往復(fù)泵是工程中廣泛應(yīng)用的一種機(jī)械設(shè)備。由于其結(jié)構(gòu)復(fù)雜,激勵(lì)源多,對(duì)其實(shí)施故障診斷比較困難,盡管取得了一些研究成果,但還有許多問題需要解決。目前,往復(fù)泵泵閥故障診斷需要解決的兩個(gè)關(guān)鍵的問題是如何有效提取往復(fù)泵工作時(shí)非平穩(wěn)時(shí)變信號(hào)中的故障特征和準(zhǔn)確判斷故障類型。本文在吸取前人研究成果的基礎(chǔ)上,結(jié)合實(shí)際,并根據(jù)往復(fù)泵泵閥振動(dòng)信號(hào)的非平穩(wěn)特性,提取了其故障特征,引入了智能診斷方法,較好地解決了往復(fù)泵泵閥的故障診斷。 本文以常見的振動(dòng)信號(hào)作為系統(tǒng)特征信號(hào)來提取故障特征向量。這種方法的優(yōu)點(diǎn)是信號(hào)測取方便、處理簡單。然后,對(duì)測取的各種泵閥狀態(tài)的振動(dòng)信號(hào)利用時(shí)域分析、小波包分析技術(shù)提取故障特征,各故障之間的特征區(qū)分明顯,充分驗(yàn)證了此方法的有效性。為了提高診斷的準(zhǔn)確率,將時(shí)域分析與小波包分析的結(jié)果融合在一起,構(gòu)造故障特征向量。同時(shí),本文還構(gòu)造了三層的前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),以提取的故障特征向量作為網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù),對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,并采用試驗(yàn)的方法調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始值。在確定了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和參數(shù)后,經(jīng)檢驗(yàn)數(shù)據(jù)驗(yàn)證訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所得的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和參數(shù)是合理的。通過使用該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行診斷,結(jié)果表明該方法能提高往復(fù)泵泵閥故障的診斷率。
【學(xué)位單位】：大慶石油學(xué)院
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2007
【中圖分類】：TH38
【部分圖文】：

-1.6190e-01 3.4073e-01 9.4759e-02-1.2711e-01 3.8499e-01 1.0086e-01-1.4725e-01 3.1144e-01 9.8421e-021.5610e-01 2.9465e-01 8.7739e-02-4.7593e-01 5.3239e-01 6.9429e-021.1093e-01 2.1988e-01 1.0636e-01. . .. . .. . .-1.2009e-01 2.5650e-01 8.3162e-02-1.2039e-01 2.5895e-01 9.3233e-02-1.1734e-01 2.6383e-01 1.0269e-01-1.1429e-01 2.6383e-01 1.0513e-01-1.0880e-01 2.6078e-01 9.9336e-02閥正常狀態(tài)的振動(dòng)時(shí)域波形如下圖所示：

正常狀態(tài)下3號(hào)排出閥時(shí)域波形圖

正常狀態(tài)下1號(hào)吸入閥時(shí)域波形圖
【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2855055