本文關(guān)鍵詞：非介入式液體管道閥門(mén)內(nèi)漏監(jiān)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)

  更多相關(guān)文章： 閥門(mén)內(nèi)漏 非介入式監(jiān)測(cè) 小波包分解 峭度特征 支持向量數(shù)據(jù)描述

【摘要】：閥門(mén)是流體管路的控制裝置,是石油化工等領(lǐng)域應(yīng)用最為廣泛的通用機(jī)械部件之一。在工業(yè)應(yīng)用中,閥門(mén)具有用量大、操作頻繁等特點(diǎn)。由于腐蝕、磨損和維護(hù)不當(dāng)?shù)仍虺３霈F(xiàn)滴漏跑冒等現(xiàn)象。閥門(mén)在管路系統(tǒng)中控制著流體的截止和流通,閥門(mén)泄漏造成資源浪費(fèi)、環(huán)境污染甚至可能引發(fā)火災(zāi)、爆炸等安全事故。閥門(mén)出現(xiàn)內(nèi)漏時(shí),兩側(cè)介質(zhì)壓力發(fā)生變化,本文所設(shè)計(jì)的非介入式液體管道閥門(mén)內(nèi)漏監(jiān)測(cè)系統(tǒng)通過(guò)監(jiān)測(cè)閥門(mén)兩側(cè)動(dòng)態(tài)壓力變化情況,對(duì)閥門(mén)的內(nèi)漏實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)、連續(xù)的檢測(cè)。閥門(mén)內(nèi)漏監(jiān)測(cè)系統(tǒng)主要包括聲波檢測(cè)儀表、數(shù)據(jù)采集終端和監(jiān)控服務(wù)器三部分。聲波檢測(cè)儀表將閥門(mén)兩側(cè)聲波信號(hào)轉(zhuǎn)換為4-20mA電流信號(hào),由信號(hào)變送器和非介入式安裝固定裝置組成。電流信號(hào)通過(guò)電纜傳輸至控制室的數(shù)據(jù)采集終端。數(shù)據(jù)采集終端具有實(shí)時(shí)多路信號(hào)采集、數(shù)據(jù)暫存和網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)裙δ�。�?shù)據(jù)采集終端基于ARM處理器開(kāi)發(fā),搭載嵌入式Linux操作系統(tǒng),采集多個(gè)儀表輸出信號(hào),通過(guò)網(wǎng)絡(luò)傳輸至監(jiān)控服務(wù)器,監(jiān)控服務(wù)器端診斷程序?qū)﹂y門(mén)進(jìn)行泄漏診斷。對(duì)閥門(mén)正常狀態(tài)、發(fā)生內(nèi)漏和存在干擾情況下信號(hào)的時(shí)域波形特征分析和頻域功率譜分析表明,當(dāng)閥門(mén)發(fā)生內(nèi)漏時(shí),信號(hào)峭度特征和各頻段能量會(huì)發(fā)生變化。利用小波包分解方法,分析各個(gè)子帶重構(gòu)信號(hào)的峭度特征,從而提取信號(hào)的特征向量,采用PCA-SVDD方法建立了閥門(mén)泄漏診斷模型。開(kāi)發(fā)了閥門(mén)泄漏診斷算法動(dòng)態(tài)庫(kù)和閥門(mén)內(nèi)漏監(jiān)測(cè)程序,實(shí)現(xiàn)對(duì)現(xiàn)場(chǎng)閥門(mén)的實(shí)時(shí)診斷和監(jiān)測(cè)。監(jiān)測(cè)程序能夠?qū)崟r(shí)接收多個(gè)終端數(shù)據(jù)并進(jìn)行泄漏診斷。閥門(mén)內(nèi)漏監(jiān)測(cè)系統(tǒng)通過(guò)在某石化車間的實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了系統(tǒng)的有效性和可靠性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：本文所設(shè)計(jì)的閥門(mén)內(nèi)漏監(jiān)測(cè)系統(tǒng)為工業(yè)閥門(mén)提供了一種便捷、有效、可靠的監(jiān)測(cè)手段。
【關(guān)鍵詞】：閥門(mén)內(nèi)漏 非介入式監(jiān)測(cè) 小波包分解 峭度特征 支持向量數(shù)據(jù)描述
【學(xué)位授予單位】：北京化工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TH134;TP274
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-12
• 第一章 緒論12-20
• 1.1 閥門(mén)泄漏監(jiān)測(cè)的工程背景及意義12-13
• 1.1.1 閥門(mén)的應(yīng)用現(xiàn)狀12
• 1.1.2 閥門(mén)應(yīng)用中存在的問(wèn)題12-13
• 1.2 閥門(mén)泄漏檢測(cè)研究現(xiàn)狀及發(fā)展動(dòng)態(tài)分析13-17
• 1.2.1 國(guó)外研究現(xiàn)狀14-15
• 1.2.2 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀15-17
• 1.2.3 國(guó)內(nèi)外研究分析17
• 1.3 本文的主要研究?jī)?nèi)容17-20
• 第二章 閥門(mén)內(nèi)漏監(jiān)測(cè)系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)20-32
• 2.1 閥門(mén)內(nèi)漏檢測(cè)原理分析20
• 2.2 閥門(mén)內(nèi)漏監(jiān)測(cè)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)20-21
• 2.3 聲波檢測(cè)儀表設(shè)計(jì)21-24
• 2.3.1 變送器設(shè)計(jì)22-23
• 2.3.2 固定裝置設(shè)計(jì)23-24
• 2.4 數(shù)據(jù)采集終端設(shè)計(jì)24-31
• 2.4.1 ARM處理器25-26
• 2.4.2 數(shù)據(jù)采集終端電路設(shè)計(jì)26-31
• 2.5 本章小結(jié)31-32
• 第三章 閥門(mén)內(nèi)漏監(jiān)測(cè)系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)32-46
• 3.1 數(shù)據(jù)采集終端程序設(shè)計(jì)32-37
• 3.1.1 嵌入式Linux系統(tǒng)32-33
• 3.1.2 Linux系統(tǒng)移植33
• 3.1.3 數(shù)據(jù)采集終端數(shù)據(jù)采集模塊設(shè)計(jì)33-36
• 3.1.4 數(shù)據(jù)采集終端數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)發(fā)送模塊設(shè)計(jì)36-37
• 3.2 服務(wù)器監(jiān)測(cè)程序設(shè)計(jì)37-45
• 3.2.1 閥門(mén)內(nèi)漏監(jiān)測(cè)程序網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)接收模塊設(shè)計(jì)38-40
• 3.2.2 閥門(mén)內(nèi)漏監(jiān)測(cè)程序數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)40-41
• 3.2.3 閥門(mén)內(nèi)漏監(jiān)測(cè)程序人機(jī)交互界面設(shè)計(jì)41-45
• 3.3 本章小結(jié)45-46
• 第四章 閥門(mén)內(nèi)漏診斷方法研究與實(shí)現(xiàn)46-62
• 4.1 閥門(mén)內(nèi)漏模擬實(shí)驗(yàn)46-49
• 4.2 閥門(mén)內(nèi)漏信號(hào)特征研究49-51
• 4.2.1 閥門(mén)內(nèi)漏聲波信號(hào)時(shí)域特征分析49-50
• 4.2.2 閥門(mén)內(nèi)漏聲波信號(hào)頻域特征分析50-51
• 4.3 閥門(mén)內(nèi)漏信號(hào)特征提取51-54
• 4.3.1 小波及小波包基本理論51-53
• 4.3.2 基于小波包分解的信號(hào)特征提取方法53-54
• 4.4 閥門(mén)內(nèi)漏診斷模型54-58
• 4.4.1 主元分析方法54-56
• 4.4.2 SVDD(支持向量數(shù)據(jù)描述)56-57
• 4.4.3 診斷模型的建立57-58
• 4.5 內(nèi)漏診斷算法實(shí)現(xiàn)58-60
• 4.6 本章小結(jié)60-62
• 第五章 閥門(mén)內(nèi)漏監(jiān)測(cè)系統(tǒng)測(cè)試62-70
• 5.1 閥門(mén)內(nèi)漏監(jiān)測(cè)系統(tǒng)測(cè)試環(huán)境62-63
• 5.2 現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試實(shí)驗(yàn)63-68
• 5.3 本章小結(jié)68-70
• 第六章 總結(jié)與展望70-72
• 6.1 研究?jī)?nèi)容和成果70
• 6.2 展望70-72
• 參考文獻(xiàn)72-76
• 致謝76-78
• 作者及導(dǎo)師簡(jiǎn)介78-79
• 北京化工大學(xué)專業(yè)學(xué)位碩士研究生學(xué)位論文答辯委員會(huì)決議書(shū)79-80

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：615473