【摘 要】
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随着工业4.0的不断推动,对工业设备的要求不再只是实现自动化,还需对其运行状态进行监控,设备发生故障后从专家凭借经验排除故障的模式,逐渐转变到通过设备运行过程的数据对设备进行实时监控。注塑机作为塑料制品的主要生产设备也是如此,注塑机的液压系统是复杂多变的,而齿轮泵作为液压系统的动力源,一旦发生内泄漏会对很多执行元件造成影响,最终影响制品质量。但是齿轮泵的内泄漏故障特征不明显,不易被发现,往往要出现
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随着工业4.0的不断推动,对工业设备的要求不再只是实现自动化,还需对其运行状态进行监控,设备发生故障后从专家凭借经验排除故障的模式,逐渐转变到通过设备运行过程的数据对设备进行实时监控。注塑机作为塑料制品的主要生产设备也是如此,注塑机的液压系统是复杂多变的,而齿轮泵作为液压系统的动力源,一旦发生内泄漏会对很多执行元件造成影响,最终影响制品质量。但是齿轮泵的内泄漏故障特征不明显,不易被发现,往往要出现问题后才能发现。针对以上的问题,本文设计了基于注塑过程数据的齿轮泵内泄漏故障智能诊断系统,通过在齿轮泵的出口处引出一条旁路来人为模拟注塑机齿轮泵的内泄漏状态,并采集在齿轮泵不同泄漏程度时的注塑过程数据,使用该数据训练故障诊断模型,对注塑机齿轮泵的内泄漏情况进行故障智能诊断,本文的研究工作主要包括:（1）分析了注塑机的机械结构、液压系统及注塑过程,并对注塑机液压系统及液压泵的故障诊断需求进行分析,确定了以数据驱动进行齿轮泵内泄漏故障诊断的总体架构。（2）设计了注塑机齿轮泵内泄漏故障模拟实验,在齿轮泵泄漏程度为正常和轻微、一般和严重泄漏四种状态下采集了注塑过程数据,并对实验数据样本进行了预处理。（3）对预处理后的数据集进行特征筛选,使用训练集训练了KNN分类模型、与one vs one策略结合的LR分类模型、RF分类模型和XGBoost分类模型,训练过程中使用贝叶斯优化对各个模型的超参数进行了优化。并使用混淆矩阵、准确率和kappa系数对四个分类模型在测试集上的分类性能进行了对比,最终选择了准确率和kappa系数最高的XGBoost分类模型作为注塑机齿轮泵内泄漏的故障诊断模型,准确率为94%,kappa系数的值为0.893。（4）利用pyqt5框架和python编程语言开发了注塑机齿轮泵内泄漏故障诊断软件,能够实现数据上传、数据分析、特征筛选、模型训练、数据可视化以及对新样本的故障诊断等功能,并对软件进行测试,各部分功能均正常。
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