發(fā)布時間：2020-10-12 22:01

　　 由于往復式壓縮機的結構復雜,激勵較多,導致了各個零部件之間的信號疊加和耦合,通過單一的診斷方法往往難以達到理想的診斷效果。在很多情況下,設備的故障信息在量上是沒有明確界限的,造成狀態(tài)分類亦此亦彼的性態(tài),用傳統(tǒng)的數學方法很難對此做出明確的表述。解決這一問題的方法就是將模糊數學引入到故障診斷領域,通過隸屬度函數對各種故障征兆發(fā)生的程度進行刻畫,最后再對設備的整體運行狀況做出綜合評判,這就是模糊診斷方法。 針對具體的診斷對象,本文對往復式壓縮機的基本結構、工作原理和常見的故障形式進行了深入的調查研究;對氣閥和活塞組件分別從熱力學和振動分析角度給出了合理的故障機理分析;根據各故障對信號的敏感程度不同建立了相應的分析指標,即不同的故障特征提取方法;使用模糊綜合評判和最大隸屬度原則對故障原因進行了模糊識別。由于綜合考慮到了所有故障發(fā)生原因及程度,各故障信號之間的相互干擾,從而起到了較好的診斷效果。 上述模糊模式識別故障診斷方法的難點在于模糊關系矩陣的建立,需要借助于專家經驗,主觀性很強,且不同的隸屬度確定方法會對診斷結果造成很大的影響。據此本文接下來介紹了基于模糊神經網絡的故障診斷方法。神經網絡具有自學習功能,模糊邏輯合乎人腦的思考方式,結合二者的優(yōu)點是智能故障診斷的一個新的發(fā)展方向。文中具體使用MATLAB工具,采用模糊C聚類對故障統(tǒng)計數據進行聚類分析,然后提取其中指標建立了ANFIS系統(tǒng)通過故障樣本訓練后,達到了較高的診斷精度。 振動信號的采集途徑通常有兩種:在線方式和離線方式。其中離線方式多采用便攜式數據采集儀,其優(yōu)點是成本低,操作靈活,因而在機械設備的狀態(tài)監(jiān)測中得到了廣泛的使用。但是存儲空間狹小是這類便攜式儀器普遍存在的缺點,根據實際需要,本文成功地將CF卡應用到數據采集儀中去,擴大了原采集儀的存儲容量,并實現(xiàn)了合理的文件管理方式。目前儀器已投入使用,運行情況穩(wěn)定。
【學位單位】：大連理工大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2006
【中圖分類】：TH45
【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 選題背景及思路
    1.2 故障診斷的主要研究內容
    1.3 模糊診斷方法概述
    1.4 故障診斷系統(tǒng)的研究與開發(fā)
    1.5 本文的主要工作
2 往復式壓縮機基本結構及常見故障形式
    2.1 設備概述
    2.2 往復式壓縮機的基本結構
    2.3 往復式壓縮機的工作原理及氣缸壓力分析
        2.3.1 往復式壓縮機工作原理
        2.3.2 氣缸壓力及氣閥運動規(guī)律分析
    2.4 往復式壓縮機常見故障形式
    2.5 小結
3 往復式壓縮機故障特征提取方法
    3.1 診斷方法概述
    3.2 實踐經驗診斷方法
    3.3 熱力學診斷方法
        3.3.1 熱力學診斷理論基礎
        3.3.2 熱力學診斷方法及實例分析
    3.4 振動分析診斷方法
        3.4.1 時域分析方法及實例分析
        3.4.2 頻域分析方法及實例分析
        3.4.3 時頻分析方法介紹
    3.5 小結
4 基于模糊模式識別的故障診斷方法
    4.1 模糊集理論和模糊算法
    4.2 隸屬函數的確定
    4.3 模糊模式識別方法
    4.4 模糊關系矩陣的建立
    4.5 模糊綜合評判
    4.6 診斷實例
    4.7 小結
5 基于模糊神經網絡的故障診斷方法
    5.1 模糊神經網絡基本理論
    5.2 自適應模糊神經推理系統(tǒng)(ANFIS)
        5.2.1 ANFIS的系統(tǒng)結構
        5.2.2 ANFIS學習算法
    5.3 基于FCM的聚類方法
    5.4 診斷實例
    5.5 小結
6 大容量便攜式數據采集儀
    6.1 引言
    6.2 系統(tǒng)硬件結構設計
        6.2.1 CF卡簡介
        6.2.2 系統(tǒng)硬件結構設計
    6.3 CompactFlash卡的操作方式
        6.3.1 CF卡基本結構和工作原理
        6.3.2 CF卡操作方式
    6.4 文件管理
    6.5 小結
結論
參考文獻
攻讀碩士學位期間發(fā)表學術論文情況
致謝
大連理工大學學位論文版權使用授權書

【引證文獻】

相關碩士學位論文 前2條

1 王玲;復雜裝備故障智能診斷技術研究[D];沈陽師范大學;2011年

2 馮曉光;近似熵在往復式壓縮機故障診斷中的研究應用[D];大連理工大學;2006年

本文編號：2838333