机械多故障的工况案例解耦合方法研究
随着故障诊断技术的发展,设备诊断方法也不断改进。但是现有方法对设备系统整体之间的关联考虑不足,忽视了设备系统的耦变工况对故障诊断结果的影响,使得故障诊断技术还存在较大的改进空间。因此,可以研究设备零部件之间、设备系统之间的耦变关联影响,提高故障诊断的准确率。<br>   针对上述问题,本文以设备系统整体为对象,研究其零部件及其系统之间的耦变机理,提出了案例推理的多故障诊断方法模型和工况自组织算法模型。主要研究内容包括:<br>   (1)针对管道泄漏误诊断率较高的现状,研究了泵机组与管道的耦变工况规律,建立了泵机组的状态模型。提...
随着故障诊断技术的发展,设备诊断方法也不断改进。但是现有方法对设备系统整体之间的关联考虑不足,忽视了设备系统的耦变工况对故障诊断结果的影响,使得故障诊断技术还存在较大的改进空间。因此,可以研究设备零部件之间、设备系统之间的耦变关联影响,提高故障诊断的准确率。
   针对上述问题,本文以设备系统整体为对象,研究其零部件及其系统之间的耦变机理,提出了案例推理的多故障诊断方法模型和工况自组织算法模型。主要研究内容包括:
   (1)针对管道泄漏误诊断率较高的现状,研究了泵机组与管道的耦变工况规律,建立了泵机组的状态模型。提出了基于泵机组状态耦变工况的管道泄漏诊断方法,排除泵机组操作引起的误诊断,并利用现场数据进行了验证。
   (2)针对设备多故障难点,提出了以案例推理进行解耦的方法。通过划分参数特征空间和改良案例匹配策略,实现多故障诊断,并利用齿轮箱实验数据进行了验证,取得了较好的识别效果。
   (3)传统故障诊断方法忽视设备工况对诊断结果的影响,针对这一问题提出了工况自组织算法,建立诊断算法库和S-Kohonen网络模型,实现不同工况下的诊断算法的自组织选择。实验数据分析结果表明,该方法能很好地提高设备的诊断准确率。
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作者: 卢文青
学科专业: 机械工程
授予学位: 硕士
学位授予单位: 中国石油大学(北京)
导师姓名: 梁伟
学位年度: 2012
语 种: chi
分类号: TE973.6