基于局部保持投影和隐马尔科夫模型的压力机故障诊断方法

黄亚康，李益兵，江 丽，陆 伟

(1.武汉理工大学 机电工程学院，湖北 武汉 430070；2.上汽通用五菱汽车股份有限公司 技术中心，广西 柳州 545007)

汽车冲压线压力机广泛应用于车门、车前盖等冲压件的冲裁成型工作。随着工业制造水平的发展，为了追求高效、高质、低成本的冲压效益，压力机系统日趋庞大，结构复杂性和系统不稳定也随之提高。压力机运行过程中一旦发生故障，会导致生产效率下降、产品精度降低，甚至影响到作业人员的人身安全。目前压力机设备的可靠性和可维修性的管理还局限于人的主观性判断。压力机发生故障引起停机后，由专家根据维修经验来进行逐项排查，直到找出故障原因[1]。在整个维修过程中，大部分时间并不是耗费在维修故障上，而是在找故障原因。因此如何快速识别压力机的故障模式并找出故障原因，成为了压力机设备维修的一个重要内容。

随着人工智能技术的发展，人工智能在机械设备故障诊断和状态识别方面的应用取得了丰硕的成果，但是针对汽车冲压线压力机的故障诊断的研究却很少。目前对压力机和其他机械设备进行宏观故障分析，多是采用基于知识库和推理机的专家系统，通过构建庞大而严密的逻辑网络，对每一个叶节点按照逻辑规则进行推理或者反演，最终找出根节点的故障模式[2]。这种方法需要构建足够庞大的知识库，知识获取比较困难而且推理规则没有学习能力，诊断效率和准确性较低[3]。……