本文關(guān)鍵詞：大型離心壓縮機故障遠程智能診斷方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：離心壓縮機故障遠程智能診斷涉及到多門學(xué)科。隨著近來企業(yè)對離心壓縮機的壽命要求，穩(wěn)定運行能力的要求逐年增加，所以對設(shè)備的遠程智能診斷的研究，特別是監(jiān)測和診斷人員操作監(jiān)測診斷系統(tǒng)的方便性、高效性以及準確性變得越來越重要。 首先闡述了遠程智能診斷國內(nèi)外的發(fā)展現(xiàn)狀和實際意義；分析了遠程數(shù)據(jù)儲存、傳輸技術(shù)與短信報警機制及其改進，結(jié)合本課題，對分析離心壓縮機的幾大常見故障進行分析，得到了相應(yīng)的解決措施。其次，利用信號采集卡實現(xiàn)壓縮機監(jiān)測的信號采集，并建立SQL數(shù)據(jù)庫，在虛擬儀器實現(xiàn)了基于虛擬機LabVIEW和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能算法的遠程診斷平臺服務(wù)器數(shù)據(jù)庫。最后，基于C/S+B/S模式系統(tǒng)開發(fā)，建立了人機交互網(wǎng)站，即診斷系統(tǒng)平臺的互聯(lián)網(wǎng)訪問網(wǎng)站，用戶通過瀏覽器就可以輕松容易的實施監(jiān)測和了解現(xiàn)場機組設(shè)備的健康訊息。 遠程監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)是由服務(wù)器承擔(dān)大部分的開發(fā)、維護和升級工作，通過URL地址訪問服務(wù)器汪涵，從整個故障遠程智能診斷體系結(jié)構(gòu)入手，智能診斷平臺分為框架結(jié)構(gòu)、系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和系統(tǒng)軟件平臺，，提出總體設(shè)計思路。研究了遠程監(jiān)測故障診斷系統(tǒng)各個模塊，在虛擬儀器的基礎(chǔ)上，最終實現(xiàn)了故障信號采集、報警技術(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷、SQLSever2000數(shù)據(jù)庫管理模塊的功能，最終實現(xiàn)了離心壓縮機的故障遠程智能診斷系統(tǒng)平臺的開發(fā)和應(yīng)用。 本文所研究的內(nèi)容可以擴充和有針對用戶需求，并且對于故障檢測和診斷預(yù)算不太充裕的企業(yè)提供了很大的實際意義。
【關(guān)鍵詞】：遠程智能診斷 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 離心壓縮機
【學(xué)位授予單位】：沈陽工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TH452;TH165.3
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第一章 緒論10-14
• 1.1 遠程監(jiān)測與故障智能診斷的實際意義10-12
• 1.1.1 遠程監(jiān)測的現(xiàn)狀與發(fā)展10-12
• 1.2 離心壓縮機故障遠程智能診斷的難點12-13
• 1.3 課題研究的內(nèi)容和方法13-14
• 第二章 遠程數(shù)據(jù)傳輸存儲及短信報警技術(shù)14-21
• 2.1 數(shù)據(jù)遠程傳輸與存儲機制14-18
• 2.1.1 數(shù)據(jù)遠程接入技術(shù)14-16
• 2.1.2 改進數(shù)據(jù)儲存方法16-18
• 2.3 短信報警機制的改進18-20
• 2.3.1 短信報警存在的問題18-19
• 2.3.2 短信報警改進19-20
• 2.4 小結(jié)20-21
• 第三章 離心壓縮機故障及診斷方法21-32
• 3.1 離心壓縮機常見故障及其特征21-30
• 3.1.1 轉(zhuǎn)子不平衡21-26
• 3.1.2 聯(lián)軸器不對中26
• 3.1.3 喘振26-27
• 3.1.4 軸承有間隙27
• 3.1.5 油膜渦動27-29
• 3.1.6 氣流激振29-30
• 3.2 離心壓縮機故障診斷方法30-31
• 3.2.1 參數(shù)法30
• 3.2.2 油液分析法30-31
• 3.2.3 振動聲學(xué)法31
• 3.3 小結(jié)31-32
• 第四章 基于 LabVIEW 及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的診斷方法32-42
• 4.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展及特點32-33
• 4.1.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展32
• 4.1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點32-33
• 4.2 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及應(yīng)用33-38
• 4.2.1 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的介紹33-37
• 4.2.2 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在離心壓縮機故障診斷的應(yīng)用37-38
• 4.3 基于 LABVIEW 的遠程監(jiān)測及故障診斷系統(tǒng)38-41
• 4.3.1 遠程監(jiān)測診斷系統(tǒng)平臺的要求38-39
• 4.3.2 遠程監(jiān)測診斷系統(tǒng)平臺總體架構(gòu)39-40
• 4.3.3 遠程監(jiān)測診斷系統(tǒng)平臺的組成40-41
• 4.3.4 系統(tǒng)的開發(fā)和運行環(huán)境41
• 4.4 小結(jié)41-42
• 第五章 遠程監(jiān)測診斷系統(tǒng)平臺的實現(xiàn)42-61
• 5.1 基于虛擬儀器的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)42-46
• 5.2 軟件的實現(xiàn)46-47
• 5.3 基于 TCP/IP 協(xié)議數(shù)據(jù)采集47-48
• 5.4 數(shù)據(jù)庫選擇及特點48-51
• 5.5 LabVIEW 訪問數(shù)據(jù)庫方法51-54
• 5.5.1 Data Socket 的使用51-53
• 5.5.2 遠程智能診斷系統(tǒng)平臺主界面53-54
• 5.6 遠程狀態(tài)監(jiān)測及故障診斷平臺54-56
• 5.7 設(shè)備信息管理56-58
• 5.8 設(shè)備故障管理58-60
• 5.9 小結(jié)60-61
• 第六章 結(jié)論與展望61-62
• 參考文獻62-65
• 在學(xué)研究成果65-66
• 致謝66

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本文編號：315626