選煤機械故障特征提取與診斷規(guī)則的研究.pdf

1、隨著生產(chǎn)力的發(fā)展,選煤廠旋轉機械設備越來越復雜,應用也越來越廣泛,一旦發(fā)生事故,將會造成嚴重的經(jīng)濟損失。對選煤廠旋轉機械設備進行在線狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷具有較大的經(jīng)濟效益和社會效益。針對選煤廠的重要機械設備提取設備故障特征并基于專家系統(tǒng)設計診斷規(guī)則是本文的重要研究內容。
　　本文以選煤廠重要旋轉機械設備為研究對象,分析了主要故障及故障情況下的信號特征,并設計了相應的專家規(guī)則。首先,獲取旋轉機械進行簡易診斷和精密診斷的診斷數(shù)據(jù),對旋轉

2、機械振動信號進行時域信號示性參數(shù)的提取和功率譜故障特征頻率幅值的提取。然后,針對選煤廠機械設備振動信號噪聲大的問題,對診斷參數(shù)進行時域平均處理以減小噪聲對診斷的影響。同時,為了能得到正確的診斷結果,需要為診斷參數(shù)設置合適的診斷閥值,本文采用正常值乘以經(jīng)驗系數(shù)的方法求取診斷參數(shù)的診斷閥值。之后,本文結合選煤廠機械設備的故障機理給出了診斷流程,基于診斷流程,采用專家系統(tǒng)知識的框架表示法和產(chǎn)生式表示法設計出專家規(guī)則。最后,系統(tǒng)的實現(xiàn)采用Lab

3、VIEW對旋轉機械的振動信號進行數(shù)據(jù)處理和故障特征的提取,形成專家系統(tǒng)的事實庫,采用CLIPS作為專家推理引擎,根據(jù)煤礦設備特征來設計專家診斷規(guī)則。
　　輸入仿真的時域振動波形數(shù)據(jù),LabVIEW數(shù)據(jù)處理和故障特征提取模塊能得到正確的時域信號示性參數(shù)和故障特征頻率,能夠很好地進行故障特征的提取。輸入仿真的故障時域振動波形數(shù)據(jù),系統(tǒng)將得出專家診斷結論。將仿真的診斷結果和理論分析的結果進行比較,通過專家規(guī)則診斷的結果和理論分析的診斷結