本文關(guān)鍵詞：離心式壓縮機(jī)狀態(tài)監(jiān)測及故障診斷與系統(tǒng)應(yīng)用

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【摘要】：離心式空氣壓縮機(jī)作為石化、電力等行業(yè)內(nèi)主要設(shè)備之一,它對整個生產(chǎn)系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)、安全運(yùn)行有著重要影響。很多企業(yè)都試圖通過在線監(jiān)測壓縮機(jī)的運(yùn)行狀態(tài),進(jìn)而有效的預(yù)測壓縮機(jī)的運(yùn)行趨勢,提前找到相應(yīng)的對策。本文首先分析了離心式壓縮機(jī)的工作原理及常見故障,提出比較完善的在線監(jiān)測目標(biāo);對于實(shí)測信號,比較了傅里葉變換、小波變換、小波包變換等多種消噪方法的基礎(chǔ)上,確定了最適用于非平穩(wěn)信號去噪的小波包變換去噪方法,提高信噪比。在此基礎(chǔ)上,闡述了智能識別壓縮機(jī)運(yùn)行狀態(tài)的方法,主要介紹了采用頻譜分析法來進(jìn)行故障診斷的方法:基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論,在提取故障信號特征集作為訓(xùn)練樣本的基礎(chǔ)上,構(gòu)建了三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),完成了壓縮機(jī)故障診斷系統(tǒng),且通過實(shí)例證明了該系統(tǒng)的有效性和準(zhǔn)確性。最后系統(tǒng)的介紹了離心式壓縮機(jī)在線監(jiān)測及故障診斷系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)、軟件功能和硬件布置、選型原則等情況,并通過該系統(tǒng)在實(shí)際中的應(yīng)用情況的介紹,表明該系統(tǒng)達(dá)到了預(yù)期的設(shè)計(jì)目標(biāo),提高了生產(chǎn)可靠性。
【關(guān)鍵詞】：離心式壓縮機(jī) 在線監(jiān)測 故障診斷 小波變換 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【學(xué)位授予單位】：湖北工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TH452
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 緒論9-13
• 1.1 研究背景9
• 1.2 選題的目的和意義9-10
• 1.3 壓縮機(jī)狀態(tài)檢測技術(shù)國內(nèi)外研究概述10-12
• 1.4 論文的主要內(nèi)容12-13
• 第2章 離心式壓縮機(jī)常見故障診斷及監(jiān)測方法13-26
• 2.1 離心式壓縮機(jī)工作原理、結(jié)構(gòu)及優(yōu)點(diǎn)13-16
• 2.1.1 離心式壓縮機(jī)工作原理13
• 2.1.2 離心式壓縮機(jī)的結(jié)構(gòu)13-16
• 2.1.3 離心式壓縮機(jī)的優(yōu)點(diǎn)16
• 2.2 離心式空氣壓縮機(jī)常見故障16-23
• 2.2.1 離心式空氣壓縮機(jī)異常振動17-18
• 2.2.2 離心式壓縮機(jī)軸向推力過大及軸位移增加18
• 2.2.3 離心式壓縮機(jī)軸承故障18-19
• 2.2.4 離心式壓縮機(jī)喘振19-20
• 2.2.5 離心式壓縮機(jī)泄漏20-21
• 2.2.6 離心式壓縮機(jī)驅(qū)動機(jī)超負(fù)荷故障21-22
• 2.2.7 壓縮機(jī)潤滑系統(tǒng)故障22-23
• 2.2.8 壓縮機(jī)聯(lián)軸節(jié)故障23
• 2.3 系統(tǒng)監(jiān)測內(nèi)容23-25
• 2.4 小結(jié)25-26
• 第3章 基于小波變換的在線監(jiān)測及診斷系統(tǒng)設(shè)計(jì)26-48
• 3.1 在線監(jiān)測信號的預(yù)處理26-27
• 3.1.1 信號預(yù)處理的主要內(nèi)容26
• 3.1.2 信號的軟件預(yù)處理26-27
• 3.2 基于小波變換的消噪處理方法27-32
• 3.2.1 常見濾波方法27-28
• 3.2.2 小波消噪28-30
• 3.2.3 小波包去噪30-32
• 3.3 仿真信號試驗(yàn)32-37
• 3.4 壓縮機(jī)狀態(tài)檢測及故障診斷系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)37-38
• 3.5 狀態(tài)檢測及故障診斷軟硬件構(gòu)成38-47
• 3.5.1 軟件設(shè)計(jì)38-44
• 3.5.2 硬件簡介44-47
• 3.6 小結(jié)47-48
• 第4章 離心式壓縮機(jī)故障診斷研究48-63
• 4.1 大型機(jī)械系統(tǒng)故障的特征及其識別48-52
• 4.1.1 機(jī)械系統(tǒng)故障的特征48-49
• 4.1.2 系統(tǒng)故障識別49-52
• 4.2 離心式壓縮機(jī)典型故障特征集52-53
• 4.3 基于小波變換的故障信號特征提取53-54
• 4.4 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷模型54-61
• 4.4.1 常見故障診斷模型54-56
• 4.4.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本理論56-58
• 4.4.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷的設(shè)計(jì)思路58-60
• 4.4.4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿真準(zhǔn)確度驗(yàn)證60-61
• 4.5 基于振動信號的故障診斷分析61-62
• 4.6 小結(jié)62-63
• 第5章 系統(tǒng)在實(shí)際中的應(yīng)用63-74
• 5.1 系統(tǒng)現(xiàn)場應(yīng)用63-69
• 5.1.1 采集器、傳感器的在線監(jiān)視64-65
• 5.1.2 在線監(jiān)測工作狀態(tài)65
• 5.1.3 歷史狀態(tài)回顧65-66
• 5.1.4 信號分析66-68
• 5.1.5 故障診斷68-69
• 5.2 實(shí)例：2011年12月 25日K6601跳車分析報(bào)告69-73
• 5.3 小結(jié)73-74
• 第6章 結(jié)論與展望74-76
• 6.1 結(jié)論74
• 6.2 展望74-76
• 參考文獻(xiàn)76-78

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：527395