發(fā)布時間：2017-07-04 14:06

  本文關(guān)鍵詞：門式起重機(jī)狀態(tài)監(jiān)測及故障診斷系統(tǒng)研究

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【摘要】：隨著國民經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,起重機(jī)械越來越多的被應(yīng)用到造船、冶金、港口、機(jī)械等行業(yè)中。據(jù)統(tǒng)計(jì)所有起重機(jī)中85%以上為橋門式起重機(jī)。目前,我國的橋門式起重機(jī)只要求裝有起重量限制器等簡單的安全保護(hù)裝置,沒有在線的智能監(jiān)控和故障診斷系統(tǒng),安全隱患嚴(yán)重。在日常使用和巡檢時,操作者和管理者不能直觀觀察到起重機(jī)的實(shí)時運(yùn)行狀態(tài),只能憑借肉眼和經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行判斷,為起重機(jī)的日常管理、檢驗(yàn)檢測和維修策略的制定帶來很大的盲目性。國家出臺了《GBT 28264-2012起重機(jī)械安全監(jiān)控管理系統(tǒng)》規(guī)范,要求加強(qiáng)對起重機(jī)械的檢測檢驗(yàn)及日常維護(hù),確保設(shè)備安全運(yùn)行,當(dāng)前已有相關(guān)監(jiān)測診斷產(chǎn)品出現(xiàn),但針對門式起重機(jī)進(jìn)行針對性監(jiān)測和故障診斷的產(chǎn)品卻鮮有報道,因此,本文針對門式起重機(jī)研制了狀態(tài)監(jiān)測及故障診斷系統(tǒng)�；诰W(wǎng)絡(luò)socket通信、故障樹分析法、專家系統(tǒng)、時間序列建模、遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)展開系統(tǒng)研制,相關(guān)工作如下：首先,分析當(dāng)前國內(nèi)外研究現(xiàn)狀。從門式起重機(jī)狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)方面分析了當(dāng)前的國內(nèi)外起重機(jī)狀態(tài)監(jiān)測研究現(xiàn)狀。從起重機(jī)故障診斷產(chǎn)品應(yīng)用及故障診斷方法研究兩方面分析了當(dāng)前國內(nèi)外對于起重機(jī)故障診斷技術(shù)的研究現(xiàn)狀。其次,設(shè)計(jì)監(jiān)測方案及關(guān)鍵技術(shù)研究。針對《GBT 28264-2012起重機(jī)械安全監(jiān)控管理系統(tǒng)》中規(guī)定的起重機(jī)安全運(yùn)行應(yīng)監(jiān)測的參數(shù)及門式起重機(jī)的特點(diǎn),對門式起重機(jī)各監(jiān)測參數(shù)的監(jiān)測方案進(jìn)行了詳細(xì)設(shè)計(jì),并針對狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)中要用到的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行研究,并給出軟件開發(fā)流程。進(jìn)一步,研究門式起重機(jī)故障診斷方法。對故障樹技術(shù)、專家系統(tǒng)、時間序列、遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷方法進(jìn)行詳細(xì)研究,根據(jù)門式起重機(jī)的特點(diǎn)將所研究的故障診斷方法應(yīng)用于系統(tǒng)開發(fā)。進(jìn)一步,進(jìn)行系統(tǒng)總體方案設(shè)計(jì)及軟件設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)。對門式起重機(jī)狀態(tài)監(jiān)測及故障診斷系統(tǒng)進(jìn)行功能需求分析,確定系統(tǒng)整體架構(gòu),設(shè)計(jì)各子系統(tǒng)的功能模塊及各子系統(tǒng)之間的通信協(xié)議。針對系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案及軟件設(shè)計(jì)流程,以C++作為軟件開發(fā)語言,以VS2010作為開發(fā)環(huán)境對各子系統(tǒng)進(jìn)行軟件實(shí)現(xiàn),并進(jìn)行功能整合、優(yōu)化、調(diào)試。最后,系統(tǒng)安裝測試及實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。對研制的門式起重機(jī)狀態(tài)監(jiān)測及故障診斷系統(tǒng)進(jìn)行安裝測試,依據(jù)各參數(shù)的監(jiān)測方案進(jìn)行傳感器安裝及數(shù)據(jù)采集器布置。對系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定性進(jìn)行測試,并收集門式起重機(jī)故障樣本數(shù)據(jù)對故障診斷系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。
【關(guān)鍵詞】：門式起重機(jī) 狀態(tài)監(jiān)測 故障診斷 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 專家系統(tǒng)
【學(xué)位授予單位】：東南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TH213.5
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第一章 緒論10-15
• 1.1 課題背景及意義10
• 1.2 起重機(jī)狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)研究現(xiàn)狀10-11
• 1.3 起重機(jī)故障診斷技術(shù)研究現(xiàn)狀11-13
• 1.3.1 起重機(jī)故障診斷產(chǎn)品研究現(xiàn)狀12
• 1.3.2 起重機(jī)故障診斷方法研究現(xiàn)狀12-13
• 1.4 論文工作安排13-15
• 第二章 門式起重機(jī)狀態(tài)監(jiān)測方案設(shè)計(jì)及關(guān)鍵技術(shù)研究15-28
• 2.1 門式起重機(jī)結(jié)構(gòu)及運(yùn)行特點(diǎn)概述15
• 2.2 監(jiān)測方案設(shè)計(jì)15-22
• 2.2.1 狀態(tài)量監(jiān)測方案設(shè)計(jì)15-18
• 2.2.2 減速箱振動狀態(tài)監(jiān)測方案設(shè)計(jì)18-20
• 2.2.3 主要鋼結(jié)構(gòu)應(yīng)變狀態(tài)監(jiān)測方案設(shè)計(jì)20-22
• 2.3 關(guān)鍵技術(shù)研究22-26
• 2.3.1 網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)研究22-23
• 2.3.2 視頻監(jiān)控技術(shù)研究23-25
• 2.3.3 數(shù)據(jù)管理技術(shù)研究25-26
• 2.4 本章小結(jié)26-28
• 第三章 基于故障樹技術(shù)的行車電氣設(shè)備專家系統(tǒng)診斷方法研究28-42
• 3.1 故障樹分析法28-30
• 3.1.1 故障樹基本概念28
• 3.1.2 故障樹的數(shù)學(xué)表示28-30
• 3.1.3 故障樹建立及預(yù)處理30
• 3.2 專家系統(tǒng)診斷原理30-35
• 3.2.1 專家系統(tǒng)原理30-31
• 3.2.2 專家系統(tǒng)知識獲取31-32
• 3.2.3 專家系統(tǒng)知識表示32-33
• 3.2.4 專家系統(tǒng)推理機(jī)制33-34
• 3.2.5 故障樹分析與專家系統(tǒng)的聯(lián)系34-35
• 3.3 基于故障樹的門式起重機(jī)故障診斷專家系統(tǒng)知識庫設(shè)計(jì)35-38
• 3.3.1 門式起重機(jī)故障樹35-36
• 3.3.2 專家系統(tǒng)知識庫設(shè)計(jì)36-38
• 3.4 基于故障樹的專家系統(tǒng)故障診斷推理機(jī)設(shè)計(jì)38-41
• 3.4.1 專家系統(tǒng)推理機(jī)設(shè)計(jì)38-39
• 3.4.2 故障樹的定性定量分析查找最小割集實(shí)例39-41
• 3.5 本章小結(jié)41-42
• 第四章 基于AR建模的減速箱GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷方法研究42-54
• 4.1 基于AR建模的起升機(jī)構(gòu)減速箱振動信號特征提取方法研究42-46
• 4.1.1 AR時間序列理論42-43
• 4.1.2 基于AR模型的特征提取步驟43-44
• 4.1.3 特征提取實(shí)例分析44-46
• 4.2 基于GA算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷方法研究46-50
• 4.2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法概述46-48
• 4.2.2 GA算法概述48-49
• 4.2.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與GA結(jié)合49-50
• 4.3 基于AR模型的GA-BP減速箱故障診斷模塊算法設(shè)計(jì)50-53
• 4.4 本章小結(jié)53-54
• 第五章 門式起重機(jī)監(jiān)測及故障診斷系統(tǒng)軟件總體設(shè)計(jì)及實(shí)現(xiàn)54-69
• 5.1 系統(tǒng)功能需求分析54
• 5.2 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)及功能架構(gòu)設(shè)計(jì)54-58
• 5.2.1 系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)54-55
• 5.2.2 通信協(xié)議方案設(shè)計(jì)55-56
• 5.2.3 門式起重機(jī)狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)功能架構(gòu)56-57
• 5.2.4 門式起重機(jī)數(shù)據(jù)傳輸存儲服務(wù)器功能架構(gòu)57
• 5.2.5 門式起重機(jī)遠(yuǎn)程狀態(tài)監(jiān)測及故障診斷系統(tǒng)功能架構(gòu)57-58
• 5.3 門式起重機(jī)狀態(tài)監(jiān)測及故障診斷系統(tǒng)軟件實(shí)現(xiàn)58-68
• 5.3.1 門式起重機(jī)狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)軟件實(shí)現(xiàn)59-62
• 5.3.2 基于故障樹的門式起重機(jī)專家系統(tǒng)故障診斷模塊軟件實(shí)現(xiàn)62-64
• 5.3.3 基于AR-GA-BP的起升機(jī)構(gòu)減速箱故障診斷模塊軟件實(shí)現(xiàn)64-66
• 5.3.4 服務(wù)器軟件設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)66-68
• 5.4 本章小結(jié)68-69
• 第六章 門式起重機(jī)狀態(tài)監(jiān)測及故障診斷系統(tǒng)驗(yàn)證測試及應(yīng)用69-80
• 6.1 門式起重機(jī)狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)安裝測試69-72
• 6.2 門式起重機(jī)故障診斷系統(tǒng)實(shí)例分析及驗(yàn)證72-78
• 6.2.1 基于故障樹的門式起重機(jī)專家系統(tǒng)診斷實(shí)例分析72-74
• 6.2.2 基于AR建模的GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷模塊實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證74-78
• 6.3 數(shù)據(jù)傳輸服務(wù)器功能測試78-79
• 6.4 本章小結(jié)79-80
• 第七章 總結(jié)與展望80-82
• 7.1 總結(jié)80
• 7.2 展望80-82
• 參考文獻(xiàn)82-87
• 致謝87-88
• 攻讀碩士期間獲得成果88

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本文編號：518044