本文選題：離心泵 + 故障診斷��； 參考：《北京化工大學》2011年碩士論文

【摘要】：離心泵廣泛應用于煉化、采油、電力、冶金等行業(yè)中,它運行狀態(tài)的好壞,直接影響環(huán)保和生產等安全工作,加強對其維護與管理,防止設備發(fā)生事故,具有十分重要的意義。隨著工業(yè)的發(fā)展,新時期對設備的檢、維修工作提出了更為嚴格的要求。而專家系統(tǒng)作為人工智能的一個分支,近些年來逐漸應用于工業(yè)生產領域,產生了專門針對機械設備的故障診斷專家系統(tǒng),這類研究在取得了一定成果的同時也得到了學術界和工程界的高度重視。因此,在現有的故障診斷專家系統(tǒng)研究成果的基礎之上,研制出針對離心泵的故障診斷專家系統(tǒng)是一項有積極意義的工作。 本文針對離心泵故障診斷的特點,主要做了以下四方面工作： 第一,歸納整理了離心泵的常見故障,通過對故障機理的分析找出故障與故障征兆的對應關系； 第二,針對離心泵的故障信號特點,總結實現了各種適用于離心泵的特征提取方法。 第三,針對傳統(tǒng)包絡解調算法中載波帶無法自動選擇問題,提出了自適應最優(yōu)濾波算法； 第四,在前兩項工作的基礎上,設計適用于離心泵的故障診斷邏輯,將各種故障與故障征兆以規(guī)則的形式進行匹配,并將規(guī)則錄入專家系統(tǒng)中,并通過現場實際數據對離心泵專家故障診斷專家系統(tǒng)的診斷效果進行了驗證。 研究表明,離心泵故障診斷專家系統(tǒng)可以對離心泵的故障診斷起到指導作用,具有重要的工程實用價值和積極的意義
[Abstract]:Centrifugal pump is widely used in the fields of refining, oil production, electric power, metallurgy and so on. It is of great significance to strengthen the maintenance and management of centrifugal pump, which directly affects the safety work such as environmental protection and production, and prevents the accident of equipment. With the development of industry, the inspection and maintenance of equipment are required more strictly in the new period. As a branch of artificial intelligence, expert system has been gradually applied in the field of industrial production in recent years. This kind of research has obtained the certain achievement at the same time also has obtained the academic circles and the engineering circles highly attention. Therefore, it is of great significance to develop a fault diagnosis expert system for centrifugal pumps on the basis of the research results of the existing fault diagnosis expert system. In this paper, according to the characteristics of centrifugal pump fault diagnosis, mainly do the following four aspects of work: First, the common faults of centrifugal pump are summarized and sorted out, and the corresponding relationship between fault and fault symptom is found through the analysis of fault mechanism. Secondly, according to the fault signal characteristics of centrifugal pump, a variety of feature extraction methods suitable for centrifugal pump are summarized and realized. Thirdly, an adaptive optimal filtering algorithm is proposed to solve the problem that the carrier band can not be automatically selected in the traditional envelope demodulation algorithm. Fourthly, on the basis of the first two works, the fault diagnosis logic suitable for centrifugal pump is designed. All kinds of faults and fault symptoms are matched in the form of rules, and the rules are input into the expert system. The diagnosis effect of the expert fault diagnosis expert system of centrifugal pump is verified by the actual data in the field. The research shows that the expert system of centrifugal pump fault diagnosis can play a guiding role in the fault diagnosis of centrifugal pump, and has important practical value and positive significance in engineering.
【學位授予單位】：北京化工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2011
【分類號】：TH311

【參考文獻】

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1 馮坤;馬波;江志農;;一種新的基于改進實時雙通濾波器的信號數字積分方案[J];北京化工大學學報(自然科學版);2006年03期

2 宋光雄;何永勇;褚福磊;;汽輪機振動故障診斷知識信息服務系統(tǒng)[J];電力系統(tǒng)自動化;2006年01期

3 錢宇,李秀喜,江燕斌,黃啟明;化工過程集成型智能故障診斷系統(tǒng)研究與開發(fā)[J];華南理工大學學報(自然科學版);2002年11期

4 馬廣宇;孔令杰;;應用狀態(tài)監(jiān)測故障診斷技術提高設備管理水平[J];化學工程師;2006年12期

5 唐明晰,張昌期;水輪發(fā)電機組振動故障診斷專家系統(tǒng)[J];華中理工大學學報;1989年02期

6 朱立安;繆思恩;;汽輪發(fā)電機組故障診斷專家系統(tǒng)的改進[J];機電工程;2007年11期

7 楊興;朱大奇;桑慶兵;;專家系統(tǒng)研究現狀與展望[J];計算機應用研究;2007年05期

8 常攀;郝點;謝超;;基于振動測試的離心泵故障診斷[J];機械研究與應用;2009年05期

9 楊興,朱大奇,桑慶兵,史慧,郭今昌;智能故障診斷專家系統(tǒng)開發(fā)平臺研制[J];控制工程;2005年S2期

10 李亞君,張琦,李煥良;PDA在工程機械現場檢測與故障診斷中的應用[J];建筑機械;2005年06期

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1 白鳳雙;馬竹梧;莊斌;謝小軍;;鞍山鋼鐵公司十號高爐熱風爐優(yōu)化控制系統(tǒng)[A];第七屆北京青年科技論文評選獲獎論文集[C];2003年

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1 孟濤;齒輪與滾動軸承故障的振動分析與診斷[D];西北工業(yè)大學;2003年

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1 于宏麗;旋轉機械故障數據庫與故障精密診斷系統(tǒng)開發(fā)[D];華北電力大學（北京）;2004年

2 王夢卿;基于神經網絡的齒輪故障診斷專家系統(tǒng)[D];東北大學;2005年

3 馮坤;振動信號處理技術及其在機械故障診斷中的應用[D];北京化工大學;2006年

4 周長生;齒輪與滾動軸承故障診斷方法的研究及專家系統(tǒng)的建立[D];蘭州理工大學;2007年

5 許昕;齒輪箱故障診斷在安全生產中的應用[D];中北大學;2007年

6 葛憲福;振動信號分析在旋轉機械故障診斷中的應用[D];華北電力大學（河北）;2007年

7 鄧化科;便攜式智能巡檢系統(tǒng)的開發(fā)[D];北京化工大學;2007年

8 竇遠;旋轉機械故障特征提取技術及其系統(tǒng)研制[D];北京化工大學;2009年

9 張弛;旋轉機械典型故障特征提取方法研究[D];北京化工大學;2010年

10 李偉;并聯(lián)轉子基本模型與實驗研究[D];北京化工大學;2010年

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本文編號：1958371