發(fā)布時(shí)間：2017-06-07 22:15

  本文關(guān)鍵詞：狀態(tài)子空間在往復(fù)壓縮機(jī)自動(dòng)預(yù)警方法的研究與應(yīng)用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：往復(fù)壓縮機(jī)現(xiàn)有報(bào)警方式單一,多采用"單特征值報(bào)警"與"門限報(bào)警"的方式,經(jīng)常導(dǎo)致設(shè)備盲目停車而影響生產(chǎn),無法綜合分析設(shè)備當(dāng)前運(yùn)行狀態(tài)是否異常并提前預(yù)警。針對(duì)該問題,提出一種基于狀態(tài)子空間的往復(fù)壓縮機(jī)自動(dòng)預(yù)警方法。該方法提取設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)信號(hào)的特征參數(shù),構(gòu)造多維特征矩陣,利用核主元分析(kernel principal component analysis,KPCA)方法對(duì)多維特征矩陣進(jìn)行降維,構(gòu)建狀態(tài)子空間,計(jì)算正常狀態(tài)和當(dāng)前狀態(tài)子空間之間的差異度,并通過故障案例數(shù)據(jù)自學(xué)習(xí)得到差異度指標(biāo)的報(bào)警閾值。經(jīng)實(shí)際故障案例驗(yàn)證,該方法能大幅提前往復(fù)壓縮機(jī)典型故障報(bào)警時(shí)間點(diǎn),提高在線狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的故障預(yù)警能力。
【作者單位】： 北京化工大學(xué)診斷與自愈工程研究中心;中國石油大港石化公司;
【關(guān)鍵詞】： 自動(dòng)預(yù)警 狀態(tài)子空間 多維特征矩陣 KPCA 差異度
【基金】：國家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃(“973”計(jì)劃)項(xiàng)目(2012CB026000) 國家自然科學(xué)重點(diǎn)基金項(xiàng)目(51135001)資助
【分類號(hào)】：TH45
【正文快照】： 往復(fù)壓縮機(jī)是煉油、化工等流程工業(yè)的關(guān)鍵設(shè)備,由于其結(jié)構(gòu)復(fù)雜,運(yùn)動(dòng)部件承受交變載荷的作用,且長期工作在高壓、變負(fù)荷工況下,機(jī)組故障頻發(fā)。目前往復(fù)壓縮機(jī)在線監(jiān)測(cè)報(bào)警方法為“單特征值報(bào)警”,報(bào)警閾值為人工設(shè)置,而往復(fù)壓縮機(jī)故障復(fù)雜,類型多樣,若僅考慮單一特征值的變化,

【相似文獻(xiàn)】

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