【摘要】：隨著上海港國際航運中心地位的確立，保證港口橋吊的安全、連續(xù)工作和運轉(zhuǎn)越來越受到人們的重視，對橋吊的工作狀態(tài)進行監(jiān)測和評估引起了各港口有關(guān)部門的極大重視。在橋吊工作時其電機的工作環(huán)境最為惡劣，所以與其結(jié)構(gòu)相比更容易出現(xiàn)故障。本文根據(jù)以上情況，以橋吊電機為研究對象，提出了一套針對橋吊電機特征參數(shù)的統(tǒng)計分析技術(shù)和分類方法，提高了異常資料的檢測能力和故障診斷準確率。 本文對傳統(tǒng)的理論進行了研究，然后進行新理論應(yīng)用和新方法的探索，最后提出具有實際意義的應(yīng)用方法，并取得了一定成果。本文主要用到的理論和方法是：基于最大熵診斷準則的橋吊電機特征參數(shù)的統(tǒng)計特征分析和基于自組織映像(SOM)的橋吊電機特征參數(shù)的聚類分析。具體工作如下： 1、本文通過對橋吊電機監(jiān)測資料的研究，提出了橋吊電機特征參數(shù)的最大熵診斷準則，從理論上彌補了以往方法的不足，完善了橋吊電機特征參數(shù)的統(tǒng)計特征準則。此外，該技術(shù)還應(yīng)用于實際工程之中，有著較高的準確性和可靠性。 2、本文通過對橋吊電機監(jiān)測資料的研究，提出了基于SOM的電機狀態(tài)聚類分析方法，并將其劃分為五種狀態(tài)，完善了電機機械性能狀態(tài)的分類方法。在實際工程之中該技術(shù)得到了應(yīng)用，可以幫助技術(shù)人員更快、更準確地對電機實際狀況進行判斷。 本文中的資料來源于上海滬東集裝箱碼頭有限公司，運用上海海事大學(xué)機械系裝卸監(jiān)控信息處理研究中心開發(fā)的起重機狀態(tài)監(jiān)評系統(tǒng)(CMAS)進行數(shù)據(jù)采集和處理。 綜上所述，本文通過對上海滬東集裝箱碼頭有限公司的吊電機機械振動的監(jiān)測和研究，提出一些與實際結(jié)合的理論和方法，將一些新的理論引入到實際工程之中并解決了一些狀態(tài)監(jiān)測中的問題。論文不僅在理論應(yīng)用上有所創(chuàng)新，在實際工程的評估和分析中也有其應(yīng)用價值，可以提供更及時、更準確、更全面的運行狀態(tài)評估分析結(jié)論，能更好地保證設(shè)備正常運轉(zhuǎn)。
【學(xué)位授予單位】：上海海事大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2006
【分類號】：TH218

【引證文獻】

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前2條

1 周航;基于CURE聚類的漢語自主學(xué)習資源的分組算法研究[D];吉林大學(xué);2011年

2 鄧傳月;岸橋小車軌道振動特征分析及狀態(tài)分類研究[D];上海海事大學(xué);2007年

本文編號：2783806