本文關(guān)鍵詞：延安煉油廠煙氣輪機(jī)在線監(jiān)測及故障診斷系統(tǒng)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：煙氣輪機(jī)是石油化工行業(yè)最常見的關(guān)鍵設(shè)備之一,煙氣輪機(jī)機(jī)組的運(yùn)行情況直接關(guān)系到催化裂化生產(chǎn)的運(yùn)行周期和能耗水平,對保證生產(chǎn)裝置正常平穩(wěn)運(yùn)行和節(jié)能降耗具有重要意義。研究一種有效的在線監(jiān)測與故障診斷平臺,對煙氣輪機(jī)進(jìn)行準(zhǔn)確的趨勢預(yù)報(bào)、故障診斷和維修決策,不僅可以降低維護(hù)成本,更可以降低發(fā)生事故的風(fēng)險(xiǎn),保證煙氣輪機(jī)長期安全、高效、平穩(wěn)的運(yùn)行,因此,對煙氣輪機(jī)的故障診斷具有重要的現(xiàn)實(shí)意義和經(jīng)濟(jì)價值。通過調(diào)研煙氣輪機(jī)的生產(chǎn)運(yùn)行概況、故障產(chǎn)生的原因及診斷方法、特征信號和傳感器的選擇以及智能故障診斷領(lǐng)域的現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢,完成對在線監(jiān)測系統(tǒng)的理論研究;在煉油廠設(shè)備控制中心實(shí)現(xiàn)了故障數(shù)據(jù)樣本的采集,用小波包方法對原始故障數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,采用db4小波對降噪后的數(shù)據(jù)信號進(jìn)行3層小波包分解,實(shí)現(xiàn)樣本信號特征向量的提取。支持向量機(jī)是一種專門用于研究小樣本情況下統(tǒng)計(jì)規(guī)律學(xué)習(xí)方法的理論,它很好的解決了小樣本、非線性、高維數(shù)等實(shí)際問題。通過對三種重要統(tǒng)計(jì)學(xué)理論VC維、經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)最小化原則和結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原則進(jìn)行深入討論,同時研究了線性、近似線性和非線性支持向量機(jī)以及用于分類的常用算法,完成對支持向量機(jī)的理論研究;建立煙氣輪機(jī)故障診斷軟件平臺LIBSVM,結(jié)合小波包的故障數(shù)據(jù)預(yù)處理,將提取好的特征向量作為輸入樣本,分別采用遺傳算法(GA)、網(wǎng)格搜尋算法(Grid Search)和粒子群優(yōu)化算法(PSO)進(jìn)行支持向量機(jī)參數(shù)尋優(yōu),并選取徑向基核函數(shù)和尋優(yōu)后的最佳參數(shù)c,g組合建立診斷模型對樣本進(jìn)行模式識別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:采用粒子群優(yōu)化算法進(jìn)行參數(shù)尋優(yōu)建立的支持向量機(jī)診斷模型在煙氣輪機(jī)故障診斷中具有較好的識別能力和良好的可行性。
【關(guān)鍵詞】：煙氣輪機(jī) 故障診斷 小波包分析 特征提取 支持向量機(jī)
【學(xué)位授予單位】：西安石油大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TE96
【目錄】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-9
• 第一章 緒論9-14
• 1.1 課題研究的目的和意義9
• 1.2 綜述與國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀9-12
• 1.2.1 旋轉(zhuǎn)機(jī)械在線監(jiān)測和故障診斷系統(tǒng)的國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀9-11
• 1.2.2 煙氣輪機(jī)在線監(jiān)測和故障診斷系統(tǒng)的國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀11-12
• 1.3 主要研究內(nèi)容、技術(shù)路線和創(chuàng)新點(diǎn)12-13
• 1.3.1 研究內(nèi)容12
• 1.3.2 技術(shù)路線12-13
• 1.3.3 創(chuàng)新點(diǎn)13
• 1.4 章節(jié)安排13-14
• 第二章 煙氣輪機(jī)狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)研究14-26
• 2.1 煙氣輪機(jī)機(jī)組概括14-17
• 2.1.1 煙氣輪機(jī)工作原理14
• 2.1.2 煙氣輪機(jī)結(jié)構(gòu)14-15
• 2.1.3 煙氣輪機(jī)的使用組合形式15-16
• 2.1.4 煙氣輪機(jī)的工藝流程16-17
• 2.2 煙氣輪機(jī)的故障診斷方法17-20
• 2.2.1 煙氣輪機(jī)的典型故障類型17-19
• 2.2.2 煙氣輪機(jī)的故障診斷方法19-20
• 2.3 煙氣輪機(jī)特征信號及測點(diǎn)的選擇20-23
• 2.3.1 煙氣輪機(jī)常用特征信號20-21
• 2.3.2 煙氣輪機(jī)特征信號的選擇21-22
• 2.3.3 煙氣輪機(jī)測點(diǎn)的布置22-23
• 2.4 傳感器的選擇23-24
• 2.4.1 傳感器的選用原則23
• 2.4.2 常用測振傳感器研究23-24
• 2.5 本章小結(jié)24-26
• 第三章 小波分析在煙氣輪機(jī)信號特征提取中的應(yīng)用26-37
• 3.1 小波分析理論概述26-27
• 3.2 連續(xù)小波變換27-29
• 3.2.1 小波函數(shù)27
• 3.2.2 連續(xù)小波變換概念27-28
• 3.2.3 連續(xù)小波變換性質(zhì)28-29
• 3.3 離散小波變換29-30
• 3.4 小波包分析理論30-33
• 3.4.1 小波包原理31
• 3.4.2 小波包子空間分解31-32
• 3.4.3 小波包算法32-33
• 3.5 小波包在煙氣輪機(jī)振動信號特征提取中的應(yīng)用33-36
• 3.5.1 數(shù)據(jù)信號采集34
• 3.5.2 提取樣本的特征向量34-36
• 3.6 本章小結(jié)36-37
• 第四章 支持向量機(jī)的基本理論37-46
• 4.1 統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論37-40
• 4.1.1 VC維37-38
• 4.1.2 經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)最小化原則38
• 4.1.3 結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原則38-40
• 4.2 支持向量機(jī)理論40-44
• 4.2.1 線性可分支持向量機(jī)41-43
• 4.2.2 近似線性可分支持向量機(jī)43-44
• 4.2.3 非線性可分支持向量機(jī)44
• 4.3 核函數(shù)44-45
• 4.4 本章小結(jié)45-46
• 第五章 基于支持向量機(jī)的煙氣輪機(jī)系統(tǒng)故障診斷實(shí)驗(yàn)仿真46-60
• 5.1 實(shí)驗(yàn)方案46-48
• 5.1.1 設(shè)備信息46
• 5.1.2 實(shí)驗(yàn)環(huán)境46-47
• 5.1.3 實(shí)驗(yàn)流程47-48
• 5.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)預(yù)處理48-52
• 5.2.1 選定樣本48
• 5.2.2 樣本去噪處理48-51
• 5.2.3 提取特征向量51-52
• 5.3 SVM參數(shù)優(yōu)化52-53
• 5.3.1 遺傳算法（GA）52-53
• 5.3.2 網(wǎng)格搜尋算法(Grid Search)53
• 5.3.3 粒子群優(yōu)化算法（PSO）53
• 5.4 基于支持向量機(jī)的煙氣輪機(jī)系統(tǒng)故障診斷實(shí)驗(yàn)仿真53-59
• 5.4.1 基于遺傳算法（GA）參數(shù)尋優(yōu)的SVM仿真實(shí)驗(yàn)53-55
• 5.4.2 基于網(wǎng)格搜尋算法(Grid Search)參數(shù)尋優(yōu)的SVM仿真實(shí)驗(yàn)55-57
• 5.4.3 基于粒子群優(yōu)化算法（PSO）參數(shù)尋優(yōu)的SVM仿真實(shí)驗(yàn)57-59
• 5.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析59
• 5.6 本章小結(jié)59-60
• 第六章 結(jié)論60-61
• 致謝61-62
• 參考文獻(xiàn)62-64
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表論文64-65

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