压缩机组故障预防与诊断研究
发布时间：2021-09-28 07:18
离心压缩机是大型石化企业中的关键的生产设备，它在石化炼化领域中正发挥着无可替代的作用。随着工业进步与科学技术的发展，离心式压缩机正在向高转速、重负载和自动化方向发展，这就对其在速度、容量、效率和安全可靠性等方面提出了越来越高的要求。同时压缩机组系统常常不但由于其本身出现各种不同形式的故障，而且还会受来自上游与下游相关生产单元的影响，使其偏离正常运行状态而被动工作，有时甚至会发生由某种故障或影响引发的严重的机毁人亡的事故，并造成重大的经济损失。所以保障其安全、平稳运转是十分重要的。目前，多数企业都实现了压缩机组的实时状态监测，但是对故障诊断决策环节和各系统单元之间相互制约的研究却相对薄弱，大多是以经验积累或数据库为基础的。 本课题针对石化企业大型离心式压缩机组轴系的振动及相关单元的传递工质对机组的运行影响进行研究，并开发了以大型离心式压缩机组轴系的振动分析为基础的在线监测与故障诊断系统，该系统的主要特点如下： 1、研究了相关系统（工质输入、输出）工作状态对压缩机组本身的影响。由于实际工厂企业中，单元之间有着一定的工质传输距离，正是利用现场设备布置的这一特点，使压缩机组大系统实...
【文章来源】：大连理工大学辽宁省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：80 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
引言
0.1 选题产生背景、意义及目的
0.1.1 选题背景及意义
0.1.2 选题目的
0.2 国内外研究进展与差距
0.2.1 国内外大型旋转机械状态监测故障诊断发展史
0.2.2 现代大型旋转机械故障诊断系统主要构成
0.3 课题的来源
0.4 课题研究的基本理论依据、分析方法
0.5 课题对故障分析采用的主要参数
0.6 论文的结构安排与主要工作
1 第一章 压缩机变工况运行性能参数的跟踪与预测
1.1 离心压缩机实际热力性能曲线拟合的计算
1.2 离心压缩机的非稳定工况简介
1.3 压缩机的流量特性线的拟合
2 第二章 信号分析与处理理论的研究
2.1 现代时频信号分析理论的研究
2.2 大型回转机械故障诊断现状及本课题的信号分析路线
2.2.1 大型回转机械故障诊断现状
2.2.2 本课题采用的信号分析方法及其特点的研究
2.3 小结
3 第三章 多分量神经网络预测模型的理论研究
3.1 预测的基本理论
3.2 神经网络用于非平稳时间序列预测
3.2.1 基于BP神经网络L-M训练法的非平稳时间序列预测研究
3.2.2 基于RBF神经网络的非平稳时间序列预测研究
3.2.3 基于自适应线性元件网络的非平稳时间序列预测研究
3.3 小结
4 第四章 在线监测系统硬件设计
4.1 压缩机组系统分析
4.2 压缩机组被测参数确定
4.3 系统硬件构成
5 第五章 在线监测系统软件设计
5.1 系统软件功能介绍
5.2 系统软件功能结构及用户界面展示
5.3 系统模块介绍
5.4 分析结果举例显示
5.5 结果输出
6第六章 信息处理与故障诊断的应用研究
6.1 FFT与小波结合对旋转失速过程分析的研究
6.2 基于重心重排平滑Wigner-Ville分布的故障特征提取方法
6.3 神经网络在离心压缩机智能故障诊断中应用的研究
结论
参考文献
攻读硕士学位期间发表学术论文情况
致谢
大连理工大学学位论文版权使用授权书
【参考文献】：
期刊论文
[1]大型回转机械故障诊断的现状和发展趋势[J]. 侯海云. 建设机械技术与管理. 2006(04)
[2]神经网络在发动机状态监控与故障诊断中的应用综述[J]. 韩庆田,杨兴根,张振家. 导弹与航天运载技术. 2004(05)
[3]非平稳时间序列自适应线性神经网络在线预测[J]. 冯志鹏,宋希庚,薛冬新,王平,徐继承. 振动、测试与诊断. 2002(04)
[4]人工神经网络在设备故障监测与诊断中的应用[J]. 张玮,梁成浩. 腐蚀与防护. 2002(07)
[5]旋转机械振动故障诊断理论与技术进展综述[J]. 冯志鹏,宋希庚,薛冬新,谢宇,邓东风. 振动与冲击. 2001(04)
[6]大型机械设备变工况非平稳动态分析与监测诊断关键技术[J]. 何正嘉,訾艳阳,张周锁,马军星,高强,杨胜军. 中国机械工程. 1999(09)
[7]压缩机特性线的系数拟合法[J]. 崔茂佩. 热能动力工程. 1999(01)
[8]小波神经网络诊断系统的应用与进展[J]. 虞和济,周永,张省. 振动.测试与诊断. 1998(02)
[9]第五讲 故障诊断技术综述[J]. 周东华,王桂增. 化工自动化及仪表. 1998(01)
[10]基于模型的控制系统故障诊断技术的最新进展[J]. 周东华,王庆林. 自动化学报. 1995(02)
博士论文
[1]局域波时频分析方法的理论研究与应用[D]. 盖强.大连理工大学 2001
本文编号：3411475
【文章来源】：大连理工大学辽宁省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：80 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
引言
0.1 选题产生背景、意义及目的
0.1.1 选题背景及意义
0.1.2 选题目的
0.2 国内外研究进展与差距
0.2.1 国内外大型旋转机械状态监测故障诊断发展史
0.2.2 现代大型旋转机械故障诊断系统主要构成
0.3 课题的来源
0.4 课题研究的基本理论依据、分析方法
0.5 课题对故障分析采用的主要参数
0.6 论文的结构安排与主要工作
1 第一章 压缩机变工况运行性能参数的跟踪与预测
1.1 离心压缩机实际热力性能曲线拟合的计算
1.2 离心压缩机的非稳定工况简介
1.3 压缩机的流量特性线的拟合
2 第二章 信号分析与处理理论的研究
2.1 现代时频信号分析理论的研究
2.2 大型回转机械故障诊断现状及本课题的信号分析路线
2.2.1 大型回转机械故障诊断现状
2.2.2 本课题采用的信号分析方法及其特点的研究
2.3 小结
3 第三章 多分量神经网络预测模型的理论研究
3.1 预测的基本理论
3.2 神经网络用于非平稳时间序列预测
3.2.1 基于BP神经网络L-M训练法的非平稳时间序列预测研究
3.2.2 基于RBF神经网络的非平稳时间序列预测研究
3.2.3 基于自适应线性元件网络的非平稳时间序列预测研究
3.3 小结
4 第四章 在线监测系统硬件设计
4.1 压缩机组系统分析
4.2 压缩机组被测参数确定
4.3 系统硬件构成
5 第五章 在线监测系统软件设计
5.1 系统软件功能介绍
5.2 系统软件功能结构及用户界面展示
5.3 系统模块介绍
5.4 分析结果举例显示
5.5 结果输出
6第六章 信息处理与故障诊断的应用研究
6.1 FFT与小波结合对旋转失速过程分析的研究
6.2 基于重心重排平滑Wigner-Ville分布的故障特征提取方法
6.3 神经网络在离心压缩机智能故障诊断中应用的研究
结论
参考文献
攻读硕士学位期间发表学术论文情况
致谢
大连理工大学学位论文版权使用授权书
【参考文献】：
期刊论文
[1]大型回转机械故障诊断的现状和发展趋势[J]. 侯海云. 建设机械技术与管理. 2006(04)
[2]神经网络在发动机状态监控与故障诊断中的应用综述[J]. 韩庆田,杨兴根,张振家. 导弹与航天运载技术. 2004(05)
[3]非平稳时间序列自适应线性神经网络在线预测[J]. 冯志鹏,宋希庚,薛冬新,王平,徐继承. 振动、测试与诊断. 2002(04)
[4]人工神经网络在设备故障监测与诊断中的应用[J]. 张玮,梁成浩. 腐蚀与防护. 2002(07)
[5]旋转机械振动故障诊断理论与技术进展综述[J]. 冯志鹏,宋希庚,薛冬新,谢宇,邓东风. 振动与冲击. 2001(04)
[6]大型机械设备变工况非平稳动态分析与监测诊断关键技术[J]. 何正嘉,訾艳阳,张周锁,马军星,高强,杨胜军. 中国机械工程. 1999(09)
[7]压缩机特性线的系数拟合法[J]. 崔茂佩. 热能动力工程. 1999(01)
[8]小波神经网络诊断系统的应用与进展[J]. 虞和济,周永,张省. 振动.测试与诊断. 1998(02)
[9]第五讲 故障诊断技术综述[J]. 周东华,王桂增. 化工自动化及仪表. 1998(01)
[10]基于模型的控制系统故障诊断技术的最新进展[J]. 周东华,王庆林. 自动化学报. 1995(02)
博士论文
[1]局域波时频分析方法的理论研究与应用[D]. 盖强.大连理工大学 2001
本文编号：3411475
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/jixiegongcheng/3411475.html
