基于模糊神经网络技术的电脑绣花机断线故障诊断研究|bp神经网络matlab实例

时间：2020-03-06 07:23:19　来源：雅意学习网本文已影响人

　　摘要：本文通过对电脑绣花机的工作原理及机械运动系统解析，分析产生断线的原因，提出了一种基于模糊神经网络的系统故障检测与诊断的方法，通过训练与检测，有利于采取相应的解决措施。
　　关键词：智能化　绣花机断线　故障诊断
　　
　　1、电脑绣花机的结构及工作原理
　　1.1电脑绣花机的系统结构
　　电脑绣花机分机械系统和电气系统两部分。机械系统主要有；支撑所有零件的机架部件，具有检测断线功能及调整线张力的夹线座部件，执行改变绣线颜色任务的换色箱部件，进行刺绣动作的梭床、机头和针杆箱部件，完成剪线、勾线运动的剪线凸轮箱部件和勾线部件及驱动绣框运动的X、Y导轨部件。
　　电气系统由电源箱、控制箱、操作键盘箱、外围控制板及执行部件组成。担负着识别花样信息，控制电脑绣花机的各种机构运动。
　　
　　1.2电脑绣花机工作原理
　　按用户所需的图案通过编程打版变成一种电脑能识别的信息(磁碟)，经过软驱输送给电脑绣花机。电脑绣花机按编程时规定的顺序进行刺绣。电脑绣花机工作时，针杆带着针和线作上下刺绣运动，绣品随绣框沿X、Y方向运动，从而得到绣花图案。
　　
　　2、电脑绣花机产生断线的原因分析
　　断线是绣花机在进行刺绣过程绣线由于除线结或底面线用完外的不正常断裂。它涉及到绣花机零件质量的优劣、装配水平的高低、机构运动状况的好坏及机械结构的合理性等许多方面。断线是电脑绣花机刺绣中最普遍的问题，也是最难解决的问题。
　　
　　2.1制版及针迹大小引致断线故障
　　绣品图案在制版的过程中，由于打版人员技术水平的高低不同，同样的图案所采用的针法不同，在各种针法中所设定的参数也不相同，导致刺绣同样图案的不同版本，断线情况不大相同。通常采用的针法有；单针、挨针、他他米针法。其他各针法均是由这三种基本针法变化而来的。绣花机机器参数设定针迹大小的范围；0.1～12.7mm。经实验证明，针迹在0.5 mm以下或10mm以上时易发生断线或绣品质量不良。刺绣中的断线，很多情况就是由于针迹太小所引起的，所以提高打版人员的制版水平可以减少断线。
　　
　　2.2绣花针对断线的影响
　　绣花针的结构分为；针柄、针槽、针刃、针孔和针嘴，其中，针槽的重要作用为从针刃穿进布料到拉出布料的过程中，使绣线在针槽中退避，以便防止在针杆与布料之间产生的摩擦引起断线。针孔携带绣线穿过绣品材料。绣针孔和针槽表面均需抛光。针孔和针槽的大小随针号的不同而异，针号越大，针孔和针槽的尺寸也越大。针表面镀镍或铬，表面粗糙度在0.4～0.8μm。绣花针的任何部位都不能有毛刺。假如针表面有毛刺，就会引起断线。选用绣花针时，必须根据绣线的规格、绣料的性质和厚度，来合理地选择绣针的型号和规格。选择针的原则是要使绣花线能圆滑地通过针孔和针槽。针与线的粗细匹配不好，在绣花时会发生断线、跳针或绣品质量低劣。绣针的选择还与绣料的厚度有关，如果针与绣料不适应，也会提高断线率。在一般绣料上绣花时；可采用DB-K5型机针；而在皮革和立体绣时必须采用较高强度的NY型针。
　　
　　2.3绣线对断线的影响
　　2.3.1上线(面线)的影响
　　在绣花过程中，绣线随绣针来回穿过绣料，要经受多次摩擦，线迹中的绣线强度已损失很大，因此要求绣线必须光滑，而且有较高的均匀度和强度，否则很容易造成断线。
　　
　　2.3.2底线的影响
　　如果底线脆弱，极容易引起断线。如果底线太粗，也会产生断线或引起成品质量不良。
　　
　　2.4机械系统对断线的影响
　　2.4.1线道的影响
　　线道即线进行刺绣要经过的道路。线道不顺畅会断线。线在刺绣中必须保持一定的张力和送线速度(保证绣品表面质量)，这使线与所经过接触的零件有较强的摩擦。如果，这些零件表面有毛刺等异物，会把线拉毛拉断。因此，对于线所经过的零件(如挑线杆上的过线珠，针板孔，旋梭尖等)表面必须光滑、无毛刺。如发现毛刺后，可用细纱纸抛光，用手触摸感觉光滑即可。
　　
　　2.4.2绣花机主要机构运动时间的配合调整对断线的影响
　　绣花机在上轴一转360°中，其针杆、压脚、旋梭、挑线杆、绣框、换色和扣勾剪等机构的运动必须正确配合，才能确保线迹的正常形成。否则频繁断线，不能刺绣；严重时可造成机器的损坏。只有掌握正确的结构运动配合关系，才能装配出合格的、优良的电脑绣花机，才能最大限度地减少断线的发生。
　　
　　3、基于模糊神经网络的故障诊断系统
　　3.1电脑绣花机断线故障诊断系统的总统设计
　　如下：
　　
　　
　　3.2故障诊断是模式识别问题
　　选择控制系统的过程变量x1，x2，…，xn，构成模式。通过对一系列变量(即模式序列)的测量，求解出系统各环节是否正常。如果发生故障则产生报警，对故障隔离并定位，并且对故障进行评估，确定故障程度。也就是说，如何从测量空间到故障空间实现映射。显然人工神经网络可以完成此映射。
　　模式x=[xl，x2，…，xs]T
　　测量空间：测得n组过程变量作为典型的样本数据xi，i=1，2，…，n
　　故障空间：控制系统有Bj(j=1，2，…，m-1)类环节故障，Bm表示整个系统正常运转。
　　φ:Rn→Rm
　　当xi属于Cj类时，φ(Xi)=φj
　　θj={0…0 1 0…0}
　　i　j　m
　　根据反映真实映射关系φ和n组采样数据，求解近似分类器的过程就是利用人工神经网络进行训练的过程。
　　
　　3.3控制系统故障检测与诊断
　　4、结语
　　基于模糊神经网络的方法基本可以对绣花机断线控制系统进行实时、准确的故障诊断。为了提高诊断的效率可以从以下三个方面加以强化：
　　(1)训练集的修正；(2)MLP神经网络结构及参数；(3)增加监测的过程变量数。

基于模糊神经网络技术的电脑绣花机断线故障诊断研究|bp神经网络matlab实例

最新文章

热门文章