基于非线性状态估计技术的鼓风设备故障预警研究

发布时间：2020-06-26 20:54

【摘要】：鼓风机是一种工业生产辅助设备,在冶金、发电、化工等多个领域中扮演着重要角色,一旦发生故障将会直接影响到工业生产的经济性和安全性。鼓风设备在运行过程中参数信号多种多样,如何从大量的数据中挖掘有价值的信息来进行鼓风设备的状态监测、故障诊断和故障预警成为当前的研究热点。基于以上背景,本文选取鼓风设备的故障预警作为主要研究内容,采用非线性状态估计技术(Nonlinear State Estimate Technique,NSET)对鼓风机运行状态进行建模,通过双滑动窗口相似度方法实现故障预警,具体可以分为以下几个方面:首先,本文详细介绍了NSET建模原理,并分析了鼓风机系统结构特点和常见故障。文章主要研究了鼓风设备故障预警的数据预处理方法,采用主成分分析对建模参数进行化简,得到对主成分贡献率高的重要监测参数,利用小波分解技术对原始振动信号进行初步筛选,挑选设备正常运行状态的时间段。其次,本文研究了基于NSET的鼓风设备运行状态模型,根据实际情况,对NSET模型的相似性算子和过程记忆矩阵分别进行了优化,使用标准化欧氏距离作为相似性算子,提出了基于马氏距离与等距抽样相结合的过程记忆矩阵构造方法。通过仿真实验,验证了模型的有效性,改进的NSET模型具有较高的预测精度。最后,提出了基于双滑动窗口相似度的故障预警方案。本文为了更直观地捕捉故障的动态发展过程,定义了观测向量和预测向量之间的相似度函数来代替传统的残差阈值方法,并且利用定性与定量相结合的层次分析法确定相似度函数中各变量的权重。为提高故障预警的灵敏性和准确性,使用双滑动窗口统计方法对相似度序列进行统计分析,根据正常状态的滑动窗口最小平均相似度确定故障预警阈值,如果新观测向量对应的平均相似度超出了双滑动窗口的故障预警阈值,则发出报警信息。文章以湖南某鼓风机厂的某次故障为例进行实验研究,结果证明该方案能够有效地降低虚警并及时发现鼓风设备的早期异常,为设备故障检修争取了宝贵的时间。
【学位授予单位】：湖南工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TH44;O225
【图文】：

工业革命,智能制造,互联网,工业

18 世纪末蒸汽机的出现，20 世纪初电力的普及以及 20 世纪 70 年代自动化技术的推广带来了三次工业革命，而在云计算及大数据技术的驱动下，智能制造逐渐成为了工业领域改造变革的关键部分，并迅速在全世界发展起来。各国也纷纷加快谋划和布局，新工业革命时代的浪潮汹涌而来，从图 1-1 可以清楚地看到世界工业的发展历程。在这样的变革浪潮之下，美国通用电气公司（GE）率先在2012 年正式提出“工业互联网”的概念，开放全球化网络，将人、数据和机器连接起来，把全球工业系统与高级计算、分析、传感技术及互联网高度融合；2013年汉诺威工业博览会上德国政府正式推出“工业 4.0”战略，这个名称的含义就是人类历史上的第四次工业革命，是德国在工业领域定义的未来蓝图。对于“工业 4.0”其核心特征是互联，代表了“互联网+制造业”的智能生产，标志着传统制造业向智能化转型[1]。2015 年中国国务院总理李克强在两会上作《政府工作报告》时首次提出了“中国制造 2025”的宏大计划。“中国制造 2025”明确指出智能制造是建设制造强国的主攻方向，工业大数据是我国制造业转型升级的重要战略资源，需要充分发挥互联网、云计算以及大数据对智能制造升级的引领、

鼓风设备,现场数据采集

使用小波分解对设备正常运行时间段进行选取。氏距离作为相似性算子，采用基于马氏距离和等距抽样相结合记忆矩阵，建立鼓风设备健康运行状态模型，使得模型有着更实际数据仿真验证了模型的有效性。模重要监测参数挑选风设备监测参数介绍研究对象是湖南某鼓风机厂的鼓风机，本文研究的数据来自湖风机型号为 ARE200，机组重量为 2800kg，ARE200 罗茨鼓风机所示。鼓风机的转速为 730 r/min，所有监测点的采样时间间隔区间为 2018 年 6 月 1 日至 2018 年 9 月 1 日期间，期间包括正和一次故障停机数据，故障停机的时间点为 2018 年 7 月 25 现场数据采集源如图 3-1 所示，监测参数如表 3-1 所示

【参考文献】