前言

在羅茨風(fēng)機(jī)中，具有較好的進(jìn)出風(fēng)口設(shè)計(jì)，而且其對三葉轉(zhuǎn)子進(jìn)行了較好應(yīng)用，所以在實(shí)際運(yùn)作過程中，其不會(huì)產(chǎn)生較大的噪聲污染，對周邊居民的正常生活影響較小；羅茨風(fēng)機(jī)具有較好的持久性能，而且風(fēng)機(jī)整體容量較大，有著較高的應(yīng)用價(jià)值；軸承在風(fēng)機(jī)中具有重要作用，而羅茨風(fēng)機(jī)中的軸承具有較好質(zhì)量，所以延長了風(fēng)機(jī)的使用壽命。但是羅茨風(fēng)機(jī)也極易遭受外界因素的影響，所以技術(shù)人員必須加強(qiáng)對其的研究。

羅茨風(fēng)機(jī)中應(yīng)用到了三葉轉(zhuǎn)子，在實(shí)際運(yùn)作中，由于轉(zhuǎn)速和風(fēng)量處于平衡狀態(tài)，所以羅茨風(fēng)機(jī)不會(huì)造成較大的震動(dòng)，也不會(huì)產(chǎn)生極大噪聲污染，所以不會(huì)對周邊居民的正常生活和工作造成影響。羅茨風(fēng)機(jī)中有著較好的進(jìn)出風(fēng)口設(shè)計(jì)，風(fēng)機(jī)端蓋與葉輪之間留有一定的縫隙，而且葉輪端面與風(fēng)機(jī)端蓋間也留有一定的間隙，從而較好對風(fēng)進(jìn)行輸送。羅茨風(fēng)機(jī)一般具有較簡單的結(jié)構(gòu)，而且在運(yùn)作和安裝方面都不需要進(jìn)行復(fù)雜操作，其有著較好性能，穩(wěn)定性較高，所以被廣泛應(yīng)用于多種行業(yè)，促進(jìn)了更行業(yè)良好發(fā)展。

羅茨風(fēng)機(jī)在實(shí)際運(yùn)作過程中，極易遭受自然因素及人為因素的影響，所以很容易出現(xiàn)故障，最終給各項(xiàng)工作的順利進(jìn)行帶來極大不利，所以技術(shù)人員必須加強(qiáng)對羅茨風(fēng)機(jī)工作狀態(tài)的監(jiān)管，及時(shí)處理存在的問題，確保其能夠正常運(yùn)作。

當(dāng)羅茨風(fēng)機(jī)內(nèi)溫度過高時(shí)，一般是因?yàn)猷]箱內(nèi)的油過多且質(zhì)量較差，或者壓力過大以及通風(fēng)效果差，面對這種問題，技術(shù)人員須對雜質(zhì)進(jìn)行清除，合理設(shè)置通風(fēng)口，并提高轉(zhuǎn)速，從而有效降低溫度。

當(dāng)葉輪出現(xiàn)摩擦現(xiàn)象時(shí)，一般是由于齒輪不牢固或者葉輪間間隙較小，在處理這種問題時(shí)，技術(shù)人員須增加齒輪牢固度，并合理調(diào)整葉輪之間的間隙，從而防止葉輪出現(xiàn)摩擦現(xiàn)象。

如果出現(xiàn)流量不足現(xiàn)象，可能是由于過濾器出現(xiàn)堵塞現(xiàn)象或者皮帶出現(xiàn)打滑情況，在處理這種問題時(shí)，技術(shù)人員可以對過濾器中的雜質(zhì)進(jìn)行清除，并將皮帶拉緊，并對進(jìn)口壓力值進(jìn)行檢測和調(diào)整，從而確保流量穩(wěn)定。

當(dāng)電機(jī)出現(xiàn)超載現(xiàn)象時(shí)，可能是因?yàn)榱髁窟^大或者進(jìn)出口位置出現(xiàn)堵塞情況，所以技術(shù)人員可以將氣體進(jìn)行卸放，保證流量穩(wěn)定，并且對進(jìn)出口堵塞物進(jìn)行清除，從而促進(jìn)電機(jī)正常運(yùn)作。

基于羅茨風(fēng)機(jī)自身特性，其雖然在許多行業(yè)中都能發(fā)揮出較好作用，提高工作產(chǎn)量和效率、并降低整體成本、提高企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益，但是其極易遭受自然因素及人為因素的影響，羅茨風(fēng)機(jī)一旦在運(yùn)作過程中出現(xiàn)問題，不僅對各項(xiàng)工作的正常進(jìn)行造成極大影響，而且會(huì)給企業(yè)帶來巨大的損失，所以建立羅茨風(fēng)機(jī)診斷模型有著重要意義，技術(shù)人員可以通過羅茨風(fēng)機(jī)建立故障數(shù)據(jù)庫，當(dāng)羅茨風(fēng)機(jī)在工作中出現(xiàn)問題時(shí)，技術(shù)人員能夠及時(shí)根據(jù)故障數(shù)據(jù)庫對相關(guān)問題進(jìn)行解決，從而更好發(fā)揮出羅茨風(fēng)機(jī)作用。

3.1 應(yīng)用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

本文主要對小波分析與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進(jìn)行融合，并對機(jī)械技術(shù)進(jìn)行合理利用，從而建立羅茨風(fēng)機(jī)摩擦故障診斷模型。技術(shù)人員在對小波分析以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進(jìn)行結(jié)合時(shí)，主要有兩種方法，首先，技術(shù)人員可以對尺度函數(shù)以及小波函數(shù)進(jìn)行合理利用，將小波分析與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行結(jié)合，主要對不均勻信息進(jìn)行處理。其次，技術(shù)人員主要通過小波變換對信號向量進(jìn)行引出，并融入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)有效結(jié)合，能夠較好對故障進(jìn)行診斷。在機(jī)械管理要求下，技術(shù)人員須在羅茨風(fēng)機(jī)摩擦故障診斷模型中設(shè)置機(jī)械動(dòng)力學(xué)模型，用以檢測轉(zhuǎn)子故障，并與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行結(jié)合，促進(jìn)檢測自動(dòng)化。

3.2 選取神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)樣本

在對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)樣本進(jìn)行選取時(shí)，基于機(jī)械設(shè)備故障診斷特性，可以用測振傳感器對信號進(jìn)行提取。技術(shù)人員必須對故障指標(biāo)進(jìn)行合理分析，確保其能夠?qū)收袭a(chǎn)生較大反應(yīng)，一般可將裕度指數(shù)、峭度指數(shù)、脈沖指數(shù)等作為羅茨風(fēng)機(jī)故障指標(biāo)，能夠起到較好作用。在機(jī)械動(dòng)力學(xué)基礎(chǔ)上，由于轉(zhuǎn)子系統(tǒng)具有一定的方程表達(dá)式，因此技術(shù)人員還需對表達(dá)式內(nèi)相關(guān)特征量進(jìn)行提取，表達(dá)式如下：

Mq+Dq+Kq=Q

其中M指的是機(jī)械動(dòng)力學(xué)模型中質(zhì)量矩陣，主要包括圓盤質(zhì)量及軸；D指的是阻尼陣，主要包括陀螺運(yùn)動(dòng)、軸內(nèi)阻以及軸承阻尼；K指的是剛度陣；Q指的是合外力向量。

技術(shù)人員還可以對小波包進(jìn)行分解，獲得一系列子帶能量值，并將其作為故障指標(biāo)輸進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，從而有效選取神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)樣本。由于各種數(shù)據(jù)存在差異性，所以技術(shù)人員需對其進(jìn)行統(tǒng)一化，一般可以采用極差方式，并合理設(shè)置各類數(shù)據(jù)對應(yīng)的羅茨風(fēng)機(jī)故障情況，主要包括重度摩擦、輕度摩擦、無摩擦三種形式。

3.3 明確神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)

在對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進(jìn)行明確時(shí)，基于機(jī)械管理特性，技術(shù)人員需對輸入層以及輸出層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)進(jìn)行明確，并對轉(zhuǎn)子特征信號進(jìn)行明確，一般可根據(jù)機(jī)械動(dòng)力學(xué)基礎(chǔ)，對輸入特征向量以及輸出的特征向量進(jìn)行確定，技術(shù)人員可將裕度指數(shù)、峭度指數(shù)、脈沖指數(shù)以及小波包分解后的30個(gè)特征向量作為輸出神經(jīng)元個(gè)數(shù)以及輸入神經(jīng)元個(gè)數(shù)，所以輸出神經(jīng)元個(gè)數(shù)為2，輸入神經(jīng)元個(gè)數(shù)為33。

在隱層方面，一般情況下，單隱層BP網(wǎng)絡(luò)能夠較好復(fù)合模型要求，所以技術(shù)人員可以直接選擇單隱層BP網(wǎng)絡(luò)，但是如何有效選擇單隱層神經(jīng)元數(shù)量存在較大的問題。由于單隱層自身特性，神經(jīng)元數(shù)量以及轉(zhuǎn)子特征信號過多過少都會(huì)對模型試驗(yàn)造成影響，所以技術(shù)人員必須進(jìn)行多次實(shí)驗(yàn)，合理選擇神經(jīng)元數(shù)量及轉(zhuǎn)子特征信號。

3.4 進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)測

本文主要對6組樣本進(jìn)行試驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表1。

表1 羅茨風(fēng)機(jī)摩擦故障診斷結(jié)果

由表1可知，診斷準(zhǔn)確率為83.3%，所以能夠較好對羅茨風(fēng)機(jī)故障進(jìn)行診斷。

在實(shí)際情況中，羅茨風(fēng)機(jī)在多方面都能發(fā)揮出較好作用，但是其極易遭受人為因素及自然因素的影響，所以技術(shù)人員必須采取有效措施完善羅茨風(fēng)機(jī)，有效解決存在的各種問題。技術(shù)人員可以通過對羅茨風(fēng)機(jī)故障原因及風(fēng)機(jī)自身特性建立診斷模型，對各類數(shù)據(jù)進(jìn)行補(bǔ)充，從而完善羅茨風(fēng)機(jī)故障數(shù)據(jù)庫，為有效處理羅茨風(fēng)機(jī)故障帶來便利。

作者：劉文敬

來源：《山東魯碧建材有限公司》

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