基于云服务的旋转机械故障自动诊断系统研究

发布时间：2020-07-14 12:33

【摘要】：旋转机械种类繁多包括离心压缩机、水泵、汽轮机、风机和电动机等,是冶金、化工、电力等流程工业中的关键设备。一旦发生故障,不但造成重大的经济损失,而且还危及人身安全。旋转机械故障诊断技术的应用,可有效提高设备健康管理水平,保障企业安全平稳生产,具有重大经济意义和应用价值。本文以旋转机械为研究对象,将云技术与故障诊断相结合,开发了基于云服务的旋转机械故障自动诊断系统,为旋转机械故障诊断提供了一种新的解决方案。本文主要从以下几个方面开展了研究:1.深入研究旋转机械常见故障类型及其故障机理,并搭建了专家知识库。探明不同故障之间的联系和区别,并将故障的故障征兆、故障原因和维修意见等内容整理成专家知识库。2.开发故障征兆自动提取算法,实现振动信号频率成份、信号时域特征参数、轴心轨迹和趋势变化等故障征兆的自动提取,避免了人工识别存在的主观因素,提高了故障征兆提取的效率和准确率。3.根据旋转机械的结构特点,融合专家系统、神经网络、模糊逻辑和智能判别等多种诊断方法,取长补短,开发了集成化的故障识别系统。采用分层诊断模型,根据不同故障征兆选择相应的诊断方法,逐渐缩小诊断范围,直至获得最终诊断结果。4.搭建旋转机械故障自动诊断软件系统,进行数据库的设计与搭建,完成系统各功能模块的开发,并在华为云上进行系统的部署。
【学位授予单位】：北京化工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TH17
【图文】：

常用方法,故障诊断

并进行寿命预测，生成完整的故障诊断报告，指导设备的维护和检修。逡逑旋转机械故障诊断方法和手段很多，但其诊断的基本流程大致相同，它们之逡逑间相互联系完成故障诊断任务，常见故障诊断流程如图１－１所示。本论文主要研逡逑究故障特征提取与故障识别两个环节，并于第三章和第四章分别展开了详细的介逡逑绍。逡逑参数允许值逡逑－．．．．．－．．．．．．．．信号逦１信号逦１逦＞、、逦ｄ故障识别ｈ逡逑旋转机械故兆逦故障判别；＞邋—＿逡逑——Ｔ逦逦逦邋Ｌ趋势分析一逡逑逦诊断决策■逦逡逑图丨－１故障诊断流程逡逑Ｆｉｇ．１－１邋Ｆａｕｌｔ邋ｄｉａｇｎｏｓｉｓ邋ｆｌｏｗｃｈａｒｔ逡逑由于旋转机械种类繁多、运行工况复杂，给故障诊断带来了难度，在诊断的逡逑每个环节，需根据实际情况选择不同的诊断方法，以提高故障诊断的准确性，这逡逑些方法可有效提高故障诊断的准确性，如图１－２所示为常用故障诊断方法。逡逑在故障征兆提取环节，为了从原始数据中得到有用的故障信息，除了技术人逡逑员或者专家的直接观察和诊断经验外，还需要借助于专用的信号检测分析设备，逡逑从振动、噪声、温度、压力等参量中提取故障征兆，常用的故障征兆提取方法包逡逑括振动检测诊断法、噪声检测分析法、油样分析法等［３３］。在故障识别环节

技术服务,类型,服务层次,基础设施

逑根据提供的服务层次不同，可将云技术分为基础设施即服务（ＩａａＳ）、平台逡逑即服务（Ｐａａｓ）和软件即服务（ＳａａＳ）三个类型，如图１－３所示［５１，５２］：逡逑（１）

组织结构图,系统网络,组织结构,论文

系统结合云技术与人工智能技术，开发了基于云服务的旋转机械故障自动诊断系逡逑统，为机械设备的故障诊断提供了一种新的方法和解决方案。本文一共六章，文逡逑章组织结构如图１－５所示，各章的主要内容如下：逡逑第一章为绪论部分。介绍了旋转机械故障诊断技术研宄背景、研究内容以及逡逑发展状况，并介绍了云技术概念及其在机械故障诊断中的应用，最后总结了本论逡逑文的主要研究内容和组织结构。逡逑第二章为旋转机械故障自动识别系统的设计。从系统的可行性、功能需求和逡逑性能需求三方面，分析了系统设计需求，并提出了故障诊断系统的Ｂ／Ｓ三层架构逡逑和并行分层开放式结构。逡逑第三章为故障特征自动提取的方法。开发了故障征兆自动提取算法，分别研逡逑究了信号时域分析、频域分析、轴心轨迹和趋势分析，并将提取的故障征兆作为逡逑故障识别环节的输入量。逡逑第四章为旋转机械智能故障识别方法。介绍了旋转机械智能故障识别的实现，逡逑从集成化故障识别系统、智能诊断知识库和智能诊断方法库三个方面展开说明，逡逑１０逡逑

【参考文献】