【摘要】：柴油發(fā)動機和往復壓縮機作為往復機械的典型代表,被廣泛應用于工農業(yè)、石油石化、軍工等多個領域中,它們的安全平穩(wěn)運行對于保障這些領域的正常運作起著非常重要的作用。然而,柴油發(fā)動機和往復壓縮機具有易損件多、易發(fā)生故障的特點。目前企業(yè)對柴油機機組大多采用事后維修的方式,監(jiān)測方式大多為熱工參數監(jiān)測,難以實現柴油機典型故障的自動診斷;往復壓縮機活塞桿組件故障頻發(fā),然而目前仍沒有切實可行的方法用于活塞桿的監(jiān)測與故障診斷。因此,研究如何能有效監(jiān)測往復機械的運行狀態(tài)并進行故障預警和診斷具有重要的實際意義。本文針對往復機械機組熱工參數和振動信號中含有豐富的機組狀態(tài)信息的特點,基于傳感器技術和人工智能診斷方法,對柴油發(fā)動機的預警和常見故障的診斷方法以及往復壓縮機活塞桿組件故障的診斷方法進行了研究。并將所提出的特征參數運用于工程實際案例中進行驗證。論文的主要內容如下:(1)針對柴油發(fā)動機在不同的負荷狀態(tài)下,機組性能參數會有所變化的特點,提取機組的振動信號等特征,采取基于參數預測殘差的后向傳播神經網絡模型對機組負荷進行預測;提出了“負荷穩(wěn)定量參數”,并驗證了該方法對柴油發(fā)動機故障預警的有效性。(2)針對柴油發(fā)動機的小頭瓦磨損故障、失火故障以及拉缸故障,提出了基于特征權重算法、主成分分析和支持向量機的故障診斷方法。利用實驗案例證明了該方法能實現柴油發(fā)動機典型故障的診斷。(3)針對往復壓縮機常見的活塞桿鎖緊螺母松動故障、活塞桿斷裂故障和活塞支撐環(huán)磨損故障,提出了基于諧波小波的活塞桿軸心軌跡提純方法以及基于流形學習和神經網絡的故障診斷方法。通過實驗案例和實際工程案例,證明了該方法對活塞桿組件故障診斷的有效性。
【圖文】：

邐邐圖２－１預測模型架構圖逡逑Ｆｉｇ．２－１邋Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ邋ｍｏｄｅｌ邋ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ邋ｄｉａｇｒａｍ逡逑．邋２狀態(tài)預測模型輸入參數逡逑

邐１邐＾逡逑圖２－１預測模型架構圖逡逑Ｆｉｇ．２－１邋Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ邋ｍｏｄｅｌ邋ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ邋ｄｉａｇｒａｍ逡逑２．邋２．邋２狀態(tài)預測模型輸入參數逡逑２．邋２．邋２．邋１邋ＢＰＮＮ預測模型逡逑ＢＰＮＮ具有良好的記憶力、非線性映射能力和泛化能力，基于ＢＰＮＮ的預測方法逡逑己經在多個領域內應用。ＢＰＮＮ包含輸入層、隱含層和輸出層。ＢＰＮＮ運算過程中，逡逑信息由輸入層依次正向傳給隱含層和輸出層；在輸出層通過與預期的輸出進行對比，逡逑得到計算誤差，并通過誤差的反向傳播來重新調整神經網絡的權值和閾值，如此反復逡逑操作，最終使得輸出值與期望輸出相等或者滿足誤差在一定范圍內的要求。逡逑設ＢＰＮＮ的輸入和輸出為（ｕ），則計算步驟如下：逡逑１）初始化神經網絡參數。由設定輸入層、隱含層、輸出層的節(jié)點總數分別逡逑為氕、／，、。設置權值（輸入層與隱含層之間彡和州＾彳隱含層與輸出層之間），逡逑１１逡逑
【學位授予單位】：北京化工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TH17

【參考文獻】

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本文編號：2632559