旋轉(zhuǎn)設(shè)備作為石油石化行業(yè)關(guān)鍵設(shè)備,運行環(huán)境復(fù)雜,易發(fā)生各種故障,嚴(yán)重時會造成停機甚至事故。轉(zhuǎn)子系統(tǒng)是旋轉(zhuǎn)設(shè)備的核心部分,結(jié)構(gòu)復(fù)雜,部件眾多,時常發(fā)生耦合故障,振動分量多且復(fù)雜,基于振動的監(jiān)測難以覆蓋整個設(shè)備和所有類型的故障。而紅外監(jiān)測可以同時測量多個部件的溫度信息,適用于耦合故障診斷。因此,本文引入基于紅外圖像的故障診斷方法,針對紅外圖像敏感區(qū)域提取、特征學(xué)習(xí)以及紅外和振動信息融合的故障診斷方法進行了研究:（1）研究基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional20Neural20Network,CNN）的紅外圖像和振動信號的特征學(xué)習(xí),通過構(gòu)建適用于轉(zhuǎn)子平臺紅外和振動信息特征學(xué)習(xí)的CNN模型,實現(xiàn)了紅外和振動特征的自動提取。與使用人工提取的特征進行故障診斷相比,準(zhǔn)確率分別提高了12.5和3.33個百分點。并用核主元分析（Kernel20Principal20Component20Analysis,KPCA）方法對學(xué)習(xí)到的特征進行降維可視化,直觀地證明了CNN提取的特征具有更好的聚類分布。（2）針對紅外圖像存在強度集中、對比度低、干擾背景多的特點,提出基于紅外顯著性檢測和閾值優(yōu)化的故障敏感... 

【文章來源】：中國石油大學(xué)(北京)北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：86 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 課題來源與研究意義
        1.1.1 課題來源
        1.1.2 研究意義
    1.2 基于紅外圖像的故障診斷研究現(xiàn)狀及不足
        1.2.1 基于紅外圖像的故障診斷研究現(xiàn)狀
        1.2.2 基于紅外圖像的故障診斷的不足
    1.3 基于振動的故障診斷研究現(xiàn)狀
    1.4 信息融合國內(nèi)外研究現(xiàn)狀與不足
        1.4.1 信息融合國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.4.2 信息融合技術(shù)的不足
    1.5 主要研究內(nèi)容
    1.6 技術(shù)路線
第2章 基于CNN的紅外和振動信號特征學(xué)習(xí)
    2.1 引言
    2.2 實驗設(shè)計
    2.3 基于紅外圖像故障診斷的原理
        2.3.1 紅外熱成像原理
        2.3.2 紅外圖像特點
        2.3.3 基于直方圖的紅外圖像特征提取
        2.3.4 轉(zhuǎn)子平臺紅外圖像診斷原理
    2.4 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的紅外振動信號特征學(xué)習(xí)
        2.4.1 CNN理論介紹
        2.4.2 紅外圖像特征學(xué)習(xí)
        2.4.3 振動信號特征學(xué)習(xí)
    2.5 基于KPCA的特征降維和可視化
    2.6 本章小結(jié)
第3章 基于視覺顯著性檢測和閾值優(yōu)化的紅外圖像敏感區(qū)提取
    3.1 引言
    3.2 旋轉(zhuǎn)設(shè)備紅外圖像顯著性檢測
        3.2.1 基于直方圖的對比度
        3.2.2 區(qū)域?qū)Ρ榷?br>        3.2.3 二值化圖像分割
    3.3 基于分類結(jié)果的圖像分割閾值優(yōu)化
        3.3.1 初步分割閾值計算
        3.3.2 敏感區(qū)域提取和特征值計算
        3.3.3 閾值優(yōu)化過程
    3.4 基于隨機森林的故障分類
        3.4.1 CART決策樹
        3.4.2 隨機森林分類流程
    3.5 基于紅外圖像的轉(zhuǎn)子平臺故障診斷
    3.6 本章小結(jié)
第4章 轉(zhuǎn)子故障的多模態(tài)深度學(xué)習(xí)融合診斷方法
    4.1 引言
    4.2 多模態(tài)深度學(xué)習(xí)方法
    4.3 基于多模態(tài)CNN的信息融合故障診斷模型
        4.3.1 多模態(tài)CNN信息融合模型
        4.3.2 多模態(tài)CNN的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計
    4.4 基于多模態(tài)CNN的故障診斷實例
        4.4.1 基于D-S理論的轉(zhuǎn)子平臺信息融合故障診斷
        4.4.2 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的轉(zhuǎn)子平臺信息融合故障診斷
        4.4.3 基于多模態(tài)CNN的轉(zhuǎn)子平臺信息融合故障診斷
    4.5 本章小結(jié)
第5章 結(jié)論與展望
    5.1 結(jié)論
    5.2 展望
參考文獻
攻讀碩士學(xué)位期間的研究成果
致謝


【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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[2]基于多源信息融合技術(shù)的船舶電力推進系統(tǒng)故障診斷研究[D]. 華云鵬.大連海事大學(xué) 2012
[3]基于多源信息融合的發(fā)動機故障診斷研究[D]. 嚴(yán)莉.中北大學(xué) 2010



本文編號：3175659