發(fā)布時(shí)間：2020-05-23 01:45

【摘要】：大慶油田有限責(zé)任公司天然氣分公司承擔(dān)全油田的大部分原油穩(wěn)定及天然氣凈化任務(wù),共有300-7200KW高壓電機(jī)90余臺(tái),這些高壓電機(jī)驅(qū)動(dòng)的設(shè)備均為壓縮機(jī),而壓縮機(jī)是天然氣處理裝置的核心設(shè)備,且長周期運(yùn)行,因此高壓電機(jī)的運(yùn)行狀況直接關(guān)系到天然氣處理裝置的產(chǎn)品產(chǎn)量和天然氣處理量。天然氣分公司運(yùn)行15年以上的高壓電機(jī)數(shù)量已達(dá)20余臺(tái),故障頻發(fā)的高壓電機(jī)已給天然氣分公司28套油氣處理裝置的檢修計(jì)劃安排及調(diào)氣帶來了極大挑戰(zhàn)。因此,高壓電機(jī)的故障診斷是保證設(shè)備安全運(yùn)行的重要工作,可為制定合理有效的備品備件和檢修計(jì)劃提供可靠依據(jù)。論文的主要內(nèi)容有:一是從電機(jī)的定子電流以及振動(dòng)信號(hào)出發(fā)研究了異步電機(jī)的故障機(jī)理,找出了四種故障狀態(tài)下的特征頻率,為故障診斷打下基礎(chǔ)。二是研究了國內(nèi)外電機(jī)故障診斷技術(shù)的發(fā)展趨勢,發(fā)現(xiàn)故障診斷已逐步從基于數(shù)學(xué)模型和信號(hào)分析階段過渡到人工智能階段;基于人工智能的故障診斷方法也逐步由支持向量機(jī)、最近鄰分類、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹、貝葉斯分類等向深度學(xué)習(xí)發(fā)展。三是研究了四種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)方法的特點(diǎn)與研究進(jìn)展,闡述了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢,并嘗試應(yīng)用了一個(gè)一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于電機(jī)關(guān)鍵部件—滾動(dòng)軸承的故障診斷,成功診斷了電機(jī)的故障類別、故障程度,精度高,收斂速度快,效果良好。四是對大慶油田天然氣分公司紅壓淺冷裝置壓縮機(jī)高壓電機(jī)成功進(jìn)行了故障診斷,同時(shí)把近些年在油田高壓電機(jī)維護(hù)技術(shù)方面的現(xiàn)場經(jīng)驗(yàn)做了總結(jié)。下一步將繼續(xù)開展高壓電機(jī)故障診斷方法的研究和探討,努力提高天然氣分公司高壓電機(jī)的管理水平,為大慶油田持續(xù)穩(wěn)產(chǎn)提供技術(shù)支持。
【圖文】：

轉(zhuǎn)子上的旋轉(zhuǎn)力矩作用于機(jī)械設(shè)備后，設(shè)備就會(huì)以轉(zhuǎn)速”開始持續(xù)旋轉(zhuǎn)。上面敘逡逑述的轉(zhuǎn)化過程可以用以下能量的轉(zhuǎn)換模式進(jìn)行描述：逡逑ｆ／：邋—＞４邋￣＞多—＞邋￡＊２邋４＾２邋—邋Ｔ邋—邋異步電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng)的基本機(jī)理如圖２．１所不：逡逑圖２．１異步電機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng)機(jī)理逡逑１３逡逑

層組合而來卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練完成之后，應(yīng)用５ＰＡＷ反向傳播算法調(diào)整網(wǎng)逡逑絡(luò)參數(shù)，從而達(dá)到優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)摸型的目標(biāo)。佘道明等學(xué)者提出的用于故障診斷的一逡逑種多層深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)比較具備代表性［３７］，這種卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)如圖３．１逡逑所示，，它有Ｃ７，Ｃ３，Ｃ５三個(gè)卷積層，沿，沿兩個(gè)下采樣層，每層的圖形個(gè)數(shù)即特征逡逑２３逡逑
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TM307;TE96

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10 蔡彩華;

本文編號(hào)：2676938