海洋平台起重机液压系统故障诊断专家系统研究

发布时间：2017-04-09 06:08

  本文关键词：海洋平台起重机液压系统故障诊断专家系统研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：海洋平台起重机是海洋平台上的重要装备,在平台上发挥着举足轻重的作用,而海洋平台的位置一般都远离陆地,一旦出现液压故障,陆上维修人员不及时将故障排除而造成的停机将会直接影响海洋平台的生产活动并造成极大的经济损失。如果建立一个液压系统故障诊断专家系统,则在起重机液压系统出现异常的情况下,可快速诊断出故障原因并及时提供解决方案,从而有效地避免了因维修时间过长而造成的损失。 首先,本文研究分析了海洋平台起重机液压系统原理,结合其系统特点,分析总结了液压系统中常见故障与关键元件故障诊断知识；基于T-S模型建立模糊故障树,并估算出液压系统各部件故障发生的概率。 其次,本文通过试验获取了带载和空载状态下起升机构液压系统中压力和流量曲线。在仿真模型中数值的设置以实际液压系统数值为依据,仿真结果可得出起升机构液压系统中压力、流量曲线；对两类曲线进行对比分析,验证了模型的正确性和有效性；仿真模型中注入故障信息,对系统进行故障分析,研究分析得出了在溢流阀设定压力偏小及油缸泄露条件下系统的主要参数曲线,并得出诊断规则,故障研究分析所得的诊断信息为液压系统故障诊断提供了依据。 再次,本文建立的专家系统中融合了专家系统及神经网络知识,利用AMESim软件获取的系统正常与异常情况下的特征数据,训练神经网络并将其作为专家系统推理机,结合现场实际情况改变AMESim软件中参数控制变量使设计的专家系统可模拟真实故障；基于模糊数学建立的故障决策矩阵结合权重系数确定故障搜索矩阵,从而确定了故障搜索次序,减小了故障排除过程中的不必要的拆卸,对其它类型的故障诊断的搜索策略和决策具有一定的指导意义。 最后,本文完成了数据的监测及采集硬件的设计,确定了适合本系统的编程语言及开发环境,进行了模块程序开发工作,编写了相应的程序系统及诊断界面。在现场数据的基础上,对系统进行了诊断实验,结果证明了本故障诊断系统能快速有效的对各类故障做出诊断。 本文来源于大连理工大学与中海油合作项目“海上平台起重机液压系统故障诊断装置”,基于可实时检测的监控系统,结合神经网络建立了故障诊断专家系统,达到了实用、方便和可靠的目的。同时该方法也为建立其它的液压系统的专家系统具有一定的指导意义。
【关键词】：海洋平台起重机 液压系统 故障仿真 专家系统 故障诊断
【学位授予单位】：大连理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：TH218;TP277
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 1 绪论10-16
• 1.1 海洋平台起重机概述10
• 1.2 液压系统故障概述10-11
• 1.3 故障诊断专家系统概述11-14
• 1.3.1 故障诊断专家系统基本原理11-13
• 1.3.2 故障诊断专家系统国内外研究现状13-14
• 1.4 主要研究内容14-15
• 1.4.1 选题背景及意义14-15
• 1.4.2 工作内容15
• 1.5 本文组织安排15-16
• 2 液压系统故障分析与诊断16-26
• 2.1 海洋平台起重机液压系统分析16-18
• 2.1.1 起升液压系统分析17
• 2.1.2 变幅液压系统分析17-18
• 2.2 常见液压系统故障分析18-19
• 2.3 常见液压元件故障分析19-21
• 2.3.1 液压泵的故障分析19-20
• 2.3.2 液压缸的故障分析20-21
• 2.4 基于T-S模型的液压系统故障分析21-25
• 2.4.1 基于T-S模型的模糊故障树简述21-22
• 2.4.2 T-S模糊门故障树算法22-23
• 2.4.3 基于T-S模型的故障分析实例23-25
• 2.5 本章小结25-26
• 3 液压系统仿真模型的建立及试验验证26-39
• 3.1 基于AMESim软件建立液压系统模型26-32
• 3.1.1 主系统仿真模型的创建及数据设置26-28
• 3.1.2 起升机构仿真模型的创建及数据设置28-31
• 3.1.3 变幅液压系统仿真模型的建立31-32
• 3.2 液压系统实验及仿真模型验证32-36
• 3.2.1 试验目的32
• 3.2.2 试验条件32-33
• 3.2.3 空载工况试验结果仿真对比分析33-35
• 3.2.4 带载工况试验结果仿真对比分析35-36
• 3.3 海洋平台起重机液压系统故障仿真36-38
• 3.3.1 溢流阀设定压力偏小故障仿真36-37
• 3.3.2 变幅油缸泄漏故障仿真37-38
• 3.4 本章小结38-39
• 4 神经网络专家系统模块设计39-53
• 4.1 专家系统设计39-40
• 4.1.1 内核模块39-40
• 4.1.2 界面操作模块40
• 4.1.3 数据库模块40
• 4.1.4 输出模块40
• 4.2 专家系统神经网络模型与算法40-42
• 4.2.1 神经网络模型40-41
• 4.2.2 神经网络算法41-42
• 4.3 专家系统神经网络的训练流程42-43
• 4.4 神经网络训练实例43-49
• 4.4.1 训练数据曲线确定43-45
• 4.4.2 神经网络输入数据及输出数据确定45-47
• 4.4.3 神经网络训练47-49
• 4.5 优先搜索策略49-52
• 4.5.1 确定故障决策矩阵49-50
• 4.5.2 故障搜索矩阵的加权规范化50-51
• 4.5.3 确定故障搜索具体方案51-52
• 4.6 本章小结52-53
• 5 故障诊断专家系统组成53-63
• 5.1 硬件系统组成53-57
• 5.1.1 硬件设备整体布置53-54
• 5.1.2 信号采集点选择54
• 5.1.3 系统传感器选择54-57
• 5.1.4 系统控制器选择57
• 5.2 软件系统实现57-60
• 5.2.1 软件开发环境58
• 5.2.2 故障诊断模块58
• 5.2.3 故障诊断液压系统界面模块58-60
• 5.3 专家系统诊断实例60-62
• 5.3.1 油缸外泄露故障诊断60-61
• 5.3.2 变幅机构动作迟缓故障诊断61
• 5.3.3 起升机构吊钩下降过快故障诊断61-62
• 5.4 本章小节62-63
• 结论63-64
• 参考文献64-67
• 附录A 液压系统故障诊断知识整理67-71
• 附录B 液压元件故障诊断知识整理71-74
• 攻读硕士学位期间发表学术论文情况74-75
• 致谢75-76

【参考文献】

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本文编号：294611