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大型离心压缩机故障远程智能诊断方法研究

发布时间:2017-04-18 20:07

  本文关键词:大型离心压缩机故障远程智能诊断方法研究,由笔耕文化传播整理发布。


【摘要】:离心压缩机故障远程智能诊断涉及到多门学科。随着近来企业对离心压缩机的寿命要求,稳定运行能力的要求逐年增加,所以对设备的远程智能诊断的研究,特别是监测和诊断人员操作监测诊断系统的方便性、高效性以及准确性变得越来越重要。 首先阐述了远程智能诊断国内外的发展现状和实际意义;分析了远程数据储存、传输技术与短信报警机制及其改进,结合本课题,对分析离心压缩机的几大常见故障进行分析,得到了相应的解决措施。其次,利用信号采集卡实现压缩机监测的信号采集,并建立SQL数据库,在虚拟仪器实现了基于虚拟机LabVIEW和BP神经网络智能算法的远程诊断平台服务器数据库。最后,基于C/S+B/S模式系统开发,建立了人机交互网站,即诊断系统平台的互联网访问网站,用户通过浏览器就可以轻松容易的实施监测和了解现场机组设备的健康讯息。 远程监测与故障诊断系统是由服务器承担大部分的开发、维护和升级工作,通过URL地址访问服务器汪涵,从整个故障远程智能诊断体系结构入手,智能诊断平台分为框架结构、系统网络结构和系统软件平台,,提出总体设计思路。研究了远程监测故障诊断系统各个模块,在虚拟仪器的基础上,最终实现了故障信号采集、报警技术、神经网络诊断、SQLSever2000数据库管理模块的功能,最终实现了离心压缩机的故障远程智能诊断系统平台的开发和应用。 本文所研究的内容可以扩充和有针对用户需求,并且对于故障检测和诊断预算不太充裕的企业提供了很大的实际意义。
【关键词】:远程智能诊断 神经网络 离心压缩机
【学位授予单位】:沈阳工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2014
【分类号】:TH452;TH165.3
【目录】:
  • 摘要5-6
  • Abstract6-10
  • 第一章 绪论10-14
  • 1.1 远程监测与故障智能诊断的实际意义10-12
  • 1.1.1 远程监测的现状与发展10-12
  • 1.2 离心压缩机故障远程智能诊断的难点12-13
  • 1.3 课题研究的内容和方法13-14
  • 第二章 远程数据传输存储及短信报警技术14-21
  • 2.1 数据远程传输与存储机制14-18
  • 2.1.1 数据远程接入技术14-16
  • 2.1.2 改进数据储存方法16-18
  • 2.3 短信报警机制的改进18-20
  • 2.3.1 短信报警存在的问题18-19
  • 2.3.2 短信报警改进19-20
  • 2.4 小结20-21
  • 第三章 离心压缩机故障及诊断方法21-32
  • 3.1 离心压缩机常见故障及其特征21-30
  • 3.1.1 转子不平衡21-26
  • 3.1.2 联轴器不对中26
  • 3.1.3 喘振26-27
  • 3.1.4 轴承有间隙27
  • 3.1.5 油膜涡动27-29
  • 3.1.6 气流激振29-30
  • 3.2 离心压缩机故障诊断方法30-31
  • 3.2.1 参数法30
  • 3.2.2 油液分析法30-31
  • 3.2.3 振动声学法31
  • 3.3 小结31-32
  • 第四章 基于 LabVIEW 及神经网络的诊断方法32-42
  • 4.1 人工神经网络的发展及特点32-33
  • 4.1.1 人工神经网络的发展32
  • 4.1.2 神经网络的特点32-33
  • 4.2 BP 神经网络及应用33-38
  • 4.2.1 BP 神经网络的介绍33-37
  • 4.2.2 BP 神经网络在离心压缩机故障诊断的应用37-38
  • 4.3 基于 LABVIEW 的远程监测及故障诊断系统38-41
  • 4.3.1 远程监测诊断系统平台的要求38-39
  • 4.3.2 远程监测诊断系统平台总体架构39-40
  • 4.3.3 远程监测诊断系统平台的组成40-41
  • 4.3.4 系统的开发和运行环境41
  • 4.4 小结41-42
  • 第五章 远程监测诊断系统平台的实现42-61
  • 5.1 基于虚拟仪器的数据采集系统42-46
  • 5.2 软件的实现46-47
  • 5.3 基于 TCP/IP 协议数据采集47-48
  • 5.4 数据库选择及特点48-51
  • 5.5 LabVIEW 访问数据库方法51-54
  • 5.5.1 Data Socket 的使用51-53
  • 5.5.2 远程智能诊断系统平台主界面53-54
  • 5.6 远程状态监测及故障诊断平台54-56
  • 5.7 设备信息管理56-58
  • 5.8 设备故障管理58-60
  • 5.9 小结60-61
  • 第六章 结论与展望61-62
  • 参考文献62-65
  • 在学研究成果65-66
  • 致谢66

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