發(fā)布時間：2020-05-22 17:01

【摘要】： 往復(fù)壓縮機廣泛應(yīng)用于各工業(yè)領(lǐng)域,對其狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷技術(shù)的研究是目前國內(nèi)外故障診斷領(lǐng)域的研究熱點之一。本文針對往復(fù)壓縮機振動信號的非線性特征,應(yīng)用多重分形理論提取壓縮機的故障特征參數(shù),并采用支持向量機對其特征參數(shù)進行分類識別,為往復(fù)壓縮機故障診斷技術(shù)研究提供了新的思路。 多重分形理論是自相似一致分形的推廣,該方法克服了單一分形維數(shù)難以全面刻畫信號特征的缺點,可用于非平穩(wěn)信號內(nèi)在特征信息的精細刻畫和準(zhǔn)確提取。本文研究分析了不同的多重分形算法,確定使用更簡便、快速有效的多重分形譜改進算法來求取往復(fù)壓縮機的故障特征參數(shù)。分析結(jié)果發(fā)現(xiàn)廣義維數(shù)Dq能夠很好的反映往復(fù)壓縮機的工作狀態(tài),并以廣義維數(shù)Dq為故障特征參數(shù)建立了支持向量機的識別樣本。隨后介紹了支持向量機的核函數(shù)選擇和參數(shù)優(yōu)化過程,在此基礎(chǔ)上構(gòu)造了支持向量機的多故障分類器。 本文明確給出了往復(fù)壓縮機故障特征提取與識別的具體步驟,并利用現(xiàn)場實測信號對往復(fù)壓縮機常見的氣閥和軸承故障進行了識別分析。識別結(jié)果表明,該方法克服了傳統(tǒng)方法在故障特征提取和識別上的局限性,能夠有效地識別出往復(fù)壓縮機的各種故障。最后提出了壓縮機運行狀態(tài)的分級診斷方法,即通過比較壓縮機兩級部件正常與故障狀態(tài)的ΔD q之差,其值較大者既確定為故障級;并通過多種故障類型的分析對比,證明了此方法的有效性。
【學(xué)位授予單位】：大慶石油學(xué)院
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2008
【分類號】：TH457

【引證文獻】

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：2676314