煤气鼓风机组状态监测与智能诊断系统的研制

发布时间：2020-04-29 02:58

【摘要】： 煤气鼓风机是煤化工厂的重点关键设备,为了保证煤气鼓风机运行的安全性和可靠性,建立一个对鼓风机的运行情况能够实时监测,对发生的故障能够早期预测、及时报警和准确诊断的智能系统是十分重要的。本文针对煤气鼓风机的故障特点,利用面向对象技术、数据库技术和智能诊断等技术开发了煤气鼓风机组状态监测与智能诊断系统。文中介绍了该系统的基本功能,系统的一般构成以及系统实现的一些关键技术。本文研究的重点是煤气鼓风机智能诊断系统的实现。 目前,模糊理论、神经网络和专家系统已经成为人工智能领域研究的热点,并在故障诊断领域得到了广泛的应用,但三者在各自独立的实际应用中却存在着一定的缺陷。本文经过分析和比较三者的优缺点,得出三者存在着很强的互补性,可以通过结合的方式来弥补各自不足的结论。因此本文将三者结合在一起,提出了一种模糊神经网络与专家系统集成的故障诊断系统模型。并以煤气鼓风机为诊断对象,建立了煤气鼓风机故障智能诊断系统,采用VC 6.0程序开发工具和SQL Server 2000数据库开发工具使该系统得以实现。本文将反映故障的振动信号运用模糊量化法进行处理,使之能更好的反映故障的随机性和不确定性。选用BP反向传播神经网络,利用神经网络学习算法获取知识,通过神经网络的连接模型表示知识,以充分利用神经网络学习能力的优势。在传统专家系统方法中,知识是通过符号以某种数据结构来表示的。本文将煤气鼓风机故障知识库信息分布到神经网络的网络结构、权值和阀值中,从而可以较好地表示专家知识。仿真结果验证了模糊神经网络用于煤气鼓风机组振动故障诊断专家系统的合理性与可行性。 从现场安装投入试运行至今,系统实现了数据采集和信号分析、实时状态监测和运行趋势分析、异常参数与异常状况报警与诊断等功能,达到了预期设计目的,满足了用户的要求,得到了用户的好评。
【图文】：

值、9 个不同频段上的最大幅值能量等数据；C 综合指标：始终保存最近 366 天中测试的综合指标；D 报警数据：当系统发生报警或存在故障征兆时，长久保存报警前 60 分报警后 60 分钟的原始数据，直至人工删除为止；E 历史报表数据：历史报表数据每隔半小时保存各测点的特征值数据。在系统中，可以指定时间段后从历史报表数据中读出数据形成报表。4.3 软件系统主要功能模块及其界面4.3.1 网络学习模块网络学习模块是本软件系统的重要组成部分。该模块的功能是实现各诊断模块的训练，将训练得到的故障诊断网络知识存储到知识库中，以备各诊断模块进行诊断之用。针对传统的 BP 算法收敛速度慢，容易陷入局部最小值点，，本系统在对网络进行训练时，对 BP 算法进行了改进[17]。改进后训练模程序流程图如图 4.7 所示，该模块的界面如图 4.6 所示。

4.3.2 故障诊断模块本软件系统是通过故障诊断模块来实现煤气鼓风机故障诊断的，因此故障诊断模块是整个系统的核心。故障诊断模块的职能是既可以调用静态数据库中的故障时检测到的数据或人为检测到的一些特征数据对系统进行诊断测试，也可以直接与数据采集系统或模拟器相连对故障进行在线诊断。如图 4.8 所示为故障诊断诊断界面，从该界面中，可获知煤气鼓风机可能发生故障的名称、产生该故障的可能原因以及相关处理措施。
【学位授予单位】：重庆大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2008
【分类号】：TH44

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本文编号：2644150