基于局域波時(shí)頻譜的往復(fù)機(jī)故障智能診斷方法研究.pdf

1、故障診斷對(duì)于機(jī)械設(shè)備的重要性是不言而喻的。由于往復(fù)式壓縮機(jī)在工業(yè)生產(chǎn)的特殊地位，針對(duì)其故障診斷方法的研究顯得尤其重要。類同機(jī)電設(shè)備的主要診斷過(guò)程，往復(fù)式壓縮機(jī)組的故障智能診斷主要分為三部分：第一是診斷信息的獲??；第二是故障特征的提取；第三是故障源和故障類別的最終確定?？紤]到這一思想，基于國(guó)家自然科學(xué)基金“局域波法及其工程應(yīng)用研究”(No.50475155)，在總結(jié)和汲取前人研究成果的基礎(chǔ)上，對(duì)局域波法中的相關(guān)理論和方法進(jìn)行改進(jìn)，隨后結(jié)合

2、局域波理論、模糊二元樹診斷、系統(tǒng)級(jí)故障診斷和灰色預(yù)測(cè)等方法及理論針對(duì)往復(fù)式壓縮機(jī)組系統(tǒng)故障智能診斷方法進(jìn)行了深入的研究，并將該方法在工程應(yīng)用上予以驗(yàn)證。主要的工作如下： 1.針對(duì)一維局域波理論的待改進(jìn)點(diǎn)和二維局域波在圖像診斷中的應(yīng)用進(jìn)行了深入的研究。在闡述局域波分解算法和時(shí)頻分析理論的基礎(chǔ)上，分析了一維局域波理論中存在的待改進(jìn)點(diǎn)，包括微弱信號(hào)對(duì)強(qiáng)信號(hào)的影響和局域波時(shí)頻譜處理等方面的應(yīng)用研究。對(duì)適合于局域波時(shí)頻譜特征提取的三種故障

3、分類器的分類特性進(jìn)行了對(duì)比分析研究。提出了基于二維局域波分解的圖像診斷方法，通過(guò)對(duì)時(shí)頻灰度圖像的二維分解提取表征故障信息的圖像細(xì)節(jié)部分，有效地實(shí)現(xiàn)了故障的特征提取。結(jié)合故障分類器運(yùn)用局域波時(shí)頻分析方法，對(duì)往復(fù)壓縮機(jī)氣閥表面振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行綜合分析，有效地識(shí)別了故障，體現(xiàn)出該方法對(duì)于分析往復(fù)機(jī)械的振動(dòng)特點(diǎn)，在故障信息提取中效果較為理想。 2.分析了往復(fù)式壓縮機(jī)結(jié)構(gòu)及工作原理并闡述了往復(fù)式壓縮機(jī)振動(dòng)的主要激勵(lì)源，研究了往復(fù)式壓縮機(jī)的主要

4、振動(dòng)形式和振動(dòng)信號(hào)的特征，隨后分析并研究了測(cè)點(diǎn)位置的優(yōu)化布置方法，最終實(shí)現(xiàn)了往復(fù)機(jī)組的在線監(jiān)測(cè)。 3.提出了基于局域波時(shí)頻圖的故障模糊二元樹診斷方法。對(duì)往復(fù)壓縮機(jī)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行局域波時(shí)頻處理，得到包含故障狀態(tài)值的局域波時(shí)頻譜，結(jié)合系統(tǒng)工況資料建立系統(tǒng)故障狀態(tài)一特征表，找出最大故障信息量的特征群，建成故障信息量的模糊二元樹。由模糊二元樹分析故障，找出使路徑信息量最大的部件，即為故障可能性最大的部件。即由模糊圖來(lái)實(shí)現(xiàn)故障點(diǎn)的凸顯過(guò)程。

5、 4.提出了基于局域波時(shí)頻圖的系統(tǒng)級(jí)故障診斷方法。大型往復(fù)式壓縮機(jī)組結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性和子系統(tǒng)故障特征的多樣性決定了其故障的難確定性。這里引入系統(tǒng)級(jí)故障診斷理論，分析了系統(tǒng)級(jí)故障診斷應(yīng)用于往復(fù)式壓縮機(jī)故障診斷的可行性問(wèn)題，通過(guò)改進(jìn)PMC測(cè)試模型集團(tuán)算法的應(yīng)用，提出了一種基于局域波時(shí)頻譜的系統(tǒng)級(jí)故障診斷方法。 5.通過(guò)分析往復(fù)式壓縮機(jī)組系統(tǒng)的特點(diǎn)，引入灰色預(yù)測(cè)模型，從非線性時(shí)間序列預(yù)測(cè)的角度，對(duì)系統(tǒng)的狀態(tài)預(yù)測(cè)進(jìn)行了研究。首先對(duì)復(fù)