【摘要】： 在計(jì)算機(jī)技術(shù)和信息技術(shù)的推動(dòng)下，現(xiàn)代工業(yè)逐漸向生產(chǎn)設(shè)備大型化、高速化和自動(dòng)化方向發(fā)展�？墒怯捎跈C(jī)械設(shè)備的結(jié)構(gòu)越來(lái)越復(fù)雜，故障診斷也變得越來(lái)越困難。無(wú)法及時(shí)發(fā)現(xiàn)并解決設(shè)備故障而造成的停機(jī)，給企業(yè)帶來(lái)了巨大的經(jīng)濟(jì)損失和維修難度。因此有必要開發(fā)一套可以實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)設(shè)備工作狀態(tài)、自動(dòng)識(shí)別設(shè)備故障類型的系統(tǒng)。 設(shè)備故障診斷其實(shí)就是一種歸納分類的過程。提取故障信號(hào)的幾個(gè)特征頻率，根據(jù)特征頻率的不同排列組合，分類出不同的故障類別。數(shù)據(jù)挖掘的決策樹可以很好的解決這個(gè)問題。本文確定了基于數(shù)據(jù)挖據(jù)理論的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障在線診斷的技術(shù)路線。以旋轉(zhuǎn)機(jī)械為對(duì)象，側(cè)重研究轉(zhuǎn)子不對(duì)中、轉(zhuǎn)子不平衡、油膜渦動(dòng)和轉(zhuǎn)軸的局部摩擦四種典型的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障，分析了這幾種故障的機(jī)理及其特征表現(xiàn)。在旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷方法中，振動(dòng)分析法是成熟的方法之一。本研究通過時(shí)域分析、頻域分析得到不同故障的特征信息構(gòu)成了故障樣本庫(kù)。從運(yùn)行中的旋轉(zhuǎn)設(shè)備檢測(cè)出狀態(tài)信號(hào)，與決策樹相匹配確定狀態(tài)模式，做出故障診斷決策。 在Window XP平臺(tái)下，應(yīng)用Eclipse開發(fā)工具、Java、Oracle 8i數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)，采用面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)計(jì)思想，設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)知識(shí)發(fā)現(xiàn)與決策樹的構(gòu)建。對(duì)于本系統(tǒng)的Web應(yīng)用，采用Java Applet／Servlet框架。模型層通過JDBC訪問數(shù)據(jù)庫(kù)獲得決策樹并根據(jù)提交數(shù)據(jù)做模式匹配，同時(shí)返回給用戶查詢的故障診斷結(jié)果。 本系統(tǒng)交付燕山石化使用，對(duì)于大型旋轉(zhuǎn)機(jī)械的幾個(gè)典型故障，可以做出比較準(zhǔn)確的判斷，具有一定的使用價(jià)值。為減少生產(chǎn)檢測(cè)成本、提高生產(chǎn)的穩(wěn)定性起到了積極作用。
【圖文】：

④熱變性摩擦引起的熱變性可能引起轉(zhuǎn)子彎曲，加大偏心量，使振動(dòng)增大。轉(zhuǎn)子碰磨在頻譜上表現(xiàn)出頻譜成分豐富，不僅有工頻，還有高次和低次諧波分量。當(dāng)摩擦加劇時(shí)，這些諧波分量的增加很快。典型的碰磨故障的波形和頻譜如圖2.2所示。轉(zhuǎn)子徑向摩擦主要影響轉(zhuǎn)子的徑向振動(dòng)，對(duì)轉(zhuǎn)子的軸向振動(dòng)影響較小。但當(dāng)轉(zhuǎn)子發(fā)生軸向碰磨時(shí)，就會(huì)使軸向位移和軸向振動(dòng)增大，有時(shí)還會(huì)使級(jí)間壓力發(fā)生變化，造成機(jī)組效率下降。(2)碰磨故障特征其故障特征及診斷方法如下:①轉(zhuǎn)子失穩(wěn)前頻譜豐富，波形畸變，軸心軌跡不規(guī)則變化，正進(jìn)動(dòng);②轉(zhuǎn)子失穩(wěn)后波形嚴(yán)重畸變或削波，軸心軌跡發(fā)散，反進(jìn)動(dòng);③輕微摩擦?xí)r同頻幅值波動(dòng)，軸心軌跡帶有小圓環(huán);④碰磨嚴(yán)重時(shí)，各頻率成分幅值迅速增大;⑤系統(tǒng)的剛度增加，臨界轉(zhuǎn)速區(qū)展寬，各階振動(dòng)的相位發(fā)生變化;⑥工作轉(zhuǎn)速下發(fā)生的輕微摩擦振動(dòng)

Fig.4.6SamPledataeharacteroftimedomain這里選取了50個(gè)數(shù)據(jù)樣本，其中既包括故障數(shù)據(jù)，又包括旋轉(zhuǎn)機(jī)械正常運(yùn)行狀態(tài)的數(shù)據(jù)。經(jīng)過C4.5算法生成的決策樹結(jié)構(gòu)見圖4.7:33
【學(xué)位授予單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2008
【分類號(hào)】：TH165.3

【引證文獻(xiàn)】

相關(guān)博士學(xué)位論文 前1條

1 徐河杭;面向PLM的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和應(yīng)用研究[D];浙江大學(xué);2010年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前5條

1 廖盼;管道漏磁檢測(cè)數(shù)據(jù)采集與分析系統(tǒng)設(shè)計(jì)與研究[D];湖北工業(yè)大學(xué);2011年

2 劉廣;數(shù)據(jù)挖掘在風(fēng)力發(fā)電機(jī)組故障診斷中的應(yīng)用[D];蘭州理工大學(xué);2011年

3 袁靜;面向設(shè)備故障診斷的數(shù)據(jù)挖掘關(guān)鍵技術(shù)研究與實(shí)現(xiàn)[D];西安電子科技大學(xué);2012年

4 尚蓉蓉;面向校園網(wǎng)日志分析的Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)研究[D];西安電子科技大學(xué);2011年

5 薛奰舒;基于數(shù)據(jù)挖掘的旋轉(zhuǎn)設(shè)備振動(dòng)故障診斷應(yīng)用[D];吉林大學(xué);2013年

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本文編號(hào)：2710464