【摘要】：裝備安全是石化工業(yè)安全、穩(wěn)定、長(zhǎng)周期、滿負(fù)荷、優(yōu)化的生產(chǎn)運(yùn)行的基礎(chǔ),如何降低故障率、提高可靠性是國(guó)內(nèi)外石化企業(yè)最為關(guān)注的問題。隨著石化裝備日益大型化、集成化、復(fù)雜化,石化裝備安全工作面臨更大的挑戰(zhàn)。石化裝備中大型旋轉(zhuǎn)機(jī)械的地位至關(guān)重要,催化裂化等主要工藝都離不開旋轉(zhuǎn)機(jī)械,而在旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障庫(kù)中,軸承故障約占總故障數(shù)的44%左右。因此,對(duì)旋轉(zhuǎn)機(jī)械中的滾動(dòng)軸承進(jìn)行故障診斷具有重要意義。張清華教授團(tuán)隊(duì)前期研究成果表明,無量綱免疫診斷技術(shù)在軸承故障診斷中具有良好的潛力和診斷優(yōu)勢(shì)。本論文在前期研究的基礎(chǔ)上,針對(duì)復(fù)雜環(huán)境下滾動(dòng)軸承的故障診斷問題,提出新的無量綱指標(biāo)構(gòu)建方法和診斷技術(shù)。具體工作包括:(1)針對(duì)傳統(tǒng)無量綱指標(biāo)難以解決旋轉(zhuǎn)機(jī)械中滾動(dòng)軸承故障診斷的問題,分析了滾動(dòng)軸承的故障機(jī)理,以軸承常態(tài)運(yùn)行下的振動(dòng)信號(hào)為“標(biāo)準(zhǔn)振動(dòng)信號(hào)”,提出“互無量綱指標(biāo)”概念,在傳統(tǒng)無量綱指標(biāo)基礎(chǔ)上通過歸一化構(gòu)建了一套新無量綱指標(biāo)。(2)提出了一種小波包降噪的預(yù)處理方法。在復(fù)雜環(huán)境下對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行去噪預(yù)處理,才能更準(zhǔn)確體現(xiàn)機(jī)器的真實(shí)振動(dòng)情況。本文提出一種小波包去噪的預(yù)處理方法,通過對(duì)實(shí)驗(yàn)機(jī)組采集的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行算法驗(yàn)證,仿真結(jié)果表明,該方法能有效提高信號(hào)的信噪比,精確提取信號(hào)的原有特征。(3)設(shè)計(jì)了一種基于隨機(jī)森林模型的新無量綱指標(biāo)融合診斷方法。方法將小波包去噪算法、互無量綱指標(biāo)和隨機(jī)森林算法有機(jī)結(jié)合,提出了預(yù)處理、模型構(gòu)建、診斷機(jī)制和參數(shù)選擇等構(gòu)架,形成了一套系統(tǒng)、收斂、時(shí)間復(fù)雜度低的新方法。仿真和半實(shí)物機(jī)組實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證表明,該方法對(duì)軸承故障具有好的識(shí)別能力,相對(duì)傳統(tǒng)無量綱指標(biāo)方法能大幅提高診斷精度。依托廣東省石化裝備故障診斷重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,對(duì)工作內(nèi)容做了仿真和半實(shí)物機(jī)組實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。本論文的成果是對(duì)無量綱免疫診斷技術(shù)的有力補(bǔ)充,也是對(duì)石化裝備旋轉(zhuǎn)機(jī)械中關(guān)鍵部件滾動(dòng)軸承故障診斷技術(shù)的新探索。
【圖文】：

0 ，就是所求的延遲時(shí)間 。如圖 3-5 是用相關(guān)分析法求兩離散信號(hào)延遲時(shí)間的例子，兩個(gè)離散信號(hào)分別為x ( n ) [5 4 3 7 3 2 -3 0 2 6 4 3 -4 0 2], y ( n) [0 0 0 0 0 5 4 3 7 3 2 -3 0 2 6 4 3 -4 0 2]。根據(jù)上面求延遲時(shí)間的過程，對(duì)信號(hào) x ( n )做 FFT 得到 X ( k )，對(duì) X ( k )取復(fù)共軛得到*X ( k )，然后對(duì)信號(hào) y ( n )做 FFT 得到 Y ( k )，將 Y ( k )與*X ( k )相乘得到兩信號(hào)頻域上的相關(guān)函數(shù)M ( k )，并對(duì)其 IFFT 得到兩信號(hào)時(shí)域的相關(guān)函數(shù) m ( k)。圖 3-5 相關(guān)分析法Fig.3-5 Correlation analysis由圖 3-4 中看出 x ( n )和 y ( n )的互相關(guān)函數(shù) m ( k )在 k 5時(shí)有最大值，，即延遲時(shí)間 5
【學(xué)位授予單位】：廣東工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TE65;TQ050.7

【參考文獻(xiàn)】

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1 陳俊君;徐冰;;基于無量綱指標(biāo)與波譜分析的滾動(dòng)軸承故障診斷[J];機(jī)械設(shè)計(jì)與研究;2015年04期

2 崔得龍;張清華;胡勤;覃愛淞;孫國(guó)璽;;基于免疫編程的無量綱指標(biāo)構(gòu)建[J];現(xiàn)代制造工程;2014年12期

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4 王武秀,沈玉娣;應(yīng)用無量綱幅域參數(shù)診斷齒輪箱故障[J];機(jī)械傳動(dòng);1996年01期

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2 馬存利;基于LabVIEW的旋轉(zhuǎn)機(jī)械振動(dòng)測(cè)試系統(tǒng)研究與設(shè)計(jì)[D];東北石油大學(xué);2015年

3 宮廣廷;變轉(zhuǎn)速條件下滾動(dòng)軸承故障特征提取與診斷[D];沈陽(yáng)航空航天大學(xué);2015年

4 徐漫洋;軸承振動(dòng)信號(hào)采集與故障診斷方法研究[D];沈陽(yáng)大學(xué);2014年

5 覃愛淞;復(fù)合無量綱免疫檢測(cè)器在機(jī)組故障診斷技術(shù)的應(yīng)用研究[D];太原理工大學(xué);2013年

6 陳莎莎;基于時(shí)頻紋理和隨機(jī)森林的鳥聲識(shí)別[D];福州大學(xué);2013年

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8 柴國(guó)利;齒輪箱遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)與故障診斷系統(tǒng)的研究[D];燕山大學(xué);2010年

9 李永進(jìn);基于小波分析的故障診斷系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn)[D];武漢科技大學(xué);2005年

10 劉中華;基于虛擬儀器的電廠輔機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷的研究[D];武漢大學(xué);2005年

本文編號(hào)：2681883