本文關(guān)鍵詞：海洋平臺起重機液壓系統(tǒng)故障診斷專家系統(tǒng)研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：海洋平臺起重機是海洋平臺上的重要裝備,在平臺上發(fā)揮著舉足輕重的作用,而海洋平臺的位置一般都遠離陸地,一旦出現(xiàn)液壓故障,陸上維修人員不及時將故障排除而造成的停機將會直接影響海洋平臺的生產(chǎn)活動并造成極大的經(jīng)濟損失。如果建立一個液壓系統(tǒng)故障診斷專家系統(tǒng),則在起重機液壓系統(tǒng)出現(xiàn)異常的情況下,可快速診斷出故障原因并及時提供解決方案,從而有效地避免了因維修時間過長而造成的損失。 首先,本文研究分析了海洋平臺起重機液壓系統(tǒng)原理,結(jié)合其系統(tǒng)特點,分析總結(jié)了液壓系統(tǒng)中常見故障與關(guān)鍵元件故障診斷知識；基于T-S模型建立模糊故障樹,并估算出液壓系統(tǒng)各部件故障發(fā)生的概率。 其次,本文通過試驗獲取了帶載和空載狀態(tài)下起升機構(gòu)液壓系統(tǒng)中壓力和流量曲線。在仿真模型中數(shù)值的設(shè)置以實際液壓系統(tǒng)數(shù)值為依據(jù),仿真結(jié)果可得出起升機構(gòu)液壓系統(tǒng)中壓力、流量曲線；對兩類曲線進行對比分析,驗證了模型的正確性和有效性；仿真模型中注入故障信息,對系統(tǒng)進行故障分析,研究分析得出了在溢流閥設(shè)定壓力偏小及油缸泄露條件下系統(tǒng)的主要參數(shù)曲線,并得出診斷規(guī)則,故障研究分析所得的診斷信息為液壓系統(tǒng)故障診斷提供了依據(jù)。 再次,本文建立的專家系統(tǒng)中融合了專家系統(tǒng)及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)知識,利用AMESim軟件獲取的系統(tǒng)正常與異常情況下的特征數(shù)據(jù),訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并將其作為專家系統(tǒng)推理機,結(jié)合現(xiàn)場實際情況改變AMESim軟件中參數(shù)控制變量使設(shè)計的專家系統(tǒng)可模擬真實故障；基于模糊數(shù)學建立的故障決策矩陣結(jié)合權(quán)重系數(shù)確定故障搜索矩陣,從而確定了故障搜索次序,減小了故障排除過程中的不必要的拆卸,對其它類型的故障診斷的搜索策略和決策具有一定的指導意義。 最后,本文完成了數(shù)據(jù)的監(jiān)測及采集硬件的設(shè)計,確定了適合本系統(tǒng)的編程語言及開發(fā)環(huán)境,進行了模塊程序開發(fā)工作,編寫了相應(yīng)的程序系統(tǒng)及診斷界面。在現(xiàn)場數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,對系統(tǒng)進行了診斷實驗,結(jié)果證明了本故障診斷系統(tǒng)能快速有效的對各類故障做出診斷。 本文來源于大連理工大學與中海油合作項目“海上平臺起重機液壓系統(tǒng)故障診斷裝置”,基于可實時檢測的監(jiān)控系統(tǒng),結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了故障診斷專家系統(tǒng),達到了實用、方便和可靠的目的。同時該方法也為建立其它的液壓系統(tǒng)的專家系統(tǒng)具有一定的指導意義。
【關(guān)鍵詞】：海洋平臺起重機 液壓系統(tǒng) 故障仿真 專家系統(tǒng) 故障診斷
【學位授予單位】：大連理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2013
【分類號】：TH218;TP277
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 1 緒論10-16
• 1.1 海洋平臺起重機概述10
• 1.2 液壓系統(tǒng)故障概述10-11
• 1.3 故障診斷專家系統(tǒng)概述11-14
• 1.3.1 故障診斷專家系統(tǒng)基本原理11-13
• 1.3.2 故障診斷專家系統(tǒng)國內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-14
• 1.4 主要研究內(nèi)容14-15
• 1.4.1 選題背景及意義14-15
• 1.4.2 工作內(nèi)容15
• 1.5 本文組織安排15-16
• 2 液壓系統(tǒng)故障分析與診斷16-26
• 2.1 海洋平臺起重機液壓系統(tǒng)分析16-18
• 2.1.1 起升液壓系統(tǒng)分析17
• 2.1.2 變幅液壓系統(tǒng)分析17-18
• 2.2 常見液壓系統(tǒng)故障分析18-19
• 2.3 常見液壓元件故障分析19-21
• 2.3.1 液壓泵的故障分析19-20
• 2.3.2 液壓缸的故障分析20-21
• 2.4 基于T-S模型的液壓系統(tǒng)故障分析21-25
• 2.4.1 基于T-S模型的模糊故障樹簡述21-22
• 2.4.2 T-S模糊門故障樹算法22-23
• 2.4.3 基于T-S模型的故障分析實例23-25
• 2.5 本章小結(jié)25-26
• 3 液壓系統(tǒng)仿真模型的建立及試驗驗證26-39
• 3.1 基于AMESim軟件建立液壓系統(tǒng)模型26-32
• 3.1.1 主系統(tǒng)仿真模型的創(chuàng)建及數(shù)據(jù)設(shè)置26-28
• 3.1.2 起升機構(gòu)仿真模型的創(chuàng)建及數(shù)據(jù)設(shè)置28-31
• 3.1.3 變幅液壓系統(tǒng)仿真模型的建立31-32
• 3.2 液壓系統(tǒng)實驗及仿真模型驗證32-36
• 3.2.1 試驗?zāi)康?/span>32
• 3.2.2 試驗條件32-33
• 3.2.3 空載工況試驗結(jié)果仿真對比分析33-35
• 3.2.4 帶載工況試驗結(jié)果仿真對比分析35-36
• 3.3 海洋平臺起重機液壓系統(tǒng)故障仿真36-38
• 3.3.1 溢流閥設(shè)定壓力偏小故障仿真36-37
• 3.3.2 變幅油缸泄漏故障仿真37-38
• 3.4 本章小結(jié)38-39
• 4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)模塊設(shè)計39-53
• 4.1 專家系統(tǒng)設(shè)計39-40
• 4.1.1 內(nèi)核模塊39-40
• 4.1.2 界面操作模塊40
• 4.1.3 數(shù)據(jù)庫模塊40
• 4.1.4 輸出模塊40
• 4.2 專家系統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與算法40-42
• 4.2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型40-41
• 4.2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法41-42
• 4.3 專家系統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓練流程42-43
• 4.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練實例43-49
• 4.4.1 訓練數(shù)據(jù)曲線確定43-45
• 4.4.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入數(shù)據(jù)及輸出數(shù)據(jù)確定45-47
• 4.4.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練47-49
• 4.5 優(yōu)先搜索策略49-52
• 4.5.1 確定故障決策矩陣49-50
• 4.5.2 故障搜索矩陣的加權(quán)規(guī)范化50-51
• 4.5.3 確定故障搜索具體方案51-52
• 4.6 本章小結(jié)52-53
• 5 故障診斷專家系統(tǒng)組成53-63
• 5.1 硬件系統(tǒng)組成53-57
• 5.1.1 硬件設(shè)備整體布置53-54
• 5.1.2 信號采集點選擇54
• 5.1.3 系統(tǒng)傳感器選擇54-57
• 5.1.4 系統(tǒng)控制器選擇57
• 5.2 軟件系統(tǒng)實現(xiàn)57-60
• 5.2.1 軟件開發(fā)環(huán)境58
• 5.2.2 故障診斷模塊58
• 5.2.3 故障診斷液壓系統(tǒng)界面模塊58-60
• 5.3 專家系統(tǒng)診斷實例60-62
• 5.3.1 油缸外泄露故障診斷60-61
• 5.3.2 變幅機構(gòu)動作遲緩故障診斷61
• 5.3.3 起升機構(gòu)吊鉤下降過快故障診斷61-62
• 5.4 本章小節(jié)62-63
• 結(jié)論63-64
• 參考文獻64-67
• 附錄A 液壓系統(tǒng)故障診斷知識整理67-71
• 附錄B 液壓元件故障診斷知識整理71-74
• 攻讀碩士學位期間發(fā)表學術(shù)論文情況74-75
• 致謝75-76

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本文編號：294611