基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的抽油機(jī)齒輪箱故障識別系統(tǒng)研究
發(fā)布時間:2021-03-14 09:16
抽油機(jī)作為石油生產(chǎn)行業(yè)中最常見的傳動設(shè)備,其工況的正常與否直接影響到油田生產(chǎn)安全及效益。而齒輪箱屬于抽油機(jī)地上部分的核心組成,是集電氣、機(jī)械、傳動等專業(yè)于一身的復(fù)雜裝備,同時也是故障率較高的易損耗器件,因此以抽油機(jī)齒輪箱為研究對象,以大慶油田第四采油廠生產(chǎn)準(zhǔn)備大隊抽油機(jī)大修車間試驗(yàn)平臺為基礎(chǔ),展開齒輪箱內(nèi)齒輪和滾動軸承的故障類型識別與診斷研究工作,實(shí)現(xiàn)故障的準(zhǔn)確識別。本文通過采集齒輪箱故障振動信息,主要研究了齒輪箱故障診斷過程中所涉及的信號消噪預(yù)處理、特征提取、故障類型識別等關(guān)鍵技術(shù),通過大量的測試驗(yàn)證,在小波包算法及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上,實(shí)現(xiàn)故障類型的準(zhǔn)確識別,并利用LabVIEW技術(shù)構(gòu)建抽油機(jī)齒輪箱故障診斷系統(tǒng),該系統(tǒng)具有較好的實(shí)用性,能夠滿足生產(chǎn)過程中的檢修要求。本文從故障機(jī)理及信號處理為出發(fā)點(diǎn),進(jìn)行了大量相關(guān)研究工作,主要內(nèi)容如下:(1)首先闡述了抽油機(jī)齒輪箱內(nèi)部結(jié)構(gòu),在此基礎(chǔ)上深入剖析了齒輪和滾動軸承的典型故障類別及表現(xiàn)形式。同時,明確齒輪和滾動軸承的振動機(jī)理及相應(yīng)的故障特征信息,并以此為理論依據(jù),確立了解決齒輪箱故障診斷問題的研究思路。(2)針對抽油機(jī)齒輪箱的故障特征提取問...
【文章來源】:東北石油大學(xué)黑龍江省
【文章頁數(shù)】:65 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
單級圓柱齒輪齒輪箱結(jié)構(gòu)圖
齒輪的基本參數(shù)
齒輪箱故障模擬試驗(yàn)平臺
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]滾動軸承不同損傷程度振動特征實(shí)驗(yàn)研究[J]. 胡明輝,左彥飛,王浩,張文海,賀雅. 現(xiàn)代制造工程. 2019(02)
[2]基于改進(jìn)型深度網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合的滾動軸承故障識別[J]. 馮新?lián)P,張巧榮,李慶勇. 重慶大學(xué)學(xué)報. 2019(02)
[3]一種BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的汽車齒輪箱故障診斷方法及實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證[J]. 楊家印. 機(jī)械傳動. 2019(01)
[4]頻譜分析法在齒輪故障診斷中的應(yīng)用[J]. 潘林. 石油化工設(shè)備技術(shù). 2019(01)
[5]BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在滾動軸承故障診斷中的應(yīng)用研究[J]. 曹智軍. 煤礦機(jī)械. 2019(01)
[6]基于小波包和改進(jìn)核最近鄰算法的風(fēng)機(jī)齒輪箱故障診斷方法[J]. 王棟璀,丁云飛,朱晨烜,孫佳林. 電機(jī)與控制應(yīng)用. 2019(01)
[7]基于小波變換與奇異值分解的滾動軸承故障診斷[J]. 劉鯤鵬,蘇濤,白云川,呂麒鵬,鄭建波. 內(nèi)燃機(jī)與配件. 2018(24)
[8]基于VMD的滾動軸承早期故障診斷方法[J]. 昝濤,龐兆亮,王民,高相勝. 北京工業(yè)大學(xué)學(xué)報. 2019(02)
[9]基于傅里葉分解方法的風(fēng)電齒輪箱故障診斷[J]. 林近山,竇春紅,趙光勝,尹建華. 機(jī)械傳動. 2018(11)
[10]改進(jìn)經(jīng)驗(yàn)小波變換的齒輪箱故障診斷新方法與應(yīng)用[J]. 王昌明,張征,李峰,魯聰達(dá). 噪聲與振動控制. 2018(05)
博士論文
[1]齒輪箱振動特性分析與智能故障診斷方法研究[D]. 何俊.浙江大學(xué) 2018
[2]抽油機(jī)齒輪箱故障診斷系統(tǒng)的研究[D]. 王金玉.東北石油大學(xué) 2015
碩士論文
[1]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軸承故障診斷算法研究[D]. 張偉.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2017
[2]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的過程工業(yè)故障診斷方法研究[D]. 譚莉.西南科技大學(xué) 2017
[3]形態(tài)學(xué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在齒輪箱故障診斷中的應(yīng)用研究[D]. 孫作佩.華中科技大學(xué) 2016
[4]風(fēng)力發(fā)電機(jī)齒輪箱振動信號特征提取及故障診斷方法研究[D]. 周峰.燕山大學(xué) 2015
[5]基于時頻綜合特征提取與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的齒輪箱故障診斷研究[D]. 劉迎各.中北大學(xué) 2015
[6]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的齒輪箱故障診斷研究[D]. 李國明.河北工業(yè)大學(xué) 2015
[7]基于波譜模式的齒輪箱故障智能診斷[D]. 蘭中富.華北電力大學(xué) 2014
[8]基于小波分析的齒輪箱故障診斷技術(shù)研究[D]. 熊施園.中南大學(xué) 2013
[9]基于小波分析的齒輪箱故障診斷技術(shù)的分析與研究[D]. 周亮.武漢科技大學(xué) 2009
[10]基于時、頻域—小波分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的齒輪箱故障診斷研究[D]. 時建峰.太原理工大學(xué) 2008
本文編號:3081895
【文章來源】:東北石油大學(xué)黑龍江省
【文章頁數(shù)】:65 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
單級圓柱齒輪齒輪箱結(jié)構(gòu)圖
齒輪的基本參數(shù)
齒輪箱故障模擬試驗(yàn)平臺
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]滾動軸承不同損傷程度振動特征實(shí)驗(yàn)研究[J]. 胡明輝,左彥飛,王浩,張文海,賀雅. 現(xiàn)代制造工程. 2019(02)
[2]基于改進(jìn)型深度網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合的滾動軸承故障識別[J]. 馮新?lián)P,張巧榮,李慶勇. 重慶大學(xué)學(xué)報. 2019(02)
[3]一種BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的汽車齒輪箱故障診斷方法及實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證[J]. 楊家印. 機(jī)械傳動. 2019(01)
[4]頻譜分析法在齒輪故障診斷中的應(yīng)用[J]. 潘林. 石油化工設(shè)備技術(shù). 2019(01)
[5]BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在滾動軸承故障診斷中的應(yīng)用研究[J]. 曹智軍. 煤礦機(jī)械. 2019(01)
[6]基于小波包和改進(jìn)核最近鄰算法的風(fēng)機(jī)齒輪箱故障診斷方法[J]. 王棟璀,丁云飛,朱晨烜,孫佳林. 電機(jī)與控制應(yīng)用. 2019(01)
[7]基于小波變換與奇異值分解的滾動軸承故障診斷[J]. 劉鯤鵬,蘇濤,白云川,呂麒鵬,鄭建波. 內(nèi)燃機(jī)與配件. 2018(24)
[8]基于VMD的滾動軸承早期故障診斷方法[J]. 昝濤,龐兆亮,王民,高相勝. 北京工業(yè)大學(xué)學(xué)報. 2019(02)
[9]基于傅里葉分解方法的風(fēng)電齒輪箱故障診斷[J]. 林近山,竇春紅,趙光勝,尹建華. 機(jī)械傳動. 2018(11)
[10]改進(jìn)經(jīng)驗(yàn)小波變換的齒輪箱故障診斷新方法與應(yīng)用[J]. 王昌明,張征,李峰,魯聰達(dá). 噪聲與振動控制. 2018(05)
博士論文
[1]齒輪箱振動特性分析與智能故障診斷方法研究[D]. 何俊.浙江大學(xué) 2018
[2]抽油機(jī)齒輪箱故障診斷系統(tǒng)的研究[D]. 王金玉.東北石油大學(xué) 2015
碩士論文
[1]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軸承故障診斷算法研究[D]. 張偉.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2017
[2]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的過程工業(yè)故障診斷方法研究[D]. 譚莉.西南科技大學(xué) 2017
[3]形態(tài)學(xué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在齒輪箱故障診斷中的應(yīng)用研究[D]. 孫作佩.華中科技大學(xué) 2016
[4]風(fēng)力發(fā)電機(jī)齒輪箱振動信號特征提取及故障診斷方法研究[D]. 周峰.燕山大學(xué) 2015
[5]基于時頻綜合特征提取與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的齒輪箱故障診斷研究[D]. 劉迎各.中北大學(xué) 2015
[6]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的齒輪箱故障診斷研究[D]. 李國明.河北工業(yè)大學(xué) 2015
[7]基于波譜模式的齒輪箱故障智能診斷[D]. 蘭中富.華北電力大學(xué) 2014
[8]基于小波分析的齒輪箱故障診斷技術(shù)研究[D]. 熊施園.中南大學(xué) 2013
[9]基于小波分析的齒輪箱故障診斷技術(shù)的分析與研究[D]. 周亮.武漢科技大學(xué) 2009
[10]基于時、頻域—小波分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的齒輪箱故障診斷研究[D]. 時建峰.太原理工大學(xué) 2008
本文編號:3081895
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