【摘要】：鼓風(fēng)機(jī)是一種工業(yè)生產(chǎn)輔助設(shè)備,在冶金、發(fā)電、化工等多個領(lǐng)域中扮演著重要角色,一旦發(fā)生故障將會直接影響到工業(yè)生產(chǎn)的經(jīng)濟(jì)性和安全性。鼓風(fēng)設(shè)備在運(yùn)行過程中參數(shù)信號多種多樣,如何從大量的數(shù)據(jù)中挖掘有價值的信息來進(jìn)行鼓風(fēng)設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測、故障診斷和故障預(yù)警成為當(dāng)前的研究熱點(diǎn)�；谝陨媳尘�,本文選取鼓風(fēng)設(shè)備的故障預(yù)警作為主要研究內(nèi)容,采用非線性狀態(tài)估計技術(shù)(Nonlinear State Estimate Technique,NSET)對鼓風(fēng)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行建模,通過雙滑動窗口相似度方法實(shí)現(xiàn)故障預(yù)警,具體可以分為以下幾個方面:首先,本文詳細(xì)介紹了NSET建模原理,并分析了鼓風(fēng)機(jī)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)特點(diǎn)和常見故障。文章主要研究了鼓風(fēng)設(shè)備故障預(yù)警的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法,采用主成分分析對建模參數(shù)進(jìn)行化簡,得到對主成分貢獻(xiàn)率高的重要監(jiān)測參數(shù),利用小波分解技術(shù)對原始振動信號進(jìn)行初步篩選,挑選設(shè)備正常運(yùn)行狀態(tài)的時間段。其次,本文研究了基于NSET的鼓風(fēng)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)模型,根據(jù)實(shí)際情況,對NSET模型的相似性算子和過程記憶矩陣分別進(jìn)行了優(yōu)化,使用標(biāo)準(zhǔn)化歐氏距離作為相似性算子,提出了基于馬氏距離與等距抽樣相結(jié)合的過程記憶矩陣構(gòu)造方法。通過仿真實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了模型的有效性,改進(jìn)的NSET模型具有較高的預(yù)測精度。最后,提出了基于雙滑動窗口相似度的故障預(yù)警方案。本文為了更直觀地捕捉故障的動態(tài)發(fā)展過程,定義了觀測向量和預(yù)測向量之間的相似度函數(shù)來代替?zhèn)鹘y(tǒng)的殘差閾值方法,并且利用定性與定量相結(jié)合的層次分析法確定相似度函數(shù)中各變量的權(quán)重。為提高故障預(yù)警的靈敏性和準(zhǔn)確性,使用雙滑動窗口統(tǒng)計方法對相似度序列進(jìn)行統(tǒng)計分析,根據(jù)正常狀態(tài)的滑動窗口最小平均相似度確定故障預(yù)警閾值,如果新觀測向量對應(yīng)的平均相似度超出了雙滑動窗口的故障預(yù)警閾值,則發(fā)出報警信息。文章以湖南某鼓風(fēng)機(jī)廠的某次故障為例進(jìn)行實(shí)驗(yàn)研究,結(jié)果證明該方案能夠有效地降低虛警并及時發(fā)現(xiàn)鼓風(fēng)設(shè)備的早期異常,為設(shè)備故障檢修爭取了寶貴的時間。
【學(xué)位授予單位】：湖南工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TH44;O225
【圖文】：

18 世紀(jì)末蒸汽機(jī)的出現(xiàn)，20 世紀(jì)初電力的普及以及 20 世紀(jì) 70 年代自動化技術(shù)的推廣帶來了三次工業(yè)革命，而在云計算及大數(shù)據(jù)技術(shù)的驅(qū)動下，智能制造逐漸成為了工業(yè)領(lǐng)域改造變革的關(guān)鍵部分，并迅速在全世界發(fā)展起來。各國也紛紛加快謀劃和布局，新工業(yè)革命時代的浪潮洶涌而來，從圖 1-1 可以清楚地看到世界工業(yè)的發(fā)展歷程。在這樣的變革浪潮之下，美國通用電氣公司（GE）率先在2012 年正式提出“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”的概念，開放全球化網(wǎng)絡(luò)，將人、數(shù)據(jù)和機(jī)器連接起來，把全球工業(yè)系統(tǒng)與高級計算、分析、傳感技術(shù)及互聯(lián)網(wǎng)高度融合；2013年漢諾威工業(yè)博覽會上德國政府正式推出“工業(yè) 4.0”戰(zhàn)略，這個名稱的含義就是人類歷史上的第四次工業(yè)革命，是德國在工業(yè)領(lǐng)域定義的未來藍(lán)圖。對于“工業(yè) 4.0”其核心特征是互聯(lián)，代表了“互聯(lián)網(wǎng)+制造業(yè)”的智能生產(chǎn)，標(biāo)志著傳統(tǒng)制造業(yè)向智能化轉(zhuǎn)型[1]。2015 年中國國務(wù)院總理李克強(qiáng)在兩會上作《政府工作報告》時首次提出了“中國制造 2025”的宏大計劃�！爸袊圃� 2025”明確指出智能制造是建設(shè)制造強(qiáng)國的主攻方向，工業(yè)大數(shù)據(jù)是我國制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的重要戰(zhàn)略資源，需要充分發(fā)揮互聯(lián)網(wǎng)、云計算以及大數(shù)據(jù)對智能制造升級的引領(lǐng)、

使用小波分解對設(shè)備正常運(yùn)行時間段進(jìn)行選取。氏距離作為相似性算子，采用基于馬氏距離和等距抽樣相結(jié)合記憶矩陣，建立鼓風(fēng)設(shè)備健康運(yùn)行狀態(tài)模型，使得模型有著更實(shí)際數(shù)據(jù)仿真驗(yàn)證了模型的有效性。模重要監(jiān)測參數(shù)挑選風(fēng)設(shè)備監(jiān)測參數(shù)介紹研究對象是湖南某鼓風(fēng)機(jī)廠的鼓風(fēng)機(jī)，本文研究的數(shù)據(jù)來自湖風(fēng)機(jī)型號為 ARE200，機(jī)組重量為 2800kg，ARE200 羅茨鼓風(fēng)機(jī) 所示。鼓風(fēng)機(jī)的轉(zhuǎn)速為 730 r/min，所有監(jiān)測點(diǎn)的采樣時間間隔區(qū)間為 2018 年 6 月 1 日至 2018 年 9 月 1 日期間，期間包括正和一次故障停機(jī)數(shù)據(jù)，故障停機(jī)的時間點(diǎn)為 2018 年 7 月 25 現(xiàn)場數(shù)據(jù)采集源如圖 3-1 所示，監(jiān)測參數(shù)如表 3-1 所示

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前7條

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本文編號：2730880