【摘要】： 煤氣鼓風(fēng)機(jī)是煤化工廠的重點(diǎn)關(guān)鍵設(shè)備,為了保證煤氣鼓風(fēng)機(jī)運(yùn)行的安全性和可靠性,建立一個(gè)對(duì)鼓風(fēng)機(jī)的運(yùn)行情況能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè),對(duì)發(fā)生的故障能夠早期預(yù)測(cè)、及時(shí)報(bào)警和準(zhǔn)確診斷的智能系統(tǒng)是十分重要的。本文針對(duì)煤氣鼓風(fēng)機(jī)的故障特點(diǎn),利用面向?qū)ο蠹夹g(shù)、數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)和智能診斷等技術(shù)開(kāi)發(fā)了煤氣鼓風(fēng)機(jī)組狀態(tài)監(jiān)測(cè)與智能診斷系統(tǒng)。文中介紹了該系統(tǒng)的基本功能,系統(tǒng)的一般構(gòu)成以及系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的一些關(guān)鍵技術(shù)。本文研究的重點(diǎn)是煤氣鼓風(fēng)機(jī)智能診斷系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)。 目前,模糊理論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和專家系統(tǒng)已經(jīng)成為人工智能領(lǐng)域研究的熱點(diǎn),并在故障診斷領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用,但三者在各自獨(dú)立的實(shí)際應(yīng)用中卻存在著一定的缺陷。本文經(jīng)過(guò)分析和比較三者的優(yōu)缺點(diǎn),得出三者存在著很強(qiáng)的互補(bǔ)性,可以通過(guò)結(jié)合的方式來(lái)彌補(bǔ)各自不足的結(jié)論。因此本文將三者結(jié)合在一起,提出了一種模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與專家系統(tǒng)集成的故障診斷系統(tǒng)模型。并以煤氣鼓風(fēng)機(jī)為診斷對(duì)象,建立了煤氣鼓風(fēng)機(jī)故障智能診斷系統(tǒng),采用VC 6.0程序開(kāi)發(fā)工具和SQL Server 2000數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)發(fā)工具使該系統(tǒng)得以實(shí)現(xiàn)。本文將反映故障的振動(dòng)信號(hào)運(yùn)用模糊量化法進(jìn)行處理,使之能更好的反映故障的隨機(jī)性和不確定性。選用BP反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法獲取知識(shí),通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連接模型表示知識(shí),以充分利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)能力的優(yōu)勢(shì)。在傳統(tǒng)專家系統(tǒng)方法中,知識(shí)是通過(guò)符號(hào)以某種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來(lái)表示的。本文將煤氣鼓風(fēng)機(jī)故障知識(shí)庫(kù)信息分布到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、權(quán)值和閥值中,從而可以較好地表示專家知識(shí)。仿真結(jié)果驗(yàn)證了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于煤氣鼓風(fēng)機(jī)組振動(dòng)故障診斷專家系統(tǒng)的合理性與可行性。 從現(xiàn)場(chǎng)安裝投入試運(yùn)行至今,系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)采集和信號(hào)分析、實(shí)時(shí)狀態(tài)監(jiān)測(cè)和運(yùn)行趨勢(shì)分析、異常參數(shù)與異常狀況報(bào)警與診斷等功能,達(dá)到了預(yù)期設(shè)計(jì)目的,滿足了用戶的要求,得到了用戶的好評(píng)。
【圖文】：

值、9 個(gè)不同頻段上的最大幅值能量等數(shù)據(jù)；C 綜合指標(biāo)：始終保存最近 366 天中測(cè)試的綜合指標(biāo)；D 報(bào)警數(shù)據(jù)：當(dāng)系統(tǒng)發(fā)生報(bào)警或存在故障征兆時(shí)，長(zhǎng)久保存報(bào)警前 60 分報(bào)警后 60 分鐘的原始數(shù)據(jù)，直至人工刪除為止；E 歷史報(bào)表數(shù)據(jù)：歷史報(bào)表數(shù)據(jù)每隔半小時(shí)保存各測(cè)點(diǎn)的特征值數(shù)據(jù)。在系統(tǒng)中，可以指定時(shí)間段后從歷史報(bào)表數(shù)據(jù)中讀出數(shù)據(jù)形成報(bào)表。4.3 軟件系統(tǒng)主要功能模塊及其界面4.3.1 網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)模塊網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)模塊是本軟件系統(tǒng)的重要組成部分。該模塊的功能是實(shí)現(xiàn)各診斷模塊的訓(xùn)練，將訓(xùn)練得到的故障診斷網(wǎng)絡(luò)知識(shí)存儲(chǔ)到知識(shí)庫(kù)中，以備各診斷模塊進(jìn)行診斷之用。針對(duì)傳統(tǒng)的 BP 算法收斂速度慢，容易陷入局部最小值點(diǎn)，，本系統(tǒng)在對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練時(shí)，對(duì) BP 算法進(jìn)行了改進(jìn)[17]。改進(jìn)后訓(xùn)練模程序流程圖如圖 4.7 所示，該模塊的界面如圖 4.6 所示。

4.3.2 故障診斷模塊本軟件系統(tǒng)是通過(guò)故障診斷模塊來(lái)實(shí)現(xiàn)煤氣鼓風(fēng)機(jī)故障診斷的，因此故障診斷模塊是整個(gè)系統(tǒng)的核心。故障診斷模塊的職能是既可以調(diào)用靜態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)中的故障時(shí)檢測(cè)到的數(shù)據(jù)或人為檢測(cè)到的一些特征數(shù)據(jù)對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行診斷測(cè)試，也可以直接與數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)或模擬器相連對(duì)故障進(jìn)行在線診斷。如圖 4.8 所示為故障診斷診斷界面，從該界面中，可獲知煤氣鼓風(fēng)機(jī)可能發(fā)生故障的名稱、產(chǎn)生該故障的可能原因以及相關(guān)處理措施。
【學(xué)位授予單位】：重慶大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2008
【分類號(hào)】：TH44

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本文編號(hào)：2644150