本文關(guān)鍵詞：旋轉(zhuǎn)機(jī)械狀態(tài)趨勢(shì)預(yù)測(cè)及故障診斷專家系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究

  更多相關(guān)文章： 全矢譜 趨勢(shì)預(yù)測(cè) 支持向量回歸 故障診斷 專家系統(tǒng)

【摘要】：旋轉(zhuǎn)機(jī)械是工業(yè)領(lǐng)域的核心設(shè)備。隨著旋轉(zhuǎn)機(jī)械向大型化和智能化方向發(fā)展,設(shè)備的結(jié)構(gòu)越來(lái)越復(fù)雜,其運(yùn)行狀態(tài)更加受到維護(hù)人員的重視。通過(guò)對(duì)設(shè)備進(jìn)行狀態(tài)趨勢(shì)預(yù)測(cè)及故障診斷能夠減少故障的發(fā)生,縮短維修時(shí)間,提高設(shè)備的利用率、安全性和可靠性,避免災(zāi)難性事故的發(fā)生。同時(shí),也是開(kāi)發(fā)故障預(yù)測(cè)專家系統(tǒng)的前期研究。全矢譜技術(shù)對(duì)多通道數(shù)據(jù)進(jìn)行融合,克服了單通道數(shù)據(jù)信息不完整的缺點(diǎn),對(duì)轉(zhuǎn)子的振動(dòng)信息進(jìn)行準(zhǔn)確、全面地提取,真實(shí)地反映了設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)。本文對(duì)旋轉(zhuǎn)機(jī)械在線監(jiān)測(cè)及故障診斷系統(tǒng)中趨勢(shì)預(yù)測(cè)和故障診斷兩個(gè)模塊的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了研究,將全矢譜技術(shù)運(yùn)用到旋轉(zhuǎn)機(jī)械狀態(tài)趨勢(shì)預(yù)測(cè)及故障診斷中,并開(kāi)發(fā)了故障診斷專家系統(tǒng)。主要研究的工作如下:1、闡述了全矢譜技術(shù)的基本理論、數(shù)值算法、與傳統(tǒng)分析方法的兼容性,用汽輪機(jī)組的振動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)例分析,證明了全矢譜技術(shù)在故障診斷中的優(yōu)勢(shì)。2、將全矢譜技術(shù)與支持向量回歸的預(yù)測(cè)方法相結(jié)合,提出了基于全矢支持向量回歸(FVSVR)的頻譜預(yù)測(cè)新方法。通過(guò)對(duì)汽輪機(jī)組運(yùn)行中的數(shù)據(jù)進(jìn)行了實(shí)例分析,證明了全矢支持向量回歸(FVSVR)的頻譜預(yù)測(cè)方法的有效性,探討了相關(guān)參數(shù)的選擇,并對(duì)傳統(tǒng)的參數(shù)尋優(yōu)方法進(jìn)行了改進(jìn)。3、研究了基于全矢模糊變換的故障診斷方法和基于知識(shí)的故障診斷方法。確定了故障診斷專家系統(tǒng)中征兆的表示、提取及處理的方式、知識(shí)的表示方法及推理控制策略。提取全矢幅值譜特征頻率下的幅值并模糊化后作為征兆向量,通過(guò)模糊變換的故障診斷方法進(jìn)行正向推理,得到故障假設(shè)集,再利用基于知識(shí)的診斷方法對(duì)假設(shè)集的故障進(jìn)行反向推理,得到故障結(jié)論。4、開(kāi)發(fā)了旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷專家系統(tǒng)。設(shè)計(jì)了系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)庫(kù)的結(jié)構(gòu)、診斷報(bào)告的形式以及故障庫(kù)的建立及維護(hù)方式。將EXSYS專家系統(tǒng)建造軟件集成于系統(tǒng)中,利用其開(kāi)發(fā)和管理知識(shí)庫(kù)及推理機(jī),簡(jiǎn)化了知識(shí)庫(kù)及推理機(jī)建立及維護(hù)的過(guò)程。
【關(guān)鍵詞】：全矢譜 趨勢(shì)預(yù)測(cè) 支持向量回歸 故障診斷 專家系統(tǒng)
【學(xué)位授予單位】：鄭州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TH165.3;TP182
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 1 緒論10-16
• 1.1 課題來(lái)源、目的和意義10-11
• 1.1.1 課題來(lái)源10
• 1.1.2 課題的目的和意義10-11
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-12
• 1.2.1 趨勢(shì)預(yù)測(cè)技術(shù)的研究現(xiàn)狀11
• 1.2.2 故障診斷專家系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀11-12
• 1.3 全信息分析方法的發(fā)展?fàn)顩r12-14
• 1.3.1 全息譜分析方法13
• 1.3.2 全頻譜分析方法13
• 1.3.3 全矢譜分析方法13-14
• 1.4 本文的主要內(nèi)容14-16
• 2 全矢譜技術(shù)基本理論及算法16-27
• 2.1 引言16
• 2.2 全矢譜技術(shù)的基本理論16-21
• 2.3 全矢譜技術(shù)的數(shù)值計(jì)算方法21-23
• 2.4 全矢譜技術(shù)的兼容性23-24
• 2.5 全矢譜技術(shù)的應(yīng)用實(shí)例24-26
• 2.6 本章總結(jié)26-27
• 3 基于全矢支持向量回歸的狀態(tài)趨勢(shì)預(yù)測(cè)研究27-43
• 3.1 引言27
• 3.2 支持向量回歸的算法27-32
• 3.2.1 線性回歸及損失函數(shù)27-29
• 3.2.2 基于 ε- 不敏感損失函數(shù)的支持向量回歸29-31
• 3.2.3 非線性回歸的推廣31-32
• 3.3 支持向量回歸在狀態(tài)趨勢(shì)預(yù)測(cè)中的研究32-35
• 3.3.1 時(shí)間序列預(yù)測(cè)的方法32-33
• 3.3.2 預(yù)測(cè)精度的評(píng)價(jià)指標(biāo)33
• 3.3.3 對(duì)汽輪機(jī)組振動(dòng)通頻值的趨勢(shì)預(yù)測(cè)33-35
• 3.4 全矢支持向量回歸在狀態(tài)趨勢(shì)預(yù)測(cè)中的研究35-42
• 3.4.1 全矢支持向量回歸的預(yù)測(cè)流程35-36
• 3.4.2 對(duì)汽輪機(jī)組振動(dòng)全矢譜的預(yù)測(cè)及其參數(shù)分析36-42
• 3.5 本章小結(jié)42-43
• 4 基于全矢譜的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷方法研究43-56
• 4.1 引言43
• 4.2 征兆的表達(dá)、獲取與處理方式43-47
• 4.2.1 征兆的表達(dá)方式43-44
• 4.2.2 征兆的獲取方式44-45
• 4.2.3 征兆的處理方式45-47
• 4.3 基于全矢模糊變換的故障診斷方法47-50
• 4.3.1 基于模糊變換的故障診斷方法47-48
• 4.3.2 旋轉(zhuǎn)機(jī)械常見(jiàn)故障的振動(dòng)特征概述48-49
• 4.3.3 基于全矢模糊變換的故障診斷方法49-50
• 4.4 基于知識(shí)的故障診斷方法50-52
• 4.4.1 知識(shí)的表示方法50-51
• 4.4.2 系統(tǒng)的推理方法51-52
• 4.5 推理控制策略52-54
• 4.6 本章總結(jié)54-56
• 5 旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷專家系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)56-73
• 5.1 引言56
• 5.2 系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)56-57
• 5.3 系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)的設(shè)計(jì)57-62
• 5.3.1 靜態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)表結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)57-60
• 5.3.2 動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)表結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)60
• 5.3.3 動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)的集成60-62
• 5.4 系統(tǒng)知識(shí)庫(kù)及推理機(jī)的建立62-68
• 5.4.1 征兆及故障的建立62-66
• 5.4.2 規(guī)則及推理方法的建立66-67
• 5.4.3 推理控制策略的建立67-68
• 5.5 故障庫(kù)的建立及維護(hù)68-69
• 5.6 故障診斷報(bào)告的設(shè)計(jì)69-70
• 5.7 系統(tǒng)運(yùn)行示例70-72
• 5.8 本章小結(jié)72-73
• 6 結(jié)論和展望73-75
• 6.1 結(jié)論73
• 6.2 展望73-75
• 參考文獻(xiàn)75-78
• 致謝78-79
• 個(gè)人簡(jiǎn)歷、在學(xué)期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文與研究成果79

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前2條

1 何勇,方紅芳;模糊診斷技術(shù)在旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備故障診斷中的應(yīng)用[J];中國(guó)紡織大學(xué)學(xué)報(bào);1998年03期

2 盧學(xué)軍,繆思恩,顧晃,陳仲儀;汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷中的模糊量化處理[J];電站系統(tǒng)工程;2000年05期

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本文編號(hào)：708904