延安炼油厂烟气轮机在线监测及故障诊断系统研究

发布时间：2017-06-08 03:14

  本文关键词：延安炼油厂烟气轮机在线监测及故障诊断系统研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：烟气轮机是石油化工行业最常见的关键设备之一,烟气轮机机组的运行情况直接关系到催化裂化生产的运行周期和能耗水平,对保证生产装置正常平稳运行和节能降耗具有重要意义。研究一种有效的在线监测与故障诊断平台,对烟气轮机进行准确的趋势预报、故障诊断和维修决策,不仅可以降低维护成本,更可以降低发生事故的风险,保证烟气轮机长期安全、高效、平稳的运行,因此,对烟气轮机的故障诊断具有重要的现实意义和经济价值。通过调研烟气轮机的生产运行概况、故障产生的原因及诊断方法、特征信号和传感器的选择以及智能故障诊断领域的现状及发展趋势,完成对在线监测系统的理论研究;在炼油厂设备控制中心实现了故障数据样本的采集,用小波包方法对原始故障数据进行预处理,采用db4小波对降噪后的数据信号进行3层小波包分解,实现样本信号特征向量的提取。支持向量机是一种专门用于研究小样本情况下统计规律学习方法的理论,它很好的解决了小样本、非线性、高维数等实际问题。通过对三种重要统计学理论VC维、经验风险最小化原则和结构风险最小化原则进行深入讨论,同时研究了线性、近似线性和非线性支持向量机以及用于分类的常用算法,完成对支持向量机的理论研究;建立烟气轮机故障诊断软件平台LIBSVM,结合小波包的故障数据预处理,将提取好的特征向量作为输入样本,分别采用遗传算法(GA)、网格搜寻算法(Grid Search)和粒子群优化算法(PSO)进行支持向量机参数寻优,并选取径向基核函数和寻优后的最佳参数c,g组合建立诊断模型对样本进行模式识别。实验结果表明:采用粒子群优化算法进行参数寻优建立的支持向量机诊断模型在烟气轮机故障诊断中具有较好的识别能力和良好的可行性。
【关键词】：烟气轮机 故障诊断 小波包分析 特征提取 支持向量机
【学位授予单位】：西安石油大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TE96
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-9
• 第一章 绪论9-14
• 1.1 课题研究的目的和意义9
• 1.2 综述与国内外发展现状9-12
• 1.2.1 旋转机械在线监测和故障诊断系统的国内外发展现状9-11
• 1.2.2 烟气轮机在线监测和故障诊断系统的国内外发展现状11-12
• 1.3 主要研究内容、技术路线和创新点12-13
• 1.3.1 研究内容12
• 1.3.2 技术路线12-13
• 1.3.3 创新点13
• 1.4 章节安排13-14
• 第二章 烟气轮机状态监测系统研究14-26
• 2.1 烟气轮机机组概括14-17
• 2.1.1 烟气轮机工作原理14
• 2.1.2 烟气轮机结构14-15
• 2.1.3 烟气轮机的使用组合形式15-16
• 2.1.4 烟气轮机的工艺流程16-17
• 2.2 烟气轮机的故障诊断方法17-20
• 2.2.1 烟气轮机的典型故障类型17-19
• 2.2.2 烟气轮机的故障诊断方法19-20
• 2.3 烟气轮机特征信号及测点的选择20-23
• 2.3.1 烟气轮机常用特征信号20-21
• 2.3.2 烟气轮机特征信号的选择21-22
• 2.3.3 烟气轮机测点的布置22-23
• 2.4 传感器的选择23-24
• 2.4.1 传感器的选用原则23
• 2.4.2 常用测振传感器研究23-24
• 2.5 本章小结24-26
• 第三章 小波分析在烟气轮机信号特征提取中的应用26-37
• 3.1 小波分析理论概述26-27
• 3.2 连续小波变换27-29
• 3.2.1 小波函数27
• 3.2.2 连续小波变换概念27-28
• 3.2.3 连续小波变换性质28-29
• 3.3 离散小波变换29-30
• 3.4 小波包分析理论30-33
• 3.4.1 小波包原理31
• 3.4.2 小波包子空间分解31-32
• 3.4.3 小波包算法32-33
• 3.5 小波包在烟气轮机振动信号特征提取中的应用33-36
• 3.5.1 数据信号采集34
• 3.5.2 提取样本的特征向量34-36
• 3.6 本章小结36-37
• 第四章 支持向量机的基本理论37-46
• 4.1 统计学习理论37-40
• 4.1.1 VC维37-38
• 4.1.2 经验风险最小化原则38
• 4.1.3 结构风险最小化原则38-40
• 4.2 支持向量机理论40-44
• 4.2.1 线性可分支持向量机41-43
• 4.2.2 近似线性可分支持向量机43-44
• 4.2.3 非线性可分支持向量机44
• 4.3 核函数44-45
• 4.4 本章小结45-46
• 第五章 基于支持向量机的烟气轮机系统故障诊断实验仿真46-60
• 5.1 实验方案46-48
• 5.1.1 设备信息46
• 5.1.2 实验环境46-47
• 5.1.3 实验流程47-48
• 5.2 实验数据预处理48-52
• 5.2.1 选定样本48
• 5.2.2 样本去噪处理48-51
• 5.2.3 提取特征向量51-52
• 5.3 SVM参数优化52-53
• 5.3.1 遗传算法（GA）52-53
• 5.3.2 网格搜寻算法(Grid Search)53
• 5.3.3 粒子群优化算法（PSO）53
• 5.4 基于支持向量机的烟气轮机系统故障诊断实验仿真53-59
• 5.4.1 基于遗传算法（GA）参数寻优的SVM仿真实验53-55
• 5.4.2 基于网格搜寻算法(Grid Search)参数寻优的SVM仿真实验55-57
• 5.4.3 基于粒子群优化算法（PSO）参数寻优的SVM仿真实验57-59
• 5.5 实验结果分析59
• 5.6 本章小结59-60
• 第六章 结论60-61
• 致谢61-62
• 参考文献62-64
• 攻读硕士学位期间发表论文64-65

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