门式起重机状态监测及故障诊断系统研究

发布时间：2017-07-04 14:06

  本文关键词：门式起重机状态监测及故障诊断系统研究

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【摘要】：随着国民经济的快速发展,起重机械越来越多的被应用到造船、冶金、港口、机械等行业中。据统计所有起重机中85%以上为桥门式起重机。目前,我国的桥门式起重机只要求装有起重量限制器等简单的安全保护装置,没有在线的智能监控和故障诊断系统,安全隐患严重。在日常使用和巡检时,操作者和管理者不能直观观察到起重机的实时运行状态,只能凭借肉眼和经验进行判断,为起重机的日常管理、检验检测和维修策略的制定带来很大的盲目性。国家出台了《GBT 28264-2012起重机械安全监控管理系统》规范,要求加强对起重机械的检测检验及日常维护,确保设备安全运行,当前已有相关监测诊断产品出现,但针对门式起重机进行针对性监测和故障诊断的产品却鲜有报道,因此,本文针对门式起重机研制了状态监测及故障诊断系统。基于网络socket通信、故障树分析法、专家系统、时间序列建模、遗传算法和神经网络技术展开系统研制,相关工作如下：首先,分析当前国内外研究现状。从门式起重机状态监测技术方面分析了当前的国内外起重机状态监测研究现状。从起重机故障诊断产品应用及故障诊断方法研究两方面分析了当前国内外对于起重机故障诊断技术的研究现状。其次,设计监测方案及关键技术研究。针对《GBT 28264-2012起重机械安全监控管理系统》中规定的起重机安全运行应监测的参数及门式起重机的特点,对门式起重机各监测参数的监测方案进行了详细设计,并针对状态监测系统中要用到的关键技术进行研究,并给出软件开发流程。进一步,研究门式起重机故障诊断方法。对故障树技术、专家系统、时间序列、遗传算法、神经网络诊断方法进行详细研究,根据门式起重机的特点将所研究的故障诊断方法应用于系统开发。进一步,进行系统总体方案设计及软件设计实现。对门式起重机状态监测及故障诊断系统进行功能需求分析,确定系统整体架构,设计各子系统的功能模块及各子系统之间的通信协议。针对系统设计方案及软件设计流程,以C++作为软件开发语言,以VS2010作为开发环境对各子系统进行软件实现,并进行功能整合、优化、调试。最后,系统安装测试及实验验证。对研制的门式起重机状态监测及故障诊断系统进行安装测试,依据各参数的监测方案进行传感器安装及数据采集器布置。对系统运行稳定性进行测试,并收集门式起重机故障样本数据对故障诊断系统进行实验验证。
【关键词】：门式起重机 状态监测 故障诊断 神经网络 专家系统
【学位授予单位】：东南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TH213.5
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第一章 绪论10-15
• 1.1 课题背景及意义10
• 1.2 起重机状态监测技术研究现状10-11
• 1.3 起重机故障诊断技术研究现状11-13
• 1.3.1 起重机故障诊断产品研究现状12
• 1.3.2 起重机故障诊断方法研究现状12-13
• 1.4 论文工作安排13-15
• 第二章 门式起重机状态监测方案设计及关键技术研究15-28
• 2.1 门式起重机结构及运行特点概述15
• 2.2 监测方案设计15-22
• 2.2.1 状态量监测方案设计15-18
• 2.2.2 减速箱振动状态监测方案设计18-20
• 2.2.3 主要钢结构应变状态监测方案设计20-22
• 2.3 关键技术研究22-26
• 2.3.1 网络通信技术研究22-23
• 2.3.2 视频监控技术研究23-25
• 2.3.3 数据管理技术研究25-26
• 2.4 本章小结26-28
• 第三章 基于故障树技术的行车电气设备专家系统诊断方法研究28-42
• 3.1 故障树分析法28-30
• 3.1.1 故障树基本概念28
• 3.1.2 故障树的数学表示28-30
• 3.1.3 故障树建立及预处理30
• 3.2 专家系统诊断原理30-35
• 3.2.1 专家系统原理30-31
• 3.2.2 专家系统知识获取31-32
• 3.2.3 专家系统知识表示32-33
• 3.2.4 专家系统推理机制33-34
• 3.2.5 故障树分析与专家系统的联系34-35
• 3.3 基于故障树的门式起重机故障诊断专家系统知识库设计35-38
• 3.3.1 门式起重机故障树35-36
• 3.3.2 专家系统知识库设计36-38
• 3.4 基于故障树的专家系统故障诊断推理机设计38-41
• 3.4.1 专家系统推理机设计38-39
• 3.4.2 故障树的定性定量分析查找最小割集实例39-41
• 3.5 本章小结41-42
• 第四章 基于AR建模的减速箱GA-BP神经网络诊断方法研究42-54
• 4.1 基于AR建模的起升机构减速箱振动信号特征提取方法研究42-46
• 4.1.1 AR时间序列理论42-43
• 4.1.2 基于AR模型的特征提取步骤43-44
• 4.1.3 特征提取实例分析44-46
• 4.2 基于GA算法优化的BP神经网络故障诊断方法研究46-50
• 4.2.1 BP神经网络算法概述46-48
• 4.2.2 GA算法概述48-49
• 4.2.3 BP神经网络与GA结合49-50
• 4.3 基于AR模型的GA-BP减速箱故障诊断模块算法设计50-53
• 4.4 本章小结53-54
• 第五章 门式起重机监测及故障诊断系统软件总体设计及实现54-69
• 5.1 系统功能需求分析54
• 5.2 系统总体设计及功能架构设计54-58
• 5.2.1 系统总体结构设计54-55
• 5.2.2 通信协议方案设计55-56
• 5.2.3 门式起重机状态监测系统功能架构56-57
• 5.2.4 门式起重机数据传输存储服务器功能架构57
• 5.2.5 门式起重机远程状态监测及故障诊断系统功能架构57-58
• 5.3 门式起重机状态监测及故障诊断系统软件实现58-68
• 5.3.1 门式起重机状态监测系统软件实现59-62
• 5.3.2 基于故障树的门式起重机专家系统故障诊断模块软件实现62-64
• 5.3.3 基于AR-GA-BP的起升机构减速箱故障诊断模块软件实现64-66
• 5.3.4 服务器软件设计实现66-68
• 5.4 本章小结68-69
• 第六章 门式起重机状态监测及故障诊断系统验证测试及应用69-80
• 6.1 门式起重机状态监测系统安装测试69-72
• 6.2 门式起重机故障诊断系统实例分析及验证72-78
• 6.2.1 基于故障树的门式起重机专家系统诊断实例分析72-74
• 6.2.2 基于AR建模的GA-BP神经网络故障诊断模块实验验证74-78
• 6.3 数据传输服务器功能测试78-79
• 6.4 本章小结79-80
• 第七章 总结与展望80-82
• 7.1 总结80
• 7.2 展望80-82
• 参考文献82-87
• 致谢87-88
• 攻读硕士期间获得成果88

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本文编号：518044