随着我国经济持续增长,国内的矿山、有色、化工等领域不断发展壮大,其中用于矿浆输送、氧化铝溶出、化工反应炉喂料等方面的往复式活塞隔膜泵也得到了大量应用,由于多种原因设备经常会出现单向阀卡阀、泄漏现象,给设备和工艺系统带来很大危害。文章从隔膜泵工作机理方面入手,分析了单向阀故障产生的原因,提出了单向阀故障的自动诊断及报警技术,可以有效避免或减轻单向阀故障带来的危害。

为避免液压油缸泄露给液压系统带来的速度放缓和压力不足等问题,研究基于深度学习的液压油缸泄露故障自动诊断方法。深入分析液压油缸泄露故障机理,依据液压油缸泄露量,将泄露故障划分为正常、轻微、中度以及严重泄露四种状态,使用压力传感器采集各状态下的压力信号,利用小波包变换提取压力信号的小波包能谱熵特征,将其作为输入量,运用深度置信网络实现液压油缸泄露故障高精度自动诊断。实验结果表明:该方法能清晰呈现不同液压油缸泄露状态下的压力信号特点,且所得信号质量较高;利用压力信号的小波包能量谱自动诊断液压油缸泄露故障具有较高的可行性;该方法在准确诊断液压油缸泄露故障状态的同时,还能判断液压油缸泄露故障的形式。