【摘要】：氣體密封是一種非接觸式的密封形式，由于具有良好的密封性能使其在各個(gè)領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。當(dāng)然隨著使用率越來(lái)越高，使用場(chǎng)合越來(lái)越重要，氣體密封出現(xiàn)故障的幾率也越來(lái)越大。為了提高氣體密封的使用安全性，，本文針對(duì)氣體密封端面運(yùn)行狀態(tài)和故障診斷進(jìn)行研究。 本文首先通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊系統(tǒng)的相關(guān)知識(shí)，確定氣體密封故障分析的相關(guān)參數(shù)和各自的隸屬函數(shù)。然后通過(guò)建立MATLAB程序，利用統(tǒng)計(jì)的相關(guān)數(shù)據(jù)，建立學(xué)習(xí)樣本和診斷樣本，在多次仿真優(yōu)化的基礎(chǔ)上，最后建立有效的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并通過(guò)診斷樣本對(duì)該模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于氣體密封進(jìn)行故障診斷分析的有效性進(jìn)行檢驗(yàn)。同時(shí)本文通過(guò)設(shè)計(jì)聲發(fā)射氣體密封試驗(yàn)臺(tái)，對(duì)氣體密封端面運(yùn)行狀態(tài)的有關(guān)參數(shù)（轉(zhuǎn)速、密封氣壓力、阻封氣壓力）與聲發(fā)射信號(hào)之間的關(guān)聯(lián)性進(jìn)行試驗(yàn)研究，并用理論進(jìn)行分析論證，同時(shí)提出利用聲發(fā)射信號(hào)對(duì)氣體密封進(jìn)行故障診斷分析的辦法。 本文通過(guò)建立模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)氣體密封故障診斷提出了新的運(yùn)用方法，同時(shí)設(shè)計(jì)出聲發(fā)射氣體密封試驗(yàn)裝置，為氣體密封端面運(yùn)行狀態(tài)的研究提出了新的思路。
[Abstract]:Gas seal is a kind of non-contact seal. It has been widely used in various fields because of its good sealing performance. Of course, as usage becomes higher and more important, gas seals are more likely to fail. In order to improve the safety of gas seal, the running state and fault diagnosis of gas seal face are studied in this paper. In this paper, the related parameters of gas seal fault analysis and their membership functions are determined by the knowledge of neural network and fuzzy system. Then through the establishment of MATLAB program, using the relevant data of statistics, the learning samples and diagnostic samples are established, and on the basis of multiple simulation optimization, an effective fuzzy neural network is established. The effectiveness of the fuzzy neural network in fault diagnosis analysis of gas seal is tested by diagnostic samples. At the same time, through the design of the acoustic emission gas seal test rig, the correlation between the parameters (rotational speed, seal gas pressure, seal gas pressure) and the acoustic emission signal of the gas seal face is studied. At the same time, the method of fault diagnosis and analysis of gas seal by acoustic emission signal is put forward. In this paper, a new application method of gas seal fault diagnosis is put forward by establishing fuzzy neural network, and an acoustic emission gas seal test device is designed, which provides a new idea for the study of the running state of gas seal end face.
【學(xué)位授予單位】：北京化工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號(hào)】：TB42;TH165.3

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2247808