旋转机械早期预警及故障模式识别方法研究

发布时间：2021-04-09 07:05

　　旋转机械是石油化工等现代企业中关键的生产设备,针对这些设备进行状态监测和故障诊断,能够保障设备的安全可靠运行,并取的巨大的经济和社会效益。旋转机械设备状态监测与故障诊断对开展预测性维修十分重要,能够延长机械设备的使用寿命,减少设备维护费用,并且保证设备的安全运行。本文主要针对旋转机械早期故障预警与故障模式识别方法进行研究。基于旋转机械设备运行可靠度函数和趋势滤波技术,根据滤波后振动特征信号曲线斜率绝对值的变化,构建了基于可靠度函数趋势滤波技术的早期故障预警模型;基于聚类分析方法,构建了 K-means聚类故障模式识别模型,基于监测数据训练得到不同故障的聚类中心,探索了数据驱动的基于聚类中心欧式距离判据的旋转机械故障模式识别方法;针对以可靠性为中心的维修（RCM）和健康度评价展开研究,构建了动态风险评价模型,结合智能预警方法与模式识别方法,设计了旋转机械动态风险评价及维修决策系统。论文主要研究内容如下:（1）旋转机械早期故障预警方法研究。基于旋转机械设备运行可靠度函数提取设备振动特征信号,也就是时域互相关函数、频域凝聚函数和谱距离指标函数提取特征信号,利用l1趋势滤波技术对振动特征信号进... 

【文章来源】：北京化工大学北京市 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：92 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图１－３研宄内容及技术路线图??

。为了实现设备运行异常早期报警并提高设备报警的准确率，为??了实现设备运行异常早期报警并提高设备报警的准确率，构建了一种设备早期故障预??警模型，提出了一种基于可靠度函数趋势滤波的早期故障预警方法。利用互相关函数、??凝聚函数和谱距离指标函数模型分别提取设备振动特征信号，对可靠度函数进行Ａ趋??势滤波，通过滤波后曲线斜率绝对值变化判断早期故障，最终筛选出基于谱距离指数??函数趋势滤波的预警方法，预测旋转机械异常运行趋势。??本章提出的基于可靠度函数趋势滤波的早期故障预警方法研究思路如图２－１所示。??特征提取方法一般分为时域特征提娶频域特征提取和时频域特征提取三种。时域特??征提取方法通常对于时域信号波形的有、无量纲参数进行计算，它是机械振动信号最??为简便的特征提取方法；频域特征提取方法通常是对时域信号波形进行傅里叶变换后??得到频域信息，然后在频域范围上进行特征提取；时频域特征提取方法通常针对缺乏??局域性信息的非平稳、非线性信号，通过包含频率与时间的联合函数同时描述信号在??时域和频域上的能量密度。本章采用基于机械设备运行可靠度函数提取设备振动特征??信号，也就是时域互相关函数、频域凝聚函数和谱距离指标函数提取特征信号，利用??Ａ趋势滤波技术［６｜］对振动特征信号进行滤波处理，根据滤波后振动特征信号曲线斜率??绝对值的变化，构建基于可靠度函数趋势滤波技术的早期故障预警模型，研宄对比分??析了早期故障预警方法，最后利用离心压缩机转子碰摩、不对中和不平衡故障案例数??据验证了该方法的工程有效性。??早期故障预警方法研究思路框图??ｒ＾ｉ?￣￣￣￣Ｐｉ??设?丨早?期??Ｉ?期故??ｐｊ－?．?故?障?工

障发生与否的原则不是基于固定阈值报警线，而是当振动特征信号趋势滤波后曲线斜??率绝对值变化超过某一设定倍数时，则认为发生早期故障。此处取导数绝对值是因为??可靠度函数会随着旋转设备运行状态逐渐劣化而减小，所以当设备故障发生时，斜率??为负数。??若要得到趋势滤波后振动特征信号曲线随时间变化的斜率值大小，即求取各数据??样本点处的导数值＝?…，的大小，Ａ２为数据样本数量。取正常运行状态下的??一点＾的导数值＼为参考点，？一般接近于０，规定当｜々，．｜＜ｍｘ｜＼｜时，认为设备处于??正常运行状态，当时，判断设备运行偏离正常状态或发生早期故障。其中，??ｍ为早期故障报警限的调整参数，ｗ的取值原则后面章节说明。早期故障预警模型原??理图如图２－３所示。??


本文编号：3127163