大型煙氣機(jī)組故障診斷與趨勢(shì)預(yù)測(cè)系統(tǒng)的研究.pdf

1、旋轉(zhuǎn)機(jī)械在設(shè)備中占有較大比重，許多大型旋轉(zhuǎn)機(jī)組如汽輪機(jī)組、發(fā)電機(jī)組、離心壓縮機(jī)等都是生產(chǎn)中的重要設(shè)備，它們的運(yùn)行狀況直接關(guān)系到企業(yè)的安全生產(chǎn)，一旦出現(xiàn)故障，將給企業(yè)和社會(huì)帶來(lái)巨大損失。因此，及時(shí)發(fā)現(xiàn)設(shè)備故障，將其消滅在萌芽之中，并對(duì)故障的趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)，實(shí)現(xiàn)預(yù)知維護(hù)，顯得尤為重要，而真正做到這點(diǎn)就要依靠機(jī)電系統(tǒng)故障診斷及預(yù)測(cè)技術(shù)。 針對(duì)機(jī)電系統(tǒng)非線性非平穩(wěn)運(yùn)行狀態(tài)的故障診斷以及趨勢(shì)預(yù)測(cè)中的需要，結(jié)合智能技術(shù)的最新發(fā)展和機(jī)電設(shè)備運(yùn)行

2、的非線性非平穩(wěn)狀態(tài)故障診斷以及趨勢(shì)預(yù)測(cè)中的需要，重點(diǎn)研究運(yùn)用模糊診斷、遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等智能方法，對(duì)機(jī)電系統(tǒng)進(jìn)行故障診斷和趨勢(shì)預(yù)測(cè)，較為全面和系統(tǒng)地介紹了智能診斷與趨勢(shì)預(yù)示的關(guān)鍵技術(shù)。論文的主要內(nèi)容如下： 1．論文從故障診斷的基本原理與方法入手，研究了大型旋轉(zhuǎn)機(jī)組的振動(dòng)特點(diǎn)，特征因子的選擇與提取，及振動(dòng)烈度的計(jì)算。為了提高信噪比，對(duì)振動(dòng)烈度信號(hào)進(jìn)行了預(yù)處理，以及幅域分析、時(shí)域分析、頻域分析和瞬態(tài)信號(hào)的處理與分析，來(lái)揭示機(jī)組的運(yùn)行狀態(tài)

3、，并對(duì)譜分析中的泄漏現(xiàn)象進(jìn)行了研究。 2．由于機(jī)械系統(tǒng)的復(fù)雜性，機(jī)械故障與故障征兆之間的關(guān)系很難用精確數(shù)學(xué)模型表示出來(lái)，故提出了機(jī)械故障的模糊診斷方法。論文研究了模糊集合的基本原理、模糊診斷的隸屬函數(shù)及矩陣的建立、模糊診斷的綜合評(píng)判。構(gòu)建了模糊診斷的步驟：通過(guò)經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)、統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，建立模糊診斷矩陣R；對(duì)現(xiàn)場(chǎng)測(cè)取的機(jī)械系統(tǒng)運(yùn)行信息量，經(jīng)信號(hào)處理、分析，得到故障征兆向量X：通過(guò)求解模糊關(guān)系矩陣方程Y=X。R，經(jīng)模糊綜合評(píng)判，

4、從而得出診斷結(jié)果。 3．為了適應(yīng)非平穩(wěn)預(yù)測(cè)的要求，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獨(dú)特的聯(lián)想、推測(cè)、自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)和處理復(fù)雜非線性多模式等優(yōu)點(diǎn)，結(jié)合遺傳算法魯棒性強(qiáng)，能夠收斂到全局最優(yōu)解等特點(diǎn)，提出了遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型。論文詳細(xì)闡述了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型的基本原理，推導(dǎo)了多步神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)方法的誤差及算、邊界條件，提供了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型的建立步驟，研究了遺傳算法的基本原理及其運(yùn)行參數(shù)：編碼長(zhǎng)度、群體大小、交叉概率、變異概率、迭代代數(shù)。最后，

5、結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與遺傳算法的各自優(yōu)點(diǎn)，設(shè)計(jì)了一種適合于機(jī)械故障預(yù)測(cè)的遺傳BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在其適用度函數(shù)中加入時(shí)間因素，建立了遺傳BP算法的程序流程圖及算法的具體步驟，將其應(yīng)用到非平穩(wěn)狀態(tài)的趨勢(shì)預(yù)測(cè)中，取得較好的效果。 4．以燕山石化煉油廠102煙氣機(jī)組為診斷對(duì)象，在深圳創(chuàng)為實(shí)公司的S8000在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，研制了煙氣機(jī)組故障診斷及預(yù)測(cè)系統(tǒng)。系統(tǒng)有獨(dú)立的信號(hào)采集系統(tǒng)，并自制了信號(hào)調(diào)理模塊；系統(tǒng)軟件以WINDOWS為運(yùn)行平臺(tái)，采