發(fā)布時(shí)間：2023-08-26 01:12

　　流程工業(yè)裝備日趨大型化、高速化、自動(dòng)化和智能化,特別是廣泛應(yīng)用于石化、冶金、電力等流程工業(yè)中的高速透平驅(qū)動(dòng)機(jī)械、大型離心式壓縮機(jī)、通風(fēng)機(jī)、過(guò)濾機(jī)以及離心泵等重大裝備與生產(chǎn)工藝緊密相連,形成相互影響的龐大系統(tǒng)。這類系統(tǒng)一旦發(fā)生故障可能導(dǎo)致重大事故,并造成巨大經(jīng)濟(jì)損失。隨著狀態(tài)監(jiān)測(cè)技術(shù)、早期預(yù)警技術(shù)、故障診斷分析技術(shù)和維修技術(shù)的理論研究發(fā)展及工程應(yīng)用普及,對(duì)保障機(jī)組安全穩(wěn)定運(yùn)行、提高機(jī)組使用效率、延長(zhǎng)機(jī)組使用壽命起到了重要的作用。 隨著國(guó)家“信息技術(shù)改造傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)”的方針,各個(gè)企業(yè)不斷加大對(duì)信息化建設(shè)的投入。但是,對(duì)于流程工業(yè)的設(shè)備安全風(fēng)險(xiǎn)管理信息化建設(shè),不應(yīng)簡(jiǎn)單理解為僅僅是上述各種技術(shù)及其工程應(yīng)用的簡(jiǎn)單堆加,而是需要結(jié)合流程工業(yè)的特點(diǎn)、結(jié)合企業(yè)設(shè)備管理模式,建立一套可將上述各種技術(shù)有機(jī)集成的設(shè)備安全風(fēng)險(xiǎn)管理流程及體系結(jié)構(gòu),并形成一套既能包括設(shè)備基礎(chǔ)管理、運(yùn)行和檢維修管理的主要功能,又能夠整合各監(jiān)測(cè)軟件、專業(yè)分析軟件,體現(xiàn)先進(jìn)的管理理念,切實(shí)提高設(shè)備管理水平、降低企業(yè)設(shè)備運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)、提高維修可靠性、降低維修成本的完整解決方案。 本課題以設(shè)備診斷工程理論為指導(dǎo),以流程工業(yè)旋轉(zhuǎn)機(jī)械為研究對(duì)象,以旋...

【文章頁(yè)數(shù)】：164 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【文章目錄】：
學(xué)位論文數(shù)據(jù)集
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 本課題研究的背景及意義
    1.2 大型旋轉(zhuǎn)機(jī)械運(yùn)行故障早期預(yù)警技術(shù)的歷史、現(xiàn)狀及存在問(wèn)題
        1.2.1 狀態(tài)監(jiān)測(cè)技術(shù)歷史與現(xiàn)狀
        1.2.2 故障預(yù)測(cè)技術(shù)的歷史與現(xiàn)狀
        1.2.3 大型旋轉(zhuǎn)機(jī)械運(yùn)行故障早期預(yù)警系統(tǒng)存在的問(wèn)題
    1.3 故障診斷技術(shù)研究的現(xiàn)狀及存在的問(wèn)題
        1.3.1 故障診斷技術(shù)與設(shè)備診斷工程
        1.3.2 故障診斷技術(shù)的研究現(xiàn)狀
        1.3.3 大型離心透平壓縮機(jī)故障診斷技術(shù)研究中存在的問(wèn)題
    1.4 流程工業(yè)智能維修技術(shù)與工程資產(chǎn)管理研究的現(xiàn)狀及存在問(wèn)題
        1.4.1 維修技術(shù)的發(fā)展及研究現(xiàn)狀
        1.4.2 智能維修技術(shù)與工程資產(chǎn)管理研究存在的問(wèn)題
    1.5 本文研究?jī)?nèi)容及結(jié)構(gòu)安排
第二章 面向服務(wù)架構(gòu)的維修信息化智能化研究
    2.1 引言
    2.2 設(shè)備安全風(fēng)險(xiǎn)管理流程分析及體系架構(gòu)
    2.3 基于風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)智能維修技術(shù)研究
        2.3.1 設(shè)備診斷工程的發(fā)展與維修方式的變革
        2.3.2 維修工程目標(biāo)
        2.3.3 以可靠性為中心的維修
        2.3.4 基于風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)智能維修
        2.3.5 基于風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)智能維修系統(tǒng)組成
    2.4 基于面向服務(wù)架構(gòu)的系統(tǒng)集成模型
        2.4.1 企業(yè)系統(tǒng)集成模型現(xiàn)狀及存在的問(wèn)題
        2.4.2 面向服務(wù)的架構(gòu)系統(tǒng)建模技術(shù)研究
        2.4.3 大型煉化企業(yè)工程資產(chǎn)管理信息化數(shù)據(jù)模型建模技術(shù)研究
        2.4.4 大型煉化企業(yè)工程資產(chǎn)管理信息化集成服務(wù)模型技術(shù)研究
        2.4.5 與ERP系統(tǒng)集成模型
    2.5 本章小結(jié)
第三章 大型旋轉(zhuǎn)機(jī)械運(yùn)行故障早期預(yù)警技術(shù)
    3.1 引言
    3.2 故障特征曲線及故障檢測(cè)點(diǎn)概述
        3.2.1 設(shè)備故障特征曲線定義
        3.2.2 故障診斷與故障預(yù)報(bào)
        3.2.3 設(shè)備故障P-F時(shí)間定義
    3.3 基于診斷知識(shí)的智能報(bào)警系統(tǒng)
        3.3.1 基于診斷知識(shí)的預(yù)警參數(shù)特征選取
        3.3.2 運(yùn)行故障早期預(yù)警系統(tǒng)框架設(shè)計(jì)
        3.3.3 報(bào)警策略及門(mén)限自學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)
    3.4 基于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的趨勢(shì)預(yù)測(cè)算法研究
        3.4.1 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介
        3.4.2 趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型比較分析
        3.4.3 趨勢(shì)預(yù)測(cè)仿真實(shí)例及比較
    3.5 本章小結(jié)
第四章 基于多源信息融合的集成化智能診斷系統(tǒng)的研究
    4.1 引言
    4.2 多源信息融合基本原理及層次結(jié)構(gòu)
        4.2.1 信息融合的基本原理
        4.2.2 信息融合的層次結(jié)構(gòu)
    4.3 D-S證據(jù)推理信息融合決策理論及方法
        4.3.1 D-S證據(jù)理論簡(jiǎn)介
        4.3.2 證據(jù)合成法則
    4.4 基于D-S證據(jù)理論的旋轉(zhuǎn)機(jī)械多維診斷知識(shí)信息融合故障診斷方法
        4.4.1 基于企業(yè)服務(wù)總線的故障診斷數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)的體系拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)
        4.4.2 故障空間及識(shí)別框架的構(gòu)成
        4.4.3 征兆空間及證據(jù)的選擇與構(gòu)成
        4.4.4 基于D-S證據(jù)理論的旋轉(zhuǎn)機(jī)械多維診斷知識(shí)信息融合故障診斷模型
        4.4.5 基于D-S證據(jù)理論的旋轉(zhuǎn)機(jī)械信息融合故障診斷的推理計(jì)算
    4.5 本章小結(jié)
第五章 基于風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)智能維修平臺(tái)研制及工程應(yīng)用
    5.1 引言
    5.2 基于風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)智能維修平臺(tái)應(yīng)用實(shí)例
        5.2.1 企業(yè)設(shè)備安全風(fēng)險(xiǎn)綜合管理平臺(tái)層次模型分析
        5.2.2 企業(yè)設(shè)備安全風(fēng)險(xiǎn)綜合管理整體架構(gòu)
        5.2.3 基于風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)智能維修平臺(tái)功能模塊介紹
        5.2.4 基于服務(wù)模型的系統(tǒng)集成架構(gòu)介紹
    5.3 本章小結(jié)
第六章 結(jié)論與展望
    6.1 結(jié)論
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)
附錄1 軸心位置計(jì)算方法
附錄2 判據(jù)數(shù)值化對(duì)照表
致謝
研究成果及發(fā)表論文
作者和導(dǎo)師簡(jiǎn)介



本文編號(hào)：3843659