机械真空泵振动平衡研究，而针对双级滑阀真空泵故障诊断的算法研究较罕见。迅达真空泵厂结合控制律重组和PARD-BP神经网络故障诊断算法来研究2H-150型双级滑阀真空泵的故障现象，重视试验中的相关动态数据信息提取，并用模态试验验证方法有效性。
迅达真空泵阐述双级滑阀真空泵故障现象。
根据双级滑阀真空泵的结构特性，采集滑阀真空泵正常工作和发生故障的振动信号，选择以下6类常见故障：高缸磨损、余气阀磨损、偏心轮磨损、滑阀磨损、噪声过大和排气阀故障。采用峰值、均方根值、脉冲指标等参数作为特征参数，各参 数计算方法分别是
式中，P为均值。
实验装置是江苏东华公司的DH5922N动态信号测试分析仪，因篇幅限制，正常及各个故障状态振动加速度实测值不一一列出，采集滑阀真空泵正常工作和发生高缸磨损、余气阀磨损、偏心轮磨损、滑阀磨损、噪声过大和排气阀故障的振动信号，对于水平（X向）、垂直（Y向）和轴向（Z向）三方向进行振动数据网络提取训练，各故障提取6组数据进行特征提取，每组数据采集150个点，进行特征信号的训练处理，再将所得数据输入到神经网络。构建出水平（X向）、垂直（Y向）和轴向（Z向）三方向的滑阀真空泵正常工作CF0)和发生高缸磨损（F1)、余气阀磨损(F2)、偏心轮磨损（F3)、滑阀磨损（F4)、 噪声过大（F5)及排气阀故障CF6)的故障征兆表。
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