大型旋转机械智能诊断多Agent系统的研究
发布时间：2021-11-17 11:50
大型旋转机械是广泛应用于各行各业的重点关键设备,如:汽轮机发电机组、水轮机发电机组、涡轮发动机、压缩机、通风机、水泵等,建立大型旋转机械智能诊断系统是企业为保证设备安全运转的迫切需要。由于企业中大型旋转机械分布的分散性及大型旋转机械智能诊断的复杂性,分布式智能、具有自适应功能的多算法“动态融合”智能诊断是大型旋转机械智能诊断的理论研究和工程应用中急需解决的问题。多Agent系统（Multi-Agent System,简称MAS）作为分布式人工智能的一个分支,将问题域分解为多个自治或者半自治的Agent,Agent与所处环境、人以及个体之间进行自主交互、协商与合作表现出“集体智能”,以解决大规模问题的求解。多Agent系统在机器人智能判别、互联网搜索引擎等领域得到了应用。本论文在国家科技攻关计划项目《设备故障网络化智能诊断系统》（编号:2001BA201A0610）和有关横向课题的支持下,根据多Agent系统的基本理论和大型旋转机械特点,研究了大型旋转机械智能诊断的知识体系、多Agent系统总体设计、个体Agent、多Agent系统模型与策略,建立了适用性强的新型的大型旋转机械智能诊断多...
【文章来源】：重庆大学重庆市 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：168 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
滚动轴承的结构
变换后得到的频谱图分别为：(a) (b)图2.4 (a)外圈故障时的振动信号，(b)外圈故障时振动信号的功率谱Fig. 2.4 (a)Vibration signal when outer race is faulted,(b) PSD of vibration signal when outer race is faulted从而可以进一步分析滚动轴承外圈有一个损伤点时的振动情况。(2) 振动信号采集：信号采集过程为整个智能诊断系统提供准确、有效的信号源，是智能诊断系统中非常重要的部分，如果没有采集到高质量的数据，就无法得到正确的分析诊断结果。它包含振动测量和数字信号的预处理知识点[108-120]。振动测量：通过振动主要包括测点的选择、测量参数的确定、传感器的选择、模拟信号预处理、A/D 卡的选择知识点。测点的选择：信号是信息的载体，选择最佳的测点并采用合适的检测方法是进行信号采集的重要条件，也是有效提取征兆信息进行智能诊断的基础。一般情况下，测点数量及方向的确定应考虑的总原则是：a. 能对设备振动状态作出全面的描述；b. 应是设备振动的敏感点；c. 应是离机械设备核心部位最近的关键点；d. 应是容易产生劣化现象的易损点。对于具体测点的位置确定知识点按部件再分解。测量参数的确定：振动测量的参数主要有位移、速度和加速度，对于不同的情况选用不同的测量参数会起到不同的测量效果，如压电式加速度传感器适合进行高频测量
使用者可沿着一条树状结构的分支展开活动。在设计具体的内容过程中采用了由节点和链组成的网状结构。④ 系统的开发平台通过与其他软件比较，本系统采用 Authorware 软件为开发平台，Author种基于设计图标和流程线为结构的编辑平台，同时含有丰富函数和程序，将编辑系统和编程语言较好的融合到一起。在增加了框架图标和导航，使得程序的流程控制更加灵活和方便。能对其他素材进行调用，如调用 F，即 Authorware 强大的兼容、综合功能的一部分。.2 界面设计界面设计主要包括主界面、知识点更新界面设计和知识点界面设计三部设计主要考虑符合使用对象的要求，遵照易用性、友好性和艺术性的原则主界面是全部知识体系系统功能结构的简介，使用者可以通过主界面对系统的功能有一个总体把握，并且可以通过主界面选择功能。如图 2.10。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于遗传算法的电网故障诊断分析应用研究[J]. 王永生,李江,熊丽娟,高俊萍. 山西电力. 2006(06)
[2]Neural network fault diagnosis method optimization with rough set and genetic algorithms[J]. 孙红岩. Journal of Chongqing University. 2006(02)
[3]开放环境中高效Agent的体系结构设计[J]. 束尧,黎建兴,刘甘林,彭代文. 计算机工程与科学. 2006(05)
[4]基于承诺度的寻找合作Agent的方法[J]. 莫思敏,谭瑛,曾建潮. 计算机工程与科学. 2006(05)
[5]模拟电路故障诊断的神经网络方法综述[J]. 杨宣访,方华京. 计算机测量与控制. 2006(05)
[6]面向Agent软件工程研究现状与展望[J]. 张健,曾广周,杨鹏. 计算机工程与应用. 2006(15)
[7]基于多Agent的合作伙伴选择协商模型[J]. 曹聪梅,甘仞初,吴菊华,孙得福,刘科成. 计算机工程与设计. 2006(04)
[8]面向Agent的软件开发方法[J]. 柳娟,姜同强. 北京工商大学学报(自然科学版). 2006(01)
[9]水轮发电机组故障诊断模糊专家系统研究[J]. 刘晓波,黄其柏. 华中科技大学学报(自然科学版). 2006(01)
[10]遗传算法在故障诊断中的应用研究综述[J]. 骆志高,田海泉,仇学青. 煤矿机械. 2006(01)
博士论文
[1]复杂系统远程智能故障诊断技术研究[D]. 彭强.南京理工大学 2004
[2]汽轮发电机组振动故障集成诊断网络模型及方法研究[D]. 欧健.重庆大学 2004
[3]齿轮与滚动轴承故障的振动分析与诊断[D]. 孟涛.西北工业大学 2003
[4]Agent理论及其在水利水电系统中的应用研究[D]. 杨汉成.河海大学 2003
硕士论文
[1]大型旋转机械振动监测与故障诊断知识体系的研究与实现[D]. 孙楠楠.重庆大学 2006
本文编号：3500853
【文章来源】：重庆大学重庆市 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：168 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
滚动轴承的结构
变换后得到的频谱图分别为：(a) (b)图2.4 (a)外圈故障时的振动信号，(b)外圈故障时振动信号的功率谱Fig. 2.4 (a)Vibration signal when outer race is faulted,(b) PSD of vibration signal when outer race is faulted从而可以进一步分析滚动轴承外圈有一个损伤点时的振动情况。(2) 振动信号采集：信号采集过程为整个智能诊断系统提供准确、有效的信号源，是智能诊断系统中非常重要的部分，如果没有采集到高质量的数据，就无法得到正确的分析诊断结果。它包含振动测量和数字信号的预处理知识点[108-120]。振动测量：通过振动主要包括测点的选择、测量参数的确定、传感器的选择、模拟信号预处理、A/D 卡的选择知识点。测点的选择：信号是信息的载体，选择最佳的测点并采用合适的检测方法是进行信号采集的重要条件，也是有效提取征兆信息进行智能诊断的基础。一般情况下，测点数量及方向的确定应考虑的总原则是：a. 能对设备振动状态作出全面的描述；b. 应是设备振动的敏感点；c. 应是离机械设备核心部位最近的关键点；d. 应是容易产生劣化现象的易损点。对于具体测点的位置确定知识点按部件再分解。测量参数的确定：振动测量的参数主要有位移、速度和加速度，对于不同的情况选用不同的测量参数会起到不同的测量效果，如压电式加速度传感器适合进行高频测量
使用者可沿着一条树状结构的分支展开活动。在设计具体的内容过程中采用了由节点和链组成的网状结构。④ 系统的开发平台通过与其他软件比较，本系统采用 Authorware 软件为开发平台，Author种基于设计图标和流程线为结构的编辑平台，同时含有丰富函数和程序，将编辑系统和编程语言较好的融合到一起。在增加了框架图标和导航，使得程序的流程控制更加灵活和方便。能对其他素材进行调用，如调用 F，即 Authorware 强大的兼容、综合功能的一部分。.2 界面设计界面设计主要包括主界面、知识点更新界面设计和知识点界面设计三部设计主要考虑符合使用对象的要求，遵照易用性、友好性和艺术性的原则主界面是全部知识体系系统功能结构的简介，使用者可以通过主界面对系统的功能有一个总体把握，并且可以通过主界面选择功能。如图 2.10。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于遗传算法的电网故障诊断分析应用研究[J]. 王永生,李江,熊丽娟,高俊萍. 山西电力. 2006(06)
[2]Neural network fault diagnosis method optimization with rough set and genetic algorithms[J]. 孙红岩. Journal of Chongqing University. 2006(02)
[3]开放环境中高效Agent的体系结构设计[J]. 束尧,黎建兴,刘甘林,彭代文. 计算机工程与科学. 2006(05)
[4]基于承诺度的寻找合作Agent的方法[J]. 莫思敏,谭瑛,曾建潮. 计算机工程与科学. 2006(05)
[5]模拟电路故障诊断的神经网络方法综述[J]. 杨宣访,方华京. 计算机测量与控制. 2006(05)
[6]面向Agent软件工程研究现状与展望[J]. 张健,曾广周,杨鹏. 计算机工程与应用. 2006(15)
[7]基于多Agent的合作伙伴选择协商模型[J]. 曹聪梅,甘仞初,吴菊华,孙得福,刘科成. 计算机工程与设计. 2006(04)
[8]面向Agent的软件开发方法[J]. 柳娟,姜同强. 北京工商大学学报(自然科学版). 2006(01)
[9]水轮发电机组故障诊断模糊专家系统研究[J]. 刘晓波,黄其柏. 华中科技大学学报(自然科学版). 2006(01)
[10]遗传算法在故障诊断中的应用研究综述[J]. 骆志高,田海泉,仇学青. 煤矿机械. 2006(01)
博士论文
[1]复杂系统远程智能故障诊断技术研究[D]. 彭强.南京理工大学 2004
[2]汽轮发电机组振动故障集成诊断网络模型及方法研究[D]. 欧健.重庆大学 2004
[3]齿轮与滚动轴承故障的振动分析与诊断[D]. 孟涛.西北工业大学 2003
[4]Agent理论及其在水利水电系统中的应用研究[D]. 杨汉成.河海大学 2003
硕士论文
[1]大型旋转机械振动监测与故障诊断知识体系的研究与实现[D]. 孙楠楠.重庆大学 2006
本文编号：3500853
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