数据挖掘在旋转机械故障诊断中的应用研究

发布时间：2020-06-13 02:06

【摘要】： 在计算机技术和信息技术的推动下，现代工业逐渐向生产设备大型化、高速化和自动化方向发展。可是由于机械设备的结构越来越复杂，故障诊断也变得越来越困难。无法及时发现并解决设备故障而造成的停机，给企业带来了巨大的经济损失和维修难度。因此有必要开发一套可以实现远程实时监测设备工作状态、自动识别设备故障类型的系统。设备故障诊断其实就是一种归纳分类的过程。提取故障信号的几个特征频率，根据特征频率的不同排列组合，分类出不同的故障类别。数据挖掘的决策树可以很好的解决这个问题。本文确定了基于数据挖据理论的旋转机械故障在线诊断的技术路线。以旋转机械为对象，侧重研究转子不对中、转子不平衡、油膜涡动和转轴的局部摩擦四种典型的旋转机械故障，分析了这几种故障的机理及其特征表现。在旋转机械故障诊断方法中，振动分析法是成熟的方法之一。本研究通过时域分析、频域分析得到不同故障的特征信息构成了故障样本库。从运行中的旋转设备检测出状态信号，与决策树相匹配确定状态模式，做出故障诊断决策。在Window XP平台下，应用Eclipse开发工具、Java、Oracle 8i数据库管理系统，采用面向对象程序设计思想，设计实现知识发现与决策树的构建。对于本系统的Web应用，采用Java Applet／Servlet框架。模型层通过JDBC访问数据库获得决策树并根据提交数据做模式匹配，同时返回给用户查询的故障诊断结果。本系统交付燕山石化使用，对于大型旋转机械的几个典型故障，可以做出比较准确的判断，具有一定的使用价值。为减少生产检测成本、提高生产的稳定性起到了积极作用。
【图文】：

转子碰磨,和频,波形

④热变性摩擦引起的热变性可能引起转子弯曲，加大偏心量，使振动增大。转子碰磨在频谱上表现出频谱成分丰富，不仅有工频，还有高次和低次谐波分量。当摩擦加剧时，这些谐波分量的增加很快。典型的碰磨故障的波形和频谱如图2.2所示。转子径向摩擦主要影响转子的径向振动，对转子的轴向振动影响较小。但当转子发生轴向碰磨时，就会使轴向位移和轴向振动增大，有时还会使级间压力发生变化，造成机组效率下降。(2)碰磨故障特征其故障特征及诊断方法如下:①转子失稳前频谱丰富，波形畸变，轴心轨迹不规则变化，正进动;②转子失稳后波形严重畸变或削波，轴心轨迹发散，反进动;③轻微摩擦时同频幅值波动，轴心轨迹带有小圆环;④碰磨严重时，各频率成分幅值迅速增大;⑤系统的刚度增加，临界转速区展宽，各阶振动的相位发生变化;⑥工作转速下发生的轻微摩擦振动

决策树,故障数据,旋转机械

Fig.4.6SamPledataeharacteroftimedomain这里选取了50个数据样本，其中既包括故障数据，又包括旋转机械正常运行状态的数据。经过C4.5算法生成的决策树结构见图4.7:33
【学位授予单位】：大连理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2008
【分类号】：TH165.3

【引证文献】