發(fā)布時(shí)間：2017-10-06 22:28

  本文關(guān)鍵詞：基于SVD變換和模糊推理的汽輪機(jī)故障診斷專家系統(tǒng)研究

  更多相關(guān)文章： 汽輪機(jī) SVD 模糊推理 專家系統(tǒng) 故障診斷

【摘要】：汽輪機(jī)是許多工業(yè)生產(chǎn)廠家的核心設(shè)備,任何故障的出現(xiàn)都會(huì)給企業(yè)帶來(lái)巨大的損失,因此,對(duì)汽輪機(jī)的日常檢修和故障排查等工作要求很高。汽輪機(jī)絕大部分故障都能從它的振動(dòng)狀態(tài)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題,許多國(guó)家都投入大量精力對(duì)汽輪機(jī)振動(dòng)故障機(jī)理進(jìn)行研究。專家系統(tǒng)是一種模擬專家決策能力的計(jì)算機(jī)系統(tǒng),能在許多場(chǎng)合代替人類的大量腦力勞動(dòng),專家系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)受到越來(lái)越多的國(guó)家、行業(yè)的重視。汽輪機(jī)振動(dòng)故障診斷是一個(gè)多因素綜合的復(fù)雜的推理過(guò)程,研究專家系統(tǒng)在汽輪機(jī)故障診斷領(lǐng)域的應(yīng)用具有非常重要的理論意義與工程應(yīng)用價(jià)值。目前,傳統(tǒng)故障診斷專家系統(tǒng)仍然存在一些不足,如征兆信息利用率不高、知識(shí)表達(dá)方式呆板、推理方法效率低等缺點(diǎn),以致專家系統(tǒng)的推廣應(yīng)用受到了較大的束縛。本文針對(duì)以上不足,深入研究汽輪機(jī)的故障機(jī)理,提出將傳統(tǒng)專家系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫(kù)理論和模糊診斷技術(shù)、SVD(奇異值分解)技術(shù)有機(jī)結(jié)合,構(gòu)建基于SVD變換和模糊推理的汽輪機(jī)振動(dòng)故障診斷專家系統(tǒng)。本文中的系統(tǒng)以Lab VIEW和MATLAB為主要開(kāi)發(fā)工具,借助My SQL數(shù)據(jù)庫(kù)及SQL語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)了診斷知識(shí)的錄入、修改、刪除以及故障的自動(dòng)診斷。文中將模糊診斷規(guī)則、信息隸屬度及可信度理論有機(jī)融合,很好的解決了診斷知識(shí)的不確定性問(wèn)題,并將知識(shí)存儲(chǔ)于知識(shí)庫(kù)中;采用正反向混合推理的控制方式,不僅能夠基于征兆獲取模塊自動(dòng)獲取征兆向量進(jìn)行模糊診斷推理,還能夠在診斷過(guò)程中通過(guò)人機(jī)對(duì)話的方式獲取其它圖形征兆信息,進(jìn)行綜合診斷,對(duì)于診斷結(jié)果置信度不夠高的情況可采用SVD分析方法對(duì)故障數(shù)據(jù)進(jìn)行詳細(xì)分析,以確認(rèn)故障。最后通過(guò)兩個(gè)汽輪機(jī)故障診斷實(shí)例,驗(yàn)證了本文設(shè)計(jì)的汽輪機(jī)故障診斷專家系統(tǒng)在汽輪機(jī)故障診斷方面的科學(xué)性、實(shí)用性。相較于傳統(tǒng)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷方法,本文研究的汽輪機(jī)故障診斷專家系統(tǒng)不僅有效的利用了眾多專家的經(jīng)驗(yàn),而且在診斷效率及準(zhǔn)確性方面也有了較大的提高。同時(shí),依據(jù)知識(shí)的存儲(chǔ)規(guī)則改變知識(shí)庫(kù)中的領(lǐng)域知識(shí)以及模糊關(guān)系矩陣元素,該故障診斷專家系統(tǒng)在汽車、航空航天、醫(yī)療等領(lǐng)域也具有一定的實(shí)用價(jià)值。
【關(guān)鍵詞】：汽輪機(jī) SVD 模糊推理 專家系統(tǒng) 故障診斷
【學(xué)位授予單位】：華南理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TK268
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第一章 緒論11-19
• 1.1 課題研究的背景及意義11-12
• 1.2 國(guó)內(nèi)外汽輪機(jī)故障診斷的現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)12-14
• 1.2.1 國(guó)外汽輪機(jī)故障診斷研究現(xiàn)狀12-13
• 1.2.2 國(guó)內(nèi)汽輪機(jī)故障診斷研究現(xiàn)狀13-14
• 1.2.3 汽輪機(jī)故障診斷技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)14
• 1.3 故障診斷專家系統(tǒng)介紹14-17
• 1.3.1 專家系統(tǒng)的應(yīng)用及現(xiàn)狀14-15
• 1.3.2 專家系統(tǒng)的組成15-16
• 1.3.3 專家系統(tǒng)的分類及優(yōu)點(diǎn)16
• 1.3.4 專家系統(tǒng)存在的問(wèn)題及主要發(fā)展方向16-17
• 1.4 本文研究的主要內(nèi)容17-19
• 第二章 汽輪機(jī)典型故障特征及SVD信號(hào)分析方法研究19-39
• 2.1 汽輪機(jī)典型故障特征19-23
• 2.1.1 轉(zhuǎn)子不平衡故障19-20
• 2.1.2 轉(zhuǎn)子不對(duì)中故障20-21
• 2.1.3 油膜渦動(dòng)和油膜振蕩故障21-22
• 2.1.4 動(dòng)靜碰磨故障22-23
• 2.1.5 轉(zhuǎn)子裂紋故障23
• 2.2 傳統(tǒng)振動(dòng)信號(hào)分析方法23-26
• 2.2.1 時(shí)域分析方法24-25
• 2.2.2 頻域分析方法25-26
• 2.3 基于SVD變換的信號(hào)處理方法研究26-35
• 2.3.1 SVD分解原理26-27
• 2.3.2 Hankel矩陣方式下的SVD信號(hào)分離原理27-28
• 2.3.3 基于SVD的信號(hào)消噪處理方法研究28-30
• 2.3.4 基于SVD的信號(hào)奇異性檢測(cè)方法研究30-32
• 2.3.5 基于SVD信號(hào)分析方法的故障診斷實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證32-35
• 2.4 汽輪機(jī)振動(dòng)故障診斷的特點(diǎn)35-36
• 2.5 汽輪機(jī)故障總結(jié)36-38
• 2.6 本章小結(jié)38-39
• 第三章 故障診斷專家系統(tǒng)的模糊化研究39-51
• 3.1 模糊專家系統(tǒng)的特征39-40
• 3.2 模糊數(shù)學(xué)理論40-44
• 3.2.1 模糊集合40-41
• 3.2.2 隸屬度確定方法41-44
• 3.3 故障診斷專家系統(tǒng)的模糊化44-50
• 3.3.1 故障原因44-45
• 3.3.2 模糊征兆向量的確定45-46
• 3.3.3 模糊關(guān)系矩陣元素的確定46-48
• 3.3.4 模糊專家系統(tǒng)的推理機(jī)制設(shè)計(jì)48
• 3.3.5 模糊診斷方法研究48-50
• 3.4 本章小結(jié)50-51
• 第四章 專家系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)51-64
• 4.1 引言51
• 4.2 專家系統(tǒng)開(kāi)發(fā)環(huán)境51-52
• 4.3 模糊專家系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)52-53
• 4.4 診斷知識(shí)庫(kù)及知識(shí)庫(kù)管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)53-58
• 4.4.1 模糊知識(shí)庫(kù)設(shè)計(jì)53-57
• 4.4.2 知識(shí)庫(kù)管理系統(tǒng)57-58
• 4.5 模糊推理機(jī)的設(shè)計(jì)58-63
• 4.6 本章小結(jié)63-64
• 第五章 汽輪機(jī)故障診斷專家系統(tǒng)的診斷實(shí)例64-74
• 5.1 故障診斷專家系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)64
• 5.2 硬件系統(tǒng)的搭建64-67
• 5.2.1 傳感器系統(tǒng)64-65
• 5.2.2 嵌入式工控機(jī)系統(tǒng)65-66
• 5.2.3 動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)采集卡系統(tǒng)66-67
• 5.3 汽輪機(jī)故障診斷實(shí)例67-73
• 5.3.1 轉(zhuǎn)子質(zhì)量不平衡故障診斷67-70
• 5.3.2 油膜渦動(dòng)故障診斷70-73
• 5.4 本章小結(jié)73-74
• 總結(jié)與展望74-76
• 參考文獻(xiàn)76-80
• 攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果80-81
• 致謝81-82
• 附件82

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：985387