水泵状态监测和故障诊断系统

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时间:2019-07-23

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1、华北电力大学硕士学位论文摘要摘要在现代化生产中工厂的关键设备的故障诊断技术越来越受到重视本文详细介绍了水泵常见故障的机理与特性研究了水泵振动信号预处理的方法用软件积分的方法实现振动参量的波形变换提出了用于变频调速水泵振动信号预处理的基于振动数据伪同步重采样阶比分析的方法可有效地获取故障类型与转速有关的特征构造了BP神经网络的诊断模型可对水泵常见的故障进行可靠诊断论文对水泵的运行状态的监测与故障诊断的方法进行综合研究并且开发了应用于现场监测的水泵状态监测与故障诊断系统通过现场的运行的实践验证结果表明所研究的技术是

2、正确有效的系统的运行是可靠的关键词水泵状态监测伪同步重采样BP神经网络故障诊断ABSTRACTThefaultdiagnosistechnologiesofimportantequipmentinthefactoryareattachedmuchimportancetointhemodernproduction.Inthedissertationasystematicstudyoftheautomaticon-linemonitoringandfaultdiagnosisofpumpismadeinsuchre

3、spectsastheordinaryfaultofpumpsmechanismandcharacteristic,thevibrationsignalsofpumpsextractingandthesignalspretreated,thevibrationparametersconvertedthroughsoftwareintegrate.ThedissertationputsforwardthepseudosynchronoussignalresamplePSSRtechnique,sowecancom

4、puterorderdomainanalysistoprocessingvibrationsignalandabstractthefeaturerelatedtothespeedofvaryingspeedpump.AdiagnosismodelofBPNeuralNetworkisconstructedwhichcandiagnosethefaultreliably.Inthedissertationasystematicstudyoftheautomaticon-linemonitoringandfault

5、diagnosisofpumpismadeandasystemofconditionmonitoringandfaultdiagnosisforpumpisdevelopedwhichisaccurate,effective,reliable.CuiYanping(Mechanical&ElectronicEngineering)Directedbyprof.WangBingrenKEYWORDS:Pump,Conditionmonitoring,PseudosynchronoussignalresampleP

6、SSR,BPneuralnetwork,Faultdiagnosis1华北电力大学硕士学位论文第1章引言1.1大型回转机械故障诊断工作的作用与意义随着科学技术的迅猛发展现代工业生产的机械设备正朝着大型化复杂化高速化自动化及大功率方向发展设备的生产效率越来越高机械结构也日趋复杂设备中不同部分之间的相互联系耦合也更加紧密一个部件出现故障将引起整个生产流程中断现代化的生产设备虽然大幅度地增加了设备的维修费用但设备故障单位时间造成的损失也成倍地增加大型回转机械如乙烯装置的三机裂解气透平压缩机组乙烯透平压缩机组丙烯透平压

7、缩机组化肥装置的五机原料气压机组合成气压缩机组空气压缩机组氨压缩机组二氧化碳压缩机组炼油厂的三机烟气轮机主风机组石油气压缩机组城建矿山的水泵及电厂的大型汽轮发电机组等作为石油化工城建矿山电厂等行业的关键设备由于价格昂贵很多均没有配备备用机组一旦出现故障将给企业与国家带来巨大的经济损失例如一个年加工原油500万吨的炼油厂停产一天的经济损失达近2000万元一个年产30万吨的合成氨化肥厂停车一天的损失也达60多万元另据我国11个化肥厂提供的不完全资料统计1976年到1985年由于大机组事故停车损失近100万吨尿素折合

8、人民币四亿七千万元1985年山西大同电厂#机组联轴器断裂事故1988年秦岭电厂5#机组主轴断裂这两次事故的直接经济损失均达亿元并严重影响了华北和[1]西北地区的供电从1984年到1991年我国50MW以上的汽轮发电机组转子严重破坏等重大事故就达六起之多1985年浙江镇海石化总厂机组转子毁坏和南京栖霞山化肥厂机组转子断裂两次事故损失也达一千万以上以上仅是事故造成的直接经济损失而由事故带来

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