旋转机械状态趋势预测及故障诊断专家系统关键技术研究

发布时间：2017-08-20 21:13

  本文关键词：旋转机械状态趋势预测及故障诊断专家系统关键技术研究

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【摘要】：旋转机械是工业领域的核心设备。随着旋转机械向大型化和智能化方向发展,设备的结构越来越复杂,其运行状态更加受到维护人员的重视。通过对设备进行状态趋势预测及故障诊断能够减少故障的发生,缩短维修时间,提高设备的利用率、安全性和可靠性,避免灾难性事故的发生。同时,也是开发故障预测专家系统的前期研究。全矢谱技术对多通道数据进行融合,克服了单通道数据信息不完整的缺点,对转子的振动信息进行准确、全面地提取,真实地反映了设备的运行状态。本文对旋转机械在线监测及故障诊断系统中趋势预测和故障诊断两个模块的关键技术进行了研究,将全矢谱技术运用到旋转机械状态趋势预测及故障诊断中,并开发了故障诊断专家系统。主要研究的工作如下:1、阐述了全矢谱技术的基本理论、数值算法、与传统分析方法的兼容性,用汽轮机组的振动数据进行实例分析,证明了全矢谱技术在故障诊断中的优势。2、将全矢谱技术与支持向量回归的预测方法相结合,提出了基于全矢支持向量回归(FVSVR)的频谱预测新方法。通过对汽轮机组运行中的数据进行了实例分析,证明了全矢支持向量回归(FVSVR)的频谱预测方法的有效性,探讨了相关参数的选择,并对传统的参数寻优方法进行了改进。3、研究了基于全矢模糊变换的故障诊断方法和基于知识的故障诊断方法。确定了故障诊断专家系统中征兆的表示、提取及处理的方式、知识的表示方法及推理控制策略。提取全矢幅值谱特征频率下的幅值并模糊化后作为征兆向量,通过模糊变换的故障诊断方法进行正向推理,得到故障假设集,再利用基于知识的诊断方法对假设集的故障进行反向推理,得到故障结论。4、开发了旋转机械故障诊断专家系统。设计了系统的总体结构、数据库的结构、诊断报告的形式以及故障库的建立及维护方式。将EXSYS专家系统建造软件集成于系统中,利用其开发和管理知识库及推理机,简化了知识库及推理机建立及维护的过程。
【关键词】：全矢谱 趋势预测 支持向量回归 故障诊断 专家系统
【学位授予单位】：郑州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TH165.3;TP182
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 1 绪论10-16
• 1.1 课题来源、目的和意义10-11
• 1.1.1 课题来源10
• 1.1.2 课题的目的和意义10-11
• 1.2 国内外研究现状11-12
• 1.2.1 趋势预测技术的研究现状11
• 1.2.2 故障诊断专家系统的研究现状11-12
• 1.3 全信息分析方法的发展状况12-14
• 1.3.1 全息谱分析方法13
• 1.3.2 全频谱分析方法13
• 1.3.3 全矢谱分析方法13-14
• 1.4 本文的主要内容14-16
• 2 全矢谱技术基本理论及算法16-27
• 2.1 引言16
• 2.2 全矢谱技术的基本理论16-21
• 2.3 全矢谱技术的数值计算方法21-23
• 2.4 全矢谱技术的兼容性23-24
• 2.5 全矢谱技术的应用实例24-26
• 2.6 本章总结26-27
• 3 基于全矢支持向量回归的状态趋势预测研究27-43
• 3.1 引言27
• 3.2 支持向量回归的算法27-32
• 3.2.1 线性回归及损失函数27-29
• 3.2.2 基于 ε- 不敏感损失函数的支持向量回归29-31
• 3.2.3 非线性回归的推广31-32
• 3.3 支持向量回归在状态趋势预测中的研究32-35
• 3.3.1 时间序列预测的方法32-33
• 3.3.2 预测精度的评价指标33
• 3.3.3 对汽轮机组振动通频值的趋势预测33-35
• 3.4 全矢支持向量回归在状态趋势预测中的研究35-42
• 3.4.1 全矢支持向量回归的预测流程35-36
• 3.4.2 对汽轮机组振动全矢谱的预测及其参数分析36-42
• 3.5 本章小结42-43
• 4 基于全矢谱的旋转机械故障诊断方法研究43-56
• 4.1 引言43
• 4.2 征兆的表达、获取与处理方式43-47
• 4.2.1 征兆的表达方式43-44
• 4.2.2 征兆的获取方式44-45
• 4.2.3 征兆的处理方式45-47
• 4.3 基于全矢模糊变换的故障诊断方法47-50
• 4.3.1 基于模糊变换的故障诊断方法47-48
• 4.3.2 旋转机械常见故障的振动特征概述48-49
• 4.3.3 基于全矢模糊变换的故障诊断方法49-50
• 4.4 基于知识的故障诊断方法50-52
• 4.4.1 知识的表示方法50-51
• 4.4.2 系统的推理方法51-52
• 4.5 推理控制策略52-54
• 4.6 本章总结54-56
• 5 旋转机械故障诊断专家系统的开发56-73
• 5.1 引言56
• 5.2 系统总体结构56-57
• 5.3 系统数据库的设计57-62
• 5.3.1 静态数据库表结构的设计57-60
• 5.3.2 动态数据库表结构的设计60
• 5.3.3 动态数据的集成60-62
• 5.4 系统知识库及推理机的建立62-68
• 5.4.1 征兆及故障的建立62-66
• 5.4.2 规则及推理方法的建立66-67
• 5.4.3 推理控制策略的建立67-68
• 5.5 故障库的建立及维护68-69
• 5.6 故障诊断报告的设计69-70
• 5.7 系统运行示例70-72
• 5.8 本章小结72-73
• 6 结论和展望73-75
• 6.1 结论73
• 6.2 展望73-75
• 参考文献75-78
• 致谢78-79
• 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果79

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前2条

1 何勇,方红芳;模糊诊断技术在旋转机械设备故障诊断中的应用[J];中国纺织大学学报;1998年03期

2 卢学军,缪思恩,顾晃,陈仲仪;汽轮发电机组故障诊断中的模糊量化处理[J];电站系统工程;2000年05期

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本文编号：708904