废钢废纸压块机_废纸压块机_嘉和机械

创新是废纸压块机不断前行的方法

废纸压块机随着历史的车轮不断前行，总会伴随着新事物的出现与旧事物的消亡，这也是历史发展的必然规律。在时代不断的发展当中，我国的食品、日化、医药等行业一直在快速的发展，从而带动了废纸压块机行业的快速发展。然而随着打包机械企业的逐渐增多，废纸压块机，市场上包装机械产品琳琅满目，从而加剧了市场竞争。包装机做为包装行业的常用机械设备，也面临着非常激烈的市场竞争，从设备性能到制造技术等各个方面，因此可以看出包装机的发展离不开创新，废纸压块机创新是包装机不断前行的前提条件。

我国的废纸压块机行业起步较晚，大部分的机械制造技术也是仿照的国外技术，从而造成了我国包装市场上的包装机械虽然产品种类琳琅满目但是技术单一的情况，大多都是核心一样外形不同的仿照品。如今我国的商品市场已经相当繁华，企业生产需要的不仅是能够包装的简单机械，更多的要求是功能齐全，包装效果良好的新式包装机械设备。因此包装机械只有不断创新，真正研发出属于自己的核心技术，废纸压块机才能制造出真正满足我国商品包装市场的包装机械。

废纸压块机灌装机械没有出现之前，各个行业的商品包装过程都是采用手工操作的，然而手工操作不仅是效率上非常的低下，而且产品的卫生质量问题也很难得到保障。废纸压块机随着现在社会的发展及时代的不断进步，人们的生活水平有了很大的改善，手工操作生产已经无法满足现在市场的发展需求了。因此随着机械时代的到来，液体灌装机的出现为这些行业的发展提供了很大的帮助。

废纸压块机时代在不断发展进步，灌装机行业的发展也有着很大的提升，然而在科学技术不断地提升中，液体灌装机在企业产品的生产过程中，在质量、效率和性能上也有不小的限制。效率低，生产速度就很难提升，从而让液体灌装机很难在市场中有更好的发展，为此液体灌装机厂家加大了产品的创新力度，积极主动的引进制造技术，学习一些生产技术，让自动化、智能化、多样化等技术投入到液体灌装机设备的研制生产当中，让有着很多改进和很大提升的液体灌装机可以更好地满足市场的需求。

废纸压块机每一个产品的出现，在市场中都有着自身所存在的价值。为了更好的满足需求每个设备都在进行着创新工作，当然液体灌装机也不例外，看到国外企业所生产的设备都体现出了功能多元化、机构设计标准化、控制智能化、结构高精度化等优势，那国内企业也应该有着这些优势产生，所以顺应了这样的发展国内市场中也有着自动液体灌装机等高质量设备的出现，带动了液态商品市场的不断发展。

废纸压块机拆卸液压油缸时应注意的问题

1、废纸压块机拆卸液压油缸之前，应使液压油路泄压。否则，当拧松与油缸相连接的接头时，回油路中的高压油就会喷出。液压回路卸压时应该是先拧松溢流阀等处的手轮或调压螺钉，使压力油卸荷，然后切断了电源或动力源，使得液压装置停止运转。

2、废纸压块机拆卸时应该防止损伤活塞杆顶端螺纹、油口螺纹和了活塞杆表面、缸套内壁等。为了防止活塞杆等部细长件弯曲或变形，放置时应垫木支撑平衡。

3、废纸压块机的液压油缸的拆卸应在干净、清洁的环境下进行，防止被周围的灰尘、杂质等污物污染。拆卸后的零件要做防尘保护（如：拆卸后的配件要用塑料布盖好，禁止用棉布以及其它工业用布覆盖）。

4、废纸压块机油缸拆卸前要放掉油缸两腔的油液。

5、废纸压块机拆卸时要按顺序进行。由于各种液压缸形式不尽相同，拆卸顺序也稍有不同。一般要先拆卸缸盖，***后拆卸活塞和活塞杆。在拆卸油缸的缸盖时，对于内卡键式连接的卡键或弹性挡圈要使用专用工具，禁止使用扁铲：对于法兰式端盖必须用螺钉顶出，不允许锤击硬撬。在活塞和活塞杆难以抽出时，不要强行打出，要查明原因再进行拆卸，强行打出会造成划痕。

6、废纸压块机拆卸后要认真检查，以确定哪些零件可继续使用，哪些零件需要维修。

废纸压块机的液压泵的故障诊断

废纸压块机的液压泵是液压系统的心脏，其故障诊断是液压系统故障诊断的重要部分。由于流体的压缩性、泵源与伺服系统的流固耦合作用及液压泵本身具有大幅度的固有机械振动，使得液压泵的故障机理复杂，故障特征提取困难，故障诊断的模糊性强。大量的液压泵故障诊断数据表明，通过泵源出口检测到的故障信号常被干扰信号淹没，单一故障检测信号常呈现出强的模糊性，采用常规的信号处理方法难以提升有效的故障特征。

从废纸压块机故障诊断学的角度来看，任何一种诊断信息都是模糊的、不准确的，对任何一种诊断对象，用单一信息来反映其状态行为都是不完整的，如果从多方面获取同一对象的多维故障冗余信息加以综合利用，就能对系统进行更可靠更准确的监测和诊断。本文针对柱塞泵球头松动故障模式，废纸压块机通过在液压泵出口配置振动传感器和压力传感器进行故障检测，通过小波分析进行信号消噪处理，利用主成分分析提取有效融合信息，采用改进算法的BP***网络实现液压泵微弱信号或多故障的有效诊断。

1、液压泵球头松动故障机理分析

废纸压块机由于制造误差或液压泵在工作过程中的压力冲击，常常使柱塞球头与球窝沉凹变形使球头与球窝间隙增大，从而产生柱塞球头松动的故障。

1.1基于振动信号的故障机理分析

液压泵缸体在转动过程中，柱塞在油缸中往复运动。当缸体转过一定角度时，经过上死点柱塞进人吸油区，球头与柱塞发生一次碰撞;当缸体转动经过上死点后，球头开始向柱塞方向运动，球头与柱塞发生相对运动;当转过排油区时，高压油作用在柱塞上，使柱塞迅速向球头方向运动，废纸压块机从而又一次产生冲击。缸体转动一周，球头与柱塞发生两次碰撞，经过传动轴和轴承将能量传递到壳体上，故球头松动故障的振动频率为轴频率的2倍。

1.2废纸压块机基于压力信号的故障机理分析

球头松动对液压泵出口的压力脉动也有影响。当缸体转过上死点时，球头向柱塞方向运动，当油缸的排油进入卸荷区时，球头与柱塞还未发生碰撞，这时在高压油的作用下，柱塞又向球头方向运动，球头与球窝发生碰撞，小型废纸压块机，产生振动冲击的同时，碰撞通过柱塞作用在高压油上从而产生一个压力脉动，废钢废纸压块机，废纸压块机所以球头松动引起泵出口的压力脉动频率与泵的轴频率相同，废纸压块机由上述分析可知，如果球头与球窝的间隙很小时，球头与柱塞的相对速度不大，产生的碰撞能量很小。当间隙增大时，多功能废纸压块机，产生的振动能量就会增大，且具有周期变化的时变特性，壳体检测的振动能量通常分布于2倍轴频率处;对于压力脉动信号，能量主要分布在轴频率处。

1.3废纸压块机球头松动故障诊断系统

针对球头松动故障，在液压泵出口垂直方向安装了2个加速度传感器ax、a。检测振动，1个压力传感器P检测泵的压力脉动。由于液压泵出口检测到的振动信号和压力信号常被干扰信号淹没，为了提取故障特征，对上述传感器的检测信号进行小波消噪处理。

2、废纸压块机小波信号消噪处理

液压泵的工作环境一般比较恶劣，其工况受环境的影响较大，通常在泵出口检测到的信号含有很大的噪声。试验表明，液压泵出口检测到的压力信号和振动信号体现出以下特点：①信号的频谱分布很宽、波形杂乱，规律性差;②时变与非平稳性表现明显。

因此，基于这两种信号的故障特征提取非常困难，有必要对检测的信号进行消噪处理。

废纸压块机小波分析是目前较有效的信号处理方法，它可以同时在时域和频域中对信号进行分析，能有效地区分信号中的突变部分和噪声，实现信号的消噪。

废纸压块机泵出口振动信号及其小波消噪后的信号，选取小波消噪的全局阈值为1.049。很明显，检测信号中包含了许多干扰信号，很难简单地利用检测到的振动信号进行有效的故障诊断。为了消除干扰影响，经过小波处理，可以有效地消除泵出口振动信号中所包含的噪声，有利于故障特征的提取。

3、信息融合故障诊断方法

废纸压块机信息融合是将多源信息加以智能合成，产生比单一信息源更准确、容错性和鲁棒性更强的估计和判断‘2’。由于液压泵出口检测到的信息微弱，易于被干扰所淹没，很难利用单个传感器的检测信号进行微弱故障特征的有效诊断。采用的信息融合故障诊断过程，即将振动信号和压力信号进行小波消噪处理，利用统计分析提取有效特信息，采用主成分分析(PrinciP81componentanalysis，PCA)有效解耦各故障特征间的相关性，减少故障特征的维数，采用改进算法的BP***网络实现液压泵球头松动故障诊断。废纸压块机

3.1.废纸压块机特征层信息融合

特征层状态属性融合就是将对多种类型传感器数据进行预处理以完成特征提取及数据配准，即通过传感器信息转换，把各传感器输人数据变换成的数据表达形式。

通过特征向量***化处理可以实现信息融合数据配准。本文提取振动信号和压力信号的均值、峰值因子、特征频率的能量值和功率谱幅值、四次矩等作为球头松动故障的特征向量。

3.2废纸压块机选取主成分

在新样本空间上，逐次计算传感器信息的综合指数为主成分上的贡献。令主成分贡献综合指数阈值为85%，根据贡献综合指数选取前几个主成分，作为下一步信息融合的信息。

针对液压泵正常和4种球头松动故障，各选取100个样本，由于高度显著，说明这4组特征向量有十分明显的差异，故此类故障的不同故障程度是可以诊断的。废纸压块机

废纸压块机选择BP***网络的结构，对液压泵正常和设置的4种球头松动故障在训练误差精度要求下对网络进行训练，通过改进算法的学习和训练得到BP网络的优化权值矩阵。在实际使用时，利用BP***网络的权值矩阵及其改进算法实现多故障的有效诊断。其中输出节点1表示液压泵正常时***网络的输出值，节点2表示间隙为 6μm时***网络的输出值，节点3表示间隙为9μm***网络的输出值，节点4表示间隙为12μm时***网络的输出值，节点5表示15μm时***网络的输出值。废纸压块机

利用BP***网络及其改进算法可以有效诊断不同间隙大小的球头松动故障。

4、废纸压块机结论

本文通过液压泵出口的振动信号和压力信号，通过小波消噪处理有效提取故障特征，利用PCA分析很大程度上减少了信息融合特征向量的维数，通过可诊断性检验证明PCA重新组合的特征向量可以实现多故障诊断。在BP算法中引人附加动量项，获得超优学习率，通过改进BP算法实现不同间隙大小球头松动故障的有效诊断。

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