往复压缩机性能退化评估方法研究

发布时间：2017-12-25 15:07

  本文关键词：往复压缩机性能退化评估方法研究　出处：《昆明理工大学》2017年硕士论文　论文类型：学位论文

  更多相关文章： 往复压缩机 性能退化评估 AREMD 特征选择 SVDD

【摘要】：随着新技术的不断应用,故障诊断技术得到快速发展,正迅速走向预测维修阶段。往复压缩机是石化企业的重要生产设备,其工作介质往往是有害、有毒气体,一旦发生故障很容易引发生产事故,其工作载荷大,运行环境恶劣,结构复杂很容易出现故障。因此如何快速有效的对压缩机的健康状态进行评价,进而有针对性地进行预防维修是生产企业迫切希望解决的问题。实际生产中一台设备或零件的性能从良好到失效,是一个连续的退化过程,在此期间会经历不同的工作状态。其工作状态的变化过程就是设备性能恶化的过程。如果能够通过相应的性能退化评估方法将设备的健康程度进行量化,并实时地反映给相关人员,可以为企业生产计划和维护策略的制定提供依据和指导,对降低企业成本预防生产事故有重大意义。本文以往复压缩机为对象开展性能退化评估的相关研究,首先在了解往复压缩机工作原理的基础上,对压缩机进行了动力学分析,获取了压缩机的主要击振源,并在此基础上初步建立了压缩机十字头部位的振动仿真信号,指出了压缩机表面振动信号的特点:周期性和冲击性。随后根据压缩机振动信号的特点提出了AR和EMD相结合的压缩机故障特征提取方法,并利用实测信号证明该方法能够有效地提取出压缩机振动信号中与故障相关的冲击成分。性能退化评估更关心的是对设备退化程度的量化,而不是设备故障类型的判断,因此对性能退化评估所用的特征提出了新的要求,本文构造敏感性和趋势一致性指标对原始特征集进行选择,取得良好效果。在上述研究的基础上,针对现有性能退化评估模型存在算法鲁棒性差,数据完备性要求高、模型参数较多等不足,分别提出基于FCM聚类算法和基于SVDD算法的往复压缩机性能退化评估方法,并利用压缩机十字头的全寿命数据证明了模型的有效性,同时将两种方法进行对比分析,证明基于SVDD的性能退化评估方法鲁棒性更好、数据质量要求低更适合工程应用。
【学位授予单位】：昆明理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TE964

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本文编号：1333311