【摘要】： 往復(fù)式壓縮機廣泛地應(yīng)用在石化企業(yè)中,它的運轉(zhuǎn)狀態(tài)直接影響到企業(yè)的經(jīng)濟效益,因此對往復(fù)式壓縮機進行狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷就顯得格外重要和具有意義。 論文研究的對象是往復(fù)壓縮機的氣閥,論文從往復(fù)壓縮機的結(jié)構(gòu)入手,通過建立氣閥振動的力學(xué)模型,指出閥座激振力導(dǎo)致閥座的振動,而閥座激振力是由高壓氣體的脈動或是由閥片撞擊升程限制器、閥座時產(chǎn)生的,閥座的振動信號可以反應(yīng)氣閥的工作狀態(tài)。對振動信號采用小波包進行分析,提取能量作為特征向量,輸入支持向量機(SupportVector Machine,SVM)進行智能診斷,采用NI Compact RIO設(shè)計了氣閥振動信號數(shù)據(jù)采集系統(tǒng),并利用LabVIEW和Matlab開發(fā)了往復(fù)壓縮機氣閥的智能故障診斷系統(tǒng)。 氣閥閥片或彈簧發(fā)生故障時,振動信號中的中低頻或高頻成份會發(fā)生變化,小波包可以對不同頻段的信號進行細化,提取各頻段的故障特征,并與正常信號作比較,從而判斷氣閥的工作狀態(tài),實現(xiàn)氣閥的故障診斷。小波變換將信號分解到尺度域,它通過多分辨率分解,其時頻分辨率在低頻處頻率分辨率高,在高頻處卻很低。小波包技術(shù)在保持小波正交基的優(yōu)良特性的基礎(chǔ)上改善了小波高頻處時間分辨率高、頻率分辨率卻很低的問題,解決了信號高頻處頻率分辨率低的問題。 氣閥故障信號的取得比較困難,故障信號樣本的數(shù)量往往不多,而SVM適用于小樣本決策,加之SVM算法簡單,所以廣泛的應(yīng)用于信號智能故障診斷之中。氣閥的特征向量經(jīng)過訓(xùn)練后,SVM可以對輸入的氣閥特征向量進行分析,判斷氣閥的工作狀態(tài),避免了工程師主觀判斷的影響,實現(xiàn)了振動信號的智能故障診斷。 小波包分析在處理非平穩(wěn)信號方面具有獨特的優(yōu)勢,而支持向量機可以對故障模式進行有效的識別,實驗證明將小波包分析和SVM有機結(jié)合能有效的提取故障的特征向量,判斷故障類型。 K202重整加氫壓縮機的壓縮對象是氫氣,屬于易燃易爆氣體。由于K202工作環(huán)境危險,對其進行數(shù)據(jù)采集時,還要考慮到防爆因素。本文設(shè)計了前端調(diào)理模塊,結(jié)合安全柵與NI Compact RIO對K202進行數(shù)據(jù)采集,實現(xiàn)了數(shù)采與防爆功能。NI Compact RIO是一種具有可靠性高和配置靈活的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)。開發(fā)者通過LabVIEW可以快速建立數(shù)據(jù)采集系統(tǒng),大大縮短了數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的軟硬件開發(fā)時間。
【圖文】：

氣缸蓋振動模型

大連理「大學(xué)碩十學(xué)位論文電電機 機圖 3.1KZOZ機組結(jié)構(gòu)簡圖 Fig.3.1SketehofK202unit圖3Fig.2 3.2機組整體實物圖 PietureofK202
【學(xué)位授予單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2009
【分類號】：TH45

【引證文獻】

相關(guān)期刊論文 前1條

1 王金東;王智偉;張洪斌;;基于虛擬儀器的往復(fù)壓縮機小波分析系統(tǒng)[J];壓縮機技術(shù);2011年03期

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前1條

1 王智偉;往復(fù)式壓縮機動態(tài)信號采集與分析系統(tǒng)研究[D];東北石油大學(xué);2011年

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本文編號：2590380