本文關(guān)鍵詞：基于多元統(tǒng)計的往復(fù)式活塞隔膜泵故障檢測

  更多相關(guān)文章： 往復(fù)式活塞隔膜泵 故障檢測 核主元分析 獨立元分析 獨立元子空間

【摘要】：隨著計算機、機械設(shè)計、通訊網(wǎng)絡(luò)、材料制造等科學(xué)技術(shù)迅速發(fā)展,促使現(xiàn)代的工業(yè)生產(chǎn)技術(shù)的更新?lián)Q代,工業(yè)控制系統(tǒng)的自動化、信息化水平不斷提高。工業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)變得越來越高效和智能,相對應(yīng)的復(fù)雜程度也越來越高。漿體管道輸送的系統(tǒng)也是如此。漿體管道輸送具有運輸成本底、輸送效率高和對環(huán)境污染小等特點。使得漿體管道輸送成為公路、海運、鐵路、空運之后的第五大運輸方式。管道輸送可以進行長距離、全地形的輸送,可以運輸強腐蝕、強磨損的各種以固液態(tài)運輸?shù)牡V物。它在一些交通欠發(fā)達、地形復(fù)雜、環(huán)保要求高的地區(qū)優(yōu)勢明顯。近年來漿體管道輸送快速發(fā)展,而在漿體管道輸送中往復(fù)式活塞隔膜泵是主要的動力的來源,它的正常運行對整個漿體管道輸送起著關(guān)鍵的作用。對往復(fù)式活塞隔膜泵的安全運行的監(jiān)測和故障檢測有著重大的意義。本文對漿體管道輸送中的往復(fù)式活塞隔膜泵的結(jié)構(gòu)、運行原理及故障信號特點進行了分析研究。傳統(tǒng)的基于信號處理的方法存在過于關(guān)注在單一的振動信號特征的提取和處理上,對往復(fù)式機械整體把握不足。因此本文采用多元統(tǒng)計的方法對往復(fù)式活塞隔膜泵來進行故障檢測的研究。本文主要工作如下：1)對往復(fù)式活塞隔膜泵的結(jié)構(gòu)、運行原理以及SCADA系統(tǒng)進行了一定研究和分析,亦分析其故障的信號的特點。介紹了主流對往復(fù)式活塞隔膜泵故障處理的方法,為接下來的對其的研究做了一定基礎(chǔ)。2)往復(fù)式活塞隔膜泵的磨損故障在發(fā)展的初期,很難通過觀測測量變量而直接被發(fā)現(xiàn),而且觀測變量輸出之間呈高耦合性和強非線性,因此采用了基于核主元分析(KPCA)的往復(fù)式活塞隔膜泵磨損故障檢測模型。首先利用往復(fù)式活塞隔膜泵正常運行的歷史監(jiān)測數(shù)據(jù)建立核主元分析故障檢測模型,并利用模型來對故障特征進行檢測。接著檢測到故障后并分析前后原始變量的貢獻度,從而定位發(fā)生磨損的位置。實驗結(jié)果表明該方法對往復(fù)式活塞隔膜泵磨損故障檢測是有效的。3)在實際的管道輸送過程中往復(fù)式活塞隔膜泵的監(jiān)測信號往往產(chǎn)生非線性、非高斯分布、高維的數(shù)據(jù),在故障發(fā)生之初,特征信號很微小難以被檢測。而傳統(tǒng)的多元統(tǒng)計方法并不能有效地解決這一問題。因此,引入了局部學(xué)習(xí)和獨立元子空間的思想,采用了一種基于局部建模的獨立元子空間的故障檢測方法。首先利用局部的LSSVR模型對各個監(jiān)測儀器的輸出進行預(yù)測,并與觀測的輸出相比形成殘差序列,然后利用獨立子空間算法將序列空間分成多個不同的子空間,再分別利用ICA-PCA建立故障檢測模型,最后根據(jù)各個子空間統(tǒng)計量情況來檢測。仿真結(jié)果表明了該方法在對微小的故障具有一定的故障檢測效果。本文通過利用多元統(tǒng)計的方法對往復(fù)式活塞隔膜泵進行故障檢測和診斷方面的研究,為在管道輸送中實現(xiàn)故障檢測和診斷提供一定的理論基礎(chǔ)。
【關(guān)鍵詞】：往復(fù)式活塞隔膜泵 故障檢測 核主元分析 獨立元分析 獨立元子空間
【學(xué)位授予單位】：昆明理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TH323
【目錄】：

• 摘要5-7
• Abstract7-11
• 第一章 緒論11-19
• 1.1 選題背景及研究意義11-12
• 1.2 往復(fù)式機械故障檢測與診斷的研究現(xiàn)狀12-16
• 1.2.1 國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀12-15
• 1.2.2 存在問題及發(fā)展方向15-16
• 1.3 本論文的主要工作16-19
• 1.3.1 論文的主要研究內(nèi)容16
• 1.3.2 論文的章節(jié)安排16-19
• 第二章 隔膜泵和機械故障檢測基本方法的介紹19-29
• 2.1 往復(fù)式活塞隔膜泵的結(jié)構(gòu)及運行原理19-22
• 2.1.1 往復(fù)式活塞隔膜泵的結(jié)構(gòu)19-20
• 2.1.2 往復(fù)式活塞隔膜泵的運行原理20-21
• 2.1.3 往復(fù)式活塞隔膜泵的運行時故障信號特點21
• 2.1.4 SCADA系統(tǒng)對往復(fù)式活塞隔膜泵的運行監(jiān)控21-22
• 2.2 基于振動信號處理的故障檢測的方法簡介22-27
• 2.2.1 傅立葉變換分析23-24
• 2.2.2 倒頻譜分析24
• 2.2.3 Wigner-Ville分布24-25
• 2.2.4 小波變換25-26
• 2.2.5 小波包分解26-27
• 2.2.6 Hilbert-Huang變換27
• 2.3 本章小結(jié)27-29
• 第三章 基于KPCA的往復(fù)式活塞隔膜泵磨損的故障檢測29-39
• 3.1 主成分分析算法29-32
• 3.1.1 主成分分析的基本原理29-30
• 3.1.2 主成分分析的具體步驟30-31
• 3.1.3 主成分分析在故障檢測中應(yīng)用31-32
• 3.2 核主元分析方法32-33
• 3.2.1 核函數(shù)32
• 3.2.2 核主元分析32-33
• 3.3 基于KPCA的故障檢測策略33-34
• 3.3.1 故障檢測模型的建立33-34
• 3.3.2 故障源的辨識34
• 3.4 仿真驗證34-37
• 3.5 結(jié)論37-39
• 第四章 基于局部模型的獨立元子空間故障檢測方法39-53
• 4.1 獨立元分析分析算法39-41
• 4.1.1 獨立主元分析的基本原理40
• 4.1.2 獨立主元分析算法40-41
• 4.2 局部最小二乘支持向量機回歸建模方法41-42
• 4.3 獨立元子空間(ICSM)算法42-44
• 4.4 基于ICA-PCA的故障檢測模型44-45
• 4.5 基于局部LSSVR模型的獨立元子空間在線故障檢測45-46
• 4.6 仿真研究46-50
• 4.7 結(jié)論50-53
• 第五章 總結(jié)與展望53-55
• 5.1 工作總結(jié)53
• 5.2 展望53-55
• 致謝55-57
• 參考文獻57-63
• 附錄A63-65
• 附錄B65

【參考文獻】

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本文編號：537862