基于物联网技术的设备预知诊断系统的设计与实现

发布时间：2017-09-24 17:44

  本文关键词：基于物联网技术的设备预知诊断系统的设计与实现

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【摘要】：本论文针对普光天然气净化厂大型机组状态监控的实际需求和发生过的问题,开展设备管理需求调研和分析,设计系统方案。利用Zigbee等物联网技术,集成本特利技术、有线和无线回合组网技术和设备诊断分析技术,开发了一套压缩机组智能预知诊断系统。应用振动理论,建立科学合理的故障预警模型,实现了压缩机组设备运行状态的监控、预知报警和诊断分析等功能。以实际案例验证了系统设计的科学性、可行性和可靠性,达到了工厂企业对大型机组进行预知维修的管理要求,为实现设备状态检修提供了手段。
【关键词】：物联网技术 设备管理 预知诊断
【学位授予单位】：北京化工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TE96;TP391.44;TN929.5
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-14
• 第一章 绪论14-18
• 1.1 研究背景及意义14-15
• 1.2 相关技术综述15-17
• 1.2.1 信息采集技术15-16
• 1.2.2 信息汇聚技术16
• 1.2.3 信息传输技术16
• 1.2.4 Zigbee技术16-17
• 1.3 论文的主要内容与结构安排17-18
• 第二章 工程设计需求分析18-24
• 2.1 引言18
• 2.2 机组管理18-19
• 2.2.1 机组现状18-19
• 2.2.2 管理需求19
• 2.3 系统性能19-22
• 2.3.1 安全性能19-20
• 2.3.2 数据处理功能20
• 2.3.3 操作监控功能20-21
• 2.3.3.1 图形画面显示功能20
• 2.3.3.2 报警监视功能20
• 2.3.3.3 事件记录功能20
• 2.3.3.4 记录打印功能20
• 2.3.3.5 信号、数据采集20-21
• 2.3.4 远程访问功能21
• 2.3.5 系统硬件要求21
• 2.3.6 通讯功能技术要求21
• 2.3.7 电源部件21
• 2.3.8 维护和可靠性技术要求21-22
• 2.4 本章小结22-24
• 第三章 系统方案设计24-42
• 3.1 引言24
• 3.2 系统总体架构及技术路线24-26
• 3.2.1 总体架构24-25
• 3.2.2 技术路线25-26
• 3.3 数据采集单元26-30
• 3.3.1 无线传感器27-30
• 3.3.2 无线通讯站30
• 3.3.3 本特利仪表30
• 3.4 无线有线混合组网30-32
• 3.4.1 Zigbee无线网络31-32
• 3.4.2 三层系统架构32
• 3.5 多源异构数据综合应用32-36
• 3.5.1 多源异构数据33
• 3.5.2 异构数据集成33-36
• 3.6 应用程序36-40
• 3.6.1 用户登陆服务36
• 3.6.2 用户权限管理36-37
• 3.6.3 日志管理37-38
• 3.6.4 文档服务38
• 3.6.5 公有组件调用38
• 3.6.6 工作流服务38-39
• 3.6.7 信息服务39
• 3.6.8 诊断分析工具包39-40
• 3.7 本章小结40-42
• 第四章 设备状态分析理论基础42-52
• 4.1 引言42
• 4.2 振动理论简介42-47
• 4.2.1 振动三要素42-43
• 4.2.2 振动的时域波形43-44
• 4.2.3 振动频谱图44-45
• 4.2.4 频谱分析45-47
• 4.2.5 多重参数频谱分析47
• 4.3 故障预知诊断47-51
• 4.3.1 无线传感器预警模型算法48-49
• 4.3.2 本特利传感器信号预警49
• 4.3.3 设备状态诊断算法49-51
• 4.4 本章小结51-52
• 第五章 系统工程实现52-64
• 5.1 引言52
• 5.2 硬件配置52-58
• 5.2.1 现场仪表52-53
• 5.2.2 系统I/O53-54
• 5.2.3 系统硬件及软件54-55
• 5.2.4 系统设置及实现55-58
• 5.3 系统功能实现58-62
• 5.3.1 系统登录58-59
• 5.3.2 查询功能59
• 5.3.3 台帐管理59-60
• 5.3.4 运行监控60
• 5.3.5 状态分析和管理60-61
• 5.3.6 报表管理61
• 5.3.7 系统自诊断61-62
• 5.3.8 用户管理62
• 5.4 系统应用62-63
• 5.5 本章小结63-64
• 第六章 系统应用案例64-70
• 6.1 引言64
• 6.2 故障案例分析64-67
• 6.3 本章小结67-70
• 第七章 结论与展望70-72
• 7.1 结论70
• 7.2 展望70-72
• 参考文献72-74
• 致谢74-76
• 研究成果及发表的学术论文76-78
• 作者和导师简介78-80
• 附件80-81

【参考文献】

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本文编号：912614