本文關(guān)鍵詞：天然氣壓縮機智能故障診斷系統(tǒng)研發(fā)

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【摘要】：在天然氣加氣子站中,壓縮機的壓縮介質(zhì)是易燃易爆的氣體,一旦達到爆炸極限濃度,就會發(fā)生壓縮機燃燒爆炸事故,壓縮機的運行狀態(tài)正常與否直接影響到加氣站的經(jīng)濟效益,甚至引發(fā)安全事故。因此,綜合運用數(shù)據(jù)采集、自動控制、計算機網(wǎng)絡(luò)、信息技術(shù)、人工智能等先進技術(shù),研發(fā)面向天然氣壓縮機的實時監(jiān)控與智能故障診斷系統(tǒng),將對天然氣壓縮機單臺設(shè)備的本地監(jiān)控擴展到對多臺設(shè)備的遠程監(jiān)控,實現(xiàn)對現(xiàn)場設(shè)備的集中管理,提高對天然氣壓縮機的實時監(jiān)控與故障診斷、排除效率,就成為發(fā)展趨勢。本文以西安昆侖液壓傳動機械廠生產(chǎn)的天然氣壓縮機為研究對象,結(jié)合公司實際情況與壓縮機客戶方的需求,開展了對壓縮機智能故障診斷系統(tǒng)的綜合性研究。首先,本文簡單闡述了天然氣壓縮機的工作原理,總結(jié)了天然氣壓縮機運行過程中常見的故障,為案例庫的建立奠定了基礎(chǔ),借鑒國內(nèi)外設(shè)備故障診斷技術(shù)構(gòu)建集成基于規(guī)則推理技術(shù)(Rule-Based Reasoning,簡稱RBR)與基于案例推理技術(shù)(Case-Based Reasoning,簡稱CBR)的天然氣壓縮機智能故障診斷系統(tǒng)原型。其次,在對故障診斷系統(tǒng)知識獲取、知識表示、檢索方法、系統(tǒng)修正等環(huán)節(jié)進行全面分析的基礎(chǔ)上,提出融合RBR與CBR技術(shù)構(gòu)建系統(tǒng)的集成推理模型:利用人工主動獲取的方式從領(lǐng)域?qū)＜夷抢铽@得知識建立知識庫;采用決策樹的方式表示規(guī)則、案例框架描述故障案例,利用數(shù)據(jù)庫將規(guī)則庫和案例庫綜合在一起進行表示;利用k-NN方法完成系統(tǒng)的檢索;并將衍生類比法用于案例庫的修正,完成對天然氣壓縮機智能故障診斷系統(tǒng)運行原理的解釋。最后,使用Java編程語言,開了發(fā)基于MySQL5.5數(shù)據(jù)庫的智能故障診斷系統(tǒng),實現(xiàn)對天然氣壓縮機的集中實時監(jiān)控和故障的智能診斷。在壓縮機出現(xiàn)故障時,系統(tǒng)能夠?qū)託庾诱镜膲嚎s機進行實時監(jiān)控并自動、快速、準確地分析故障原因、確定故障部位并給維修人員提供維修方案,有效地解決天然氣壓縮機故障診斷的瓶頸問題。經(jīng)過企業(yè)的現(xiàn)場測試,驗證了所開發(fā)的智能故障診斷系統(tǒng)的可行性、準確性和靈活性,系統(tǒng)的實施能有效減輕企業(yè)維修人員的勞動強度,減少設(shè)備維修及出差帶來的額外費用和因壓縮機停機帶來的經(jīng)濟損失,對企業(yè)及用戶均具有實際經(jīng)濟效益。
【學位授予單位】：廣東海洋大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TH45

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本文編號：1214025