水泵系统状态监测与故障诊断

发布时间：2017-08-26 05:46

  本文关键词：水泵系统状态监测与故障诊断

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【摘要】：水泵系统在工农业生产中有着非常广泛的应用，其运行状况的好坏直接影响着整个生产能否正常进行。要想实现整个水泵系统的状态监测与故障诊断，必须同时监测电、振动、温度、压力、流量等信号，存在投资大，测量难度大，传感器故障率高，流量难以准确测量以及长距离模拟信号传输导致信号失真等诸多问题。对此，本文提出一种主要依靠电信号，结合压力作为辅助信号的水泵系统状态监测与故障诊断方法。采用这种方法可以避开易失真的振动信号和测量精度较低的流量信号，从而改善数据质量，提高故障诊断的准确率；减少待测信号数量，降低系统投资和测试难度，有助于水泵系统故障诊断技术的工程实现和推广应用。 （1）通过理论分析与模拟计算得到单台水泵系统在正常工况及四种故障工况下的特征参数响应规律。选定叶轮磨损、旋转组件阻塞、气蚀及干管堵塞为待诊断故障，建立正常工况以及四种故障工况下的水泵系统模型。以一个简单单台水泵系统为例，利用MATLAB语言编程，对其在正常工况以及不同故障种类、不同故障严重程度下的运行状态分别进行模拟计算，得到系统各特征参数的响应规律。 （2）确定串、并联多台水泵系统正常工况及四种故障工况下各水泵特征参数响应规律。首先建立正常工况及故障工况串、并联水泵系统模型，然后利用MATLAB语言编写程序，以简单串、并联水泵系统为例，，对其在正常工况以及四种故障工况下的运行状态分别进行模拟计算，得到各水泵的特征参数的响应规律。 （3）按照主要依靠电信号、辅以压力信号实现水泵系统故障诊断的技术目标，开发基于模糊综合评估的故障诊断方法。首先，确定故障诊断评估因素集与评价集。然后，采用先理论分析初步确定、再调整优化的方法得到水泵系统模糊故障诊断的隶属函数与评估因素权值。最后，利用MATLAB语言开发出具有图形用户界面的水泵系统故障诊断软件。 （4）确定水泵系统实时状态监测系统的工程实现方法。提供了试验测定、人工神经网络推算等几种不同的水泵系统固有参数获取方法。给出了特征信号的测试、计算方法，进行了采样频率确定和误差分析。确定了水泵系统实时状态监测系统的构成，给出了传感器、预处理数据采集、数据分析、状态显示、报警装置的选用原则。 研究表明，通过对水泵系统电信号及压力信号的测试与分析，采用基于模糊综合评估的水泵系统故障诊断方法，能够实现四种目标故障的诊断。
【关键词】：水泵系统 状态监测 故障诊断 电信号
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TH38
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-7
• 目录7-10
• 第1章 绪论10-18
• 1.1 课题背景及研究的目的和意义10-11
• 1.1.1 水泵系统运行管理现状10-11
• 1.1.2 水泵系统状态监测与故障诊断方法及存在的问题11
• 1.1.3 研究的目的和意义11
• 1.2 国内外研究现状及分析11-15
• 1.2.1 电机故障及诊断11-13
• 1.2.2 水泵故障及诊断13-14
• 1.2.3 水泵系统的故障诊断14
• 1.2.4 国内外研究现状分析14-15
• 1.3 主要研究内容15-18
• 1.3.1 单台水泵系统故障诊断研究15-16
• 1.3.2 多台串联水泵系统的故障诊断研究16-17
• 1.3.3 多台并联水泵系统的故障诊断研究17
• 1.3.4 状态监测与故障诊断技术的工程实现17-18
• 第2章 单台水泵系统故障运行特性18-35
• 2.1 单台水泵系统模型18-23
• 2.1.1 正常工况18-20
• 2.1.2 故障工况20-23
• 2.2 模拟计算方法23-26
• 2.2.1 系统模型求解流程23
• 2.2.2 逆 Broyden 秩 1 迭代算法23-26
• 2.3 故障运行特性分析26-33
• 2.3.1 系统参数确定26-27
• 2.3.2 模拟计算结果27-33
• 2.3.3 特征参数故障响应规律33
• 2.4 本章小结33-35
• 第3章 多台水泵系统故障运行特性35-55
• 3.1 多台水泵系统模型35-37
• 3.1.1 正常工况35-36
• 3.1.2 故障工况36-37
• 3.2 模型求解流程37-39
• 3.2.1 串联多台水泵系统38
• 3.2.2 并联多台水泵系统38-39
• 3.3 串联水泵系统故障运行特性分析39-47
• 3.3.1 系统参数确定40
• 3.3.2 模拟计算结果40-46
• 3.3.3 特征参数故障响应规律46-47
• 3.4 并联多台水泵系统运行特性分析47-54
• 3.4.1 系统参数确定47
• 3.4.2 模拟计算结果47-53
• 3.4.3 特征参数故障响应规律53-54
• 3.5 本章小结54-55
• 第4章 水泵系统故障诊断方法55-73
• 4.1 模糊综合评估55-58
• 4.1.1 模糊综合评估原理55-56
• 4.1.2 模糊综合评估步骤56-58
• 4.2 基于模糊综合评估的水泵系统故障诊断58-62
• 4.2.1 评估因素集确定58-59
• 4.2.2 评估集确定59
• 4.2.3 隶属函数确定59-61
• 4.2.4 评估因素权向量确定61-62
• 4.2.5 合成模糊评估结果向量62
• 4.3 水泵系统故障诊断软件开发62-67
• 4.3.1 软件的输入62-63
• 4.3.2 软件的输出63
• 4.3.3 软件的运算过程63-64
• 4.3.4 图形用户界面64-67
• 4.4 隶属函数与评估权值调整67-68
• 4.5 实验验证68-72
• 4.5.1 实验装置与仪器68-69
• 4.5.2 实验步骤69-70
• 4.5.3 数据处理70-71
• 4.5.4 结果分析71-72
• 4.6 本章小结72-73
• 第5章 水泵系统状态监测与故障诊断的实现73-85
• 5.1 系统参数获取73-76
• 5.1.1 试验测定73-75
• 5.1.2 人工神经网络推算75-76
• 5.2 特征信号获取76-78
• 5.2.1 直接测量量76-77
• 5.2.2 间接测量量77-78
• 5.3 误差分析78-79
• 5.3.1 直接量误差78
• 5.3.2 误差的传播78-79
• 5.4 实时状态监测系统79-84
• 5.4.1 实时状态监测系统的构成80-81
• 5.4.2 实时状态监测系统硬件设备81-83
• 5.4.3 实时状态监测系统软件介绍83-84
• 5.5 本章小结84-85
• 结论85-86
• 攻读硕士学位期间发表的论文及其他成果86-87
• 参考文献87-93
• 致谢93

【参考文献】

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本文编号：740042