【摘要】：裝備安全是石化工業(yè)安全、穩(wěn)定、長周期、滿負荷、優(yōu)化的生產運行的基礎,如何降低故障率、提高可靠性是國內外石化企業(yè)最為關注的問題。隨著石化裝備日益大型化、集成化、復雜化,石化裝備安全工作面臨更大的挑戰(zhàn)。石化裝備中大型旋轉機械的地位至關重要,催化裂化等主要工藝都離不開旋轉機械,而在旋轉機械故障庫中,軸承故障約占總故障數(shù)的44%左右。因此,對旋轉機械中的滾動軸承進行故障診斷具有重要意義。張清華教授團隊前期研究成果表明,無量綱免疫診斷技術在軸承故障診斷中具有良好的潛力和診斷優(yōu)勢。本論文在前期研究的基礎上,針對復雜環(huán)境下滾動軸承的故障診斷問題,提出新的無量綱指標構建方法和診斷技術。具體工作包括:(1)針對傳統(tǒng)無量綱指標難以解決旋轉機械中滾動軸承故障診斷的問題,分析了滾動軸承的故障機理,以軸承常態(tài)運行下的振動信號為“標準振動信號”,提出“互無量綱指標”概念,在傳統(tǒng)無量綱指標基礎上通過歸一化構建了一套新無量綱指標。(2)提出了一種小波包降噪的預處理方法。在復雜環(huán)境下對振動信號進行去噪預處理,才能更準確體現(xiàn)機器的真實振動情況。本文提出一種小波包去噪的預處理方法,通過對實驗機組采集的振動信號進行算法驗證,仿真結果表明,該方法能有效提高信號的信噪比,精確提取信號的原有特征。(3)設計了一種基于隨機森林模型的新無量綱指標融合診斷方法。方法將小波包去噪算法、互無量綱指標和隨機森林算法有機結合,提出了預處理、模型構建、診斷機制和參數(shù)選擇等構架,形成了一套系統(tǒng)、收斂、時間復雜度低的新方法。仿真和半實物機組實驗驗證表明,該方法對軸承故障具有好的識別能力,相對傳統(tǒng)無量綱指標方法能大幅提高診斷精度。依托廣東省石化裝備故障診斷重點實驗室,對工作內容做了仿真和半實物機組實驗驗證。本論文的成果是對無量綱免疫診斷技術的有力補充,也是對石化裝備旋轉機械中關鍵部件滾動軸承故障診斷技術的新探索。
【圖文】：

0 ，就是所求的延遲時間 。如圖 3-5 是用相關分析法求兩離散信號延遲時間的例子，兩個離散信號分別為x ( n ) [5 4 3 7 3 2 -3 0 2 6 4 3 -4 0 2], y ( n) [0 0 0 0 0 5 4 3 7 3 2 -3 0 2 6 4 3 -4 0 2]。根據(jù)上面求延遲時間的過程，對信號 x ( n )做 FFT 得到 X ( k )，對 X ( k )取復共軛得到*X ( k )，然后對信號 y ( n )做 FFT 得到 Y ( k )，將 Y ( k )與*X ( k )相乘得到兩信號頻域上的相關函數(shù)M ( k )，并對其 IFFT 得到兩信號時域的相關函數(shù) m ( k)。圖 3-5 相關分析法Fig.3-5 Correlation analysis由圖 3-4 中看出 x ( n )和 y ( n )的互相關函數(shù) m ( k )在 k 5時有最大值，，即延遲時間 5
【學位授予單位】：廣東工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TE65;TQ050.7

【參考文獻】

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本文編號：2681883