泵站机组状态评价与故障分析方法研究及软件开发

发布时间：2017-08-24 14:11

  本文关键词：泵站机组状态评价与故障分析方法研究及软件开发

  更多相关文章： 泵站机组 状态监测分析与远程协作诊断 综合评价 人-机协作

【摘要】：目前,大型泵站主要是依靠计算机监控系统实现对泵站机组运行状况的监测,但由于监测范围小,且缺乏有经验的运行管理人员定期对泵站进行科学合理地综合评价和故障诊断,因此,为保证泵站机组经济、安全的运行,提升泵站机组运行和综合管理的水平,本文开展了泵站机组状态评价与故障分析方法两方面研究,并结合南水北调东线工程管理的需要,开发了一个泵站群机组状态监测分析与远程协作诊断系统的原型,能够实现泵站机组设备的远程状态监测、基于模糊层次综合评价方法的主电机与主水泵的状态评价,以及基于多算法融合的“人-机协作”故障诊断。首先介绍了泵站机组状态监测分析与故障诊断技术的国内外研究现状及发展趋势,然后结合南水北调东线工程运行管理的需要,给出了泵站群机组状态监测分析与远程协作诊断的系统方案,包括系统功能、体系结构、硬件组成和软件结构。最后简要介绍了研究过程中使用的实验平台。第三章介绍了泵站机组状态模糊层次综合评价方法。首先简单介绍了模糊层次综合评价的基本原理。然后以泵站的主电机和主水泵为研究对象,基于模糊层次综合评价方法,分别建立了综合评价、振动评价、电气评价、温度评价、点检评价、运行评价、运行效率评价的模型；接着以南水北调洪泽站的主电机和主水泵的运行规定要求为依据,结合泵站运行规程,综合利用VisualStudio、SQL、MATLAB、MSChart等软件实现了综合评价界面、各分项评价界面、综合评价数据录入界面、权重修改界面设计及数据库管理。最后对开发的软件进行了测试,先对主电机和主水泵进行振动评价、电气评价、温度评价、点检评价、运行评价、运行效率评价,再利用6项评价结果进行模糊层次综合评价。测试表明,研制的泵站机组状态综合评价软件能较好地实现对主电机和主水泵的模糊综合评价。第四章重点介绍了多算法融合的“人-机协作”诊断算法,该算法先利用BP神经网络方法、模糊运算方法进行故障诊断,得出初步诊断结果,再利用“人-机交互”的方式识别时域波形、轴心轨迹等信息,最终专家系统进行推理,得出初步诊断报告。首先介绍了BP神经网络故障诊断模块、模糊运算故障诊断模块、基于多规则的专家系统的故障诊断模块和多算法融合的“人-机协作”故障诊断模块,然后综合运用Labwindows/CVI、Visual Studio、 ASP.NET, MATLAB等软件开发了BP神经网络故障诊断软件、模糊运算故障诊断软件,人工轨迹识别软件和多算法融合的故障诊断软件。最后对开发的软件进行了实验测试,实验表明,研制的基于多算法融合的“人-机协作”诊断软件能较好的实现初步诊断。
【关键词】：泵站机组 状态监测分析与远程协作诊断 综合评价 人-机协作
【学位授予单位】：扬州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TV675
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 1 概述10-16
• 1.1 研究目的及意义10-11
• 1.2 研究现状及发展趋势11-14
• 1.2.1 机组状态监测技术11-12
• 1.2.2 泵站综合评价技术12-13
• 1.2.3 故障诊断技术13-14
• 1.2.4 远程监测诊断技术14
• 1.3 本文的研究内容和主要工作14-16
• 2 泵站群机组状态监测分析与远程协作诊断系统总体方案16-26
• 2.1 引言16
• 2.2 系统功能16-17
• 2.3 体系结构17-18
• 2.4 硬件结构18-19
• 2.5 软件结构19-21
• 2.6 实验平台21-26
• 3 泵站机组状态综合评价方法研究26-72
• 3.1 引言26-27
• 3.2 模糊层次综合评价法介绍27-31
• 3.2.1 层次分析法的基本原理27-28
• 3.2.2 带自动调节功能的层次分析法28-29
• 3.2.3 模糊综合评价方法29-31
• 3.3 基于模糊层次方法的主电机和主水泵状态综合评价模型建立31-51
• 3.3.1 振动评价模型31-35
• 3.3.2 电气评价模型35-38
• 3.3.3 温度评价模型38-41
• 3.3.4 点检评价模型41-48
• 3.3.5 运行评价模型48-50
• 3.3.6 运行效率评价模型50-51
• 3.3.7 综合评价模型51
• 3.4 综合评价数据库管理程序设计51-66
• 3.4.1 综合评价数据录入数据库管理程序设计52-58
• 3.4.2 综合评价权重数据库管理程序设计58-66
• 3.5 基于模糊层次综合评价界面软件实现66-72
• 4 基于多算法融合的人机协作诊断研究与软件设计72-90
• 4.1 引言72
• 4.2 基于BP神经网络的故障诊断方法72-77
• 4.2.1 BP神经网络基本理论72-73
• 4.2.2 基于BP神经网络算法的故障诊断的实现73-77
• 4.3 基于模糊运算的故障诊断方法77-82
• 4.3.1 模糊诊断基本理论78-79
• 4.3.2 基于模糊运算的故障诊断的实现79-82
• 4.4 基于规则的专家系统故障诊断方法82-84
• 4.4.1 规则的专家系统故障诊断基本理论82-83
• 4.4.2 基于规则的专家系统故障诊断的实现83-84
• 4.5 基于多算法融合的“人-机协作”诊断84-88
• 4.5.1 多算法融合的故障诊断84
• 4.5.2 基于多算法融合的“人-机协作”诊断方法的实现84-88
• 4.6 多专家协作故障诊断88-90
• 5 总结和展望90-92
• 5.1 本文所做的工作90
• 5.2 后续工作90-92
• 参考文献92-95
• 致谢95-96
• 作者攻读硕士期间发表的文章96-97

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本文编号：731730