發(fā)布時(shí)間：2020-06-26 20:54

【摘要】：鼓風(fēng)機(jī)是一種工業(yè)生產(chǎn)輔助設(shè)備,在冶金、發(fā)電、化工等多個(gè)領(lǐng)域中扮演著重要角色,一旦發(fā)生故障將會(huì)直接影響到工業(yè)生產(chǎn)的經(jīng)濟(jì)性和安全性。鼓風(fēng)設(shè)備在運(yùn)行過(guò)程中參數(shù)信號(hào)多種多樣,如何從大量的數(shù)據(jù)中挖掘有價(jià)值的信息來(lái)進(jìn)行鼓風(fēng)設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測(cè)、故障診斷和故障預(yù)警成為當(dāng)前的研究熱點(diǎn)�；谝陨媳尘�,本文選取鼓風(fēng)設(shè)備的故障預(yù)警作為主要研究?jī)?nèi)容,采用非線(xiàn)性狀態(tài)估計(jì)技術(shù)(Nonlinear State Estimate Technique,NSET)對(duì)鼓風(fēng)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行建模,通過(guò)雙滑動(dòng)窗口相似度方法實(shí)現(xiàn)故障預(yù)警,具體可以分為以下幾個(gè)方面:首先,本文詳細(xì)介紹了NSET建模原理,并分析了鼓風(fēng)機(jī)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)特點(diǎn)和常見(jiàn)故障。文章主要研究了鼓風(fēng)設(shè)備故障預(yù)警的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法,采用主成分分析對(duì)建模參數(shù)進(jìn)行化簡(jiǎn),得到對(duì)主成分貢獻(xiàn)率高的重要監(jiān)測(cè)參數(shù),利用小波分解技術(shù)對(duì)原始振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行初步篩選,挑選設(shè)備正常運(yùn)行狀態(tài)的時(shí)間段。其次,本文研究了基于NSET的鼓風(fēng)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)模型,根據(jù)實(shí)際情況,對(duì)NSET模型的相似性算子和過(guò)程記憶矩陣分別進(jìn)行了優(yōu)化,使用標(biāo)準(zhǔn)化歐氏距離作為相似性算子,提出了基于馬氏距離與等距抽樣相結(jié)合的過(guò)程記憶矩陣構(gòu)造方法。通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了模型的有效性,改進(jìn)的NSET模型具有較高的預(yù)測(cè)精度。最后,提出了基于雙滑動(dòng)窗口相似度的故障預(yù)警方案。本文為了更直觀(guān)地捕捉故障的動(dòng)態(tài)發(fā)展過(guò)程,定義了觀(guān)測(cè)向量和預(yù)測(cè)向量之間的相似度函數(shù)來(lái)代替?zhèn)鹘y(tǒng)的殘差閾值方法,并且利用定性與定量相結(jié)合的層次分析法確定相似度函數(shù)中各變量的權(quán)重。為提高故障預(yù)警的靈敏性和準(zhǔn)確性,使用雙滑動(dòng)窗口統(tǒng)計(jì)方法對(duì)相似度序列進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,根據(jù)正常狀態(tài)的滑動(dòng)窗口最小平均相似度確定故障預(yù)警閾值,如果新觀(guān)測(cè)向量對(duì)應(yīng)的平均相似度超出了雙滑動(dòng)窗口的故障預(yù)警閾值,則發(fā)出報(bào)警信息。文章以湖南某鼓風(fēng)機(jī)廠(chǎng)的某次故障為例進(jìn)行實(shí)驗(yàn)研究,結(jié)果證明該方案能夠有效地降低虛警并及時(shí)發(fā)現(xiàn)鼓風(fēng)設(shè)備的早期異常,為設(shè)備故障檢修爭(zhēng)取了寶貴的時(shí)間。
【學(xué)位授予單位】：湖南工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類(lèi)號(hào)】：TH44;O225
【圖文】：

18 世紀(jì)末蒸汽機(jī)的出現(xiàn)，20 世紀(jì)初電力的普及以及 20 世紀(jì) 70 年代自動(dòng)化技術(shù)的推廣帶來(lái)了三次工業(yè)革命，而在云計(jì)算及大數(shù)據(jù)技術(shù)的驅(qū)動(dòng)下，智能制造逐漸成為了工業(yè)領(lǐng)域改造變革的關(guān)鍵部分，并迅速在全世界發(fā)展起來(lái)。各國(guó)也紛紛加快謀劃和布局，新工業(yè)革命時(shí)代的浪潮洶涌而來(lái)，從圖 1-1 可以清楚地看到世界工業(yè)的發(fā)展歷程。在這樣的變革浪潮之下，美國(guó)通用電氣公司（GE）率先在2012 年正式提出“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”的概念，開(kāi)放全球化網(wǎng)絡(luò)，將人、數(shù)據(jù)和機(jī)器連接起來(lái)，把全球工業(yè)系統(tǒng)與高級(jí)計(jì)算、分析、傳感技術(shù)及互聯(lián)網(wǎng)高度融合；2013年漢諾威工業(yè)博覽會(huì)上德國(guó)政府正式推出“工業(yè) 4.0”戰(zhàn)略，這個(gè)名稱(chēng)的含義就是人類(lèi)歷史上的第四次工業(yè)革命，是德國(guó)在工業(yè)領(lǐng)域定義的未來(lái)藍(lán)圖。對(duì)于“工業(yè) 4.0”其核心特征是互聯(lián)，代表了“互聯(lián)網(wǎng)+制造業(yè)”的智能生產(chǎn)，標(biāo)志著傳統(tǒng)制造業(yè)向智能化轉(zhuǎn)型[1]。2015 年中國(guó)國(guó)務(wù)院總理李克強(qiáng)在兩會(huì)上作《政府工作報(bào)告》時(shí)首次提出了“中國(guó)制造 2025”的宏大計(jì)劃�！爸袊�(guó)制造 2025”明確指出智能制造是建設(shè)制造強(qiáng)國(guó)的主攻方向，工業(yè)大數(shù)據(jù)是我國(guó)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的重要戰(zhàn)略資源，需要充分發(fā)揮互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算以及大數(shù)據(jù)對(duì)智能制造升級(jí)的引領(lǐng)、

使用小波分解對(duì)設(shè)備正常運(yùn)行時(shí)間段進(jìn)行選取。氏距離作為相似性算子，采用基于馬氏距離和等距抽樣相結(jié)合記憶矩陣，建立鼓風(fēng)設(shè)備健康運(yùn)行狀態(tài)模型，使得模型有著更實(shí)際數(shù)據(jù)仿真驗(yàn)證了模型的有效性。模重要監(jiān)測(cè)參數(shù)挑選風(fēng)設(shè)備監(jiān)測(cè)參數(shù)介紹研究對(duì)象是湖南某鼓風(fēng)機(jī)廠(chǎng)的鼓風(fēng)機(jī)，本文研究的數(shù)據(jù)來(lái)自湖風(fēng)機(jī)型號(hào)為 ARE200，機(jī)組重量為 2800kg，ARE200 羅茨鼓風(fēng)機(jī) 所示。鼓風(fēng)機(jī)的轉(zhuǎn)速為 730 r/min，所有監(jiān)測(cè)點(diǎn)的采樣時(shí)間間隔區(qū)間為 2018 年 6 月 1 日至 2018 年 9 月 1 日期間，期間包括正和一次故障停機(jī)數(shù)據(jù)，故障停機(jī)的時(shí)間點(diǎn)為 2018 年 7 月 25 現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)采集源如圖 3-1 所示，監(jiān)測(cè)參數(shù)如表 3-1 所示

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前7條

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本文編號(hào)：2730880