文档介绍：摘要凼隽说鼻吧璞缸刺ň际醯囊恍┲饕7椒ǎ⒅赋隽怂谴嬖诘牟攵韵钟械幕诟怕噬窬绲淖允视Ρň际踔械谋ň字瞪瓒ㄔ设备状态报警技术是设备状态监测和故障诊断系统的核心技术之一,在监测诊断技术向企业推广以及推动预知维修体制发展变革的过程中都发挥着极其重要的作用。目前工程实际应用的报警技术主要停留在静态报警基础上,即报警线的设置与设备运行情况变化无关。有鉴于此。本文对机械故障诊断中的设备状态报警技术进行了深入研究,主要工作如下:足。在此基础上,提出了本文的主要研究内容和研究的意义。存在的不足,即平滑因子过小不能作为标准差和假设分布为正态分布,改进了报警阚值的设定原则,使设定的报警线不但能够自适应地进行调整,而且更符合设备运行的真实情况,从而为设备状态的评估提供可靠的依据。ň枪こ逃τ弥谐S玫谋ň际踔唬浔ň问D彻丶荡的幅值或能量,提取方法主要有两种;利用三角函数的正交性和傅立叶频谱分析技术,前者以信号周期性假设为前提,后者以信号平稳性假设为前提,而实际信号却是非周期、非平稳的。针对此不足,本文将小波包分解技术引入到自适应报警技术中来,并进行实验研究,实验结果表明,该方法是可行的和有效的。;档募觳庖话悴捎猛唤孛嫦嗷ゴ怪钡牧礁鎏酵防赐瓿桑捎谧子的涡动特性,两个方向测得的振动信息无论在能量的量值还是在结构上均存在差异性。因此,基于单通道信息的报警技术,常常在不同的方向给出不同的报警结果,造成报警结果的不确定性。针对此问题,本文将矢量幅值谱简化后引入到设备状态报警技术中,成功地解决了不同通道信号数据得到不同的报警结果问题。从郴倒收系奶卣鞑问泻芏啵煌牟问从彻收系慕嵌群统潭炔同,同时,参数之间又存在一定的相关性。这样,利用单一参数不能保证报警结果的可靠性,而全部采用又存在信息冗余,给报警技术的应用带来了很大的困难,基于此,本文将主分量分析技术引入到设备状态监测报警技术中,成功解决了不这一矛盾。实验结果验证了该方法的实用性。关键词:概率神经网络,自适应报警,小波包,全矢谱,故障诊断,设备状态监测,主分量分析郑州大学硕士学位论文
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第一章绪论课题来源课题的提出与意义麦道飞机机毁人亡事件,无不触目惊心,损失惨重。机械设备运行状态的监测本学位论文的课题来源于:幽鲜〗艹鋈瞬糯葱禄稹叭钙追治黾际跫吧璞刚锒瞎こ逃τ醚芯俊鸨嗪牛;幽鲜≈卮罂萍脊ス叵钅俊吧璞冈冻陶锒霞际跫跋盗胁费蟹ⅰ项目编号:幽鲜≈卮罂萍脊ス叵钅俊巴缁橹悄芗嗖庥胝锒舷低场项目编号:。旋转机械是石油、化工、冶金、机械等行业生产中的关键设备,随羞生产力的发展和科学技术的进步,这些设备的结构越来越复杂,功能越来越完善,自动化程度也越来越高,从而使机械设备的故障诊断技术越来越受到重视。由于许许多多无法避免的因素影响,有时设备会出现故障而又未能及时发现和排除,其结果不仅会降低或推动其预定的功能,导致设备本身损坏,甚至可能会造成机毁人亡的严重后果。在连续生产系统中,如果某台关键设备因故障而不能继续运行,往往会涉及全厂生产系统的运行,而造成巨大的经济损失。例如美国三里岛核电站泄漏事件、前苏联切尔诺贝得核电站爆炸事件、美国发现号航天飞机爆炸事件、印度农药厂剧毒气雾泄漏事件,各国多起汽轮机发电机级主轴断开爆炸事件以及与故障诊断技术是解决机械设备的可靠性、安全性、维修性科学决策等问题的关键技术之一,它不仅可以对机械设备故障的发展做出早期预报,对出现故障的原因做出判断,提出对策建议,避免减少事故的发生。还可以从根本上解决目前设备定期维修中维修不足和维修过剩的问题。据美国统计局统计,美国年全年税收为亿美元,而工业设备的维修费用就达亿美元,专家估计其中约亿美元是“过剩维修”费用。另据日本统计,在采用诊断预测技术后,事故率减少了%,维修费降低%一%。英国对于个国营工厂的调查表明,采用诊断郑州大学硕士学位论文
技术后,每年节省维修费谟鳌N夜磕暧糜谏璞肝薜姆延媒鲆苯鸩烤痛状态维修的工作中,出现了令人难以接受的高几率的状态识别“瓶颈”——虚警、漏报等。如美国现役、,其设备进行状态监测及故障诊断,为企业设备信息管理、制定维修计划等提供切谠#艚ü收险锒霞际跬乒悖磕昕杉跎偈鹿ヒィ谠嘉薹延%.%,效益相当可观。因此,对机械设备应用状态监测与故障诊断技术,对于保证设备的安全,保证设备长周期、满负荷、连续优质运行以及保证企业效益等方面将起不可替代的作用。设备状态报警技术是设备状态监测和故障诊断的