天然氣壓縮機智能故障診斷系統(tǒng)研發(fā)

【摘要】：在天然氣加氣子站中,壓縮機的壓縮介質(zhì)是易燃易爆的氣體,一旦達到爆炸極限濃度,就會發(fā)生壓縮機燃燒爆炸事故,壓縮機的運行狀態(tài)正常與否直接影響到加氣站的經(jīng)濟效益,甚至引發(fā)安全事故。因此,綜合運用數(shù)據(jù)采集、自動控制、計算機網(wǎng)絡(luò)、信息技術(shù)、人工智能等先進技術(shù),研發(fā)面向天然氣壓縮機的實時監(jiān)控與智能故障診斷系統(tǒng),將對天然氣壓縮機單臺設(shè)備的本地監(jiān)控擴展到對多臺設(shè)備的遠程監(jiān)控,實現(xiàn)對現(xiàn)場設(shè)備的集中管理,提高對天然氣壓縮機的實時監(jiān)控與故障診斷、排除效率,就成為發(fā)展趨勢。本文以西安昆侖液壓傳動機械廠生產(chǎn)的天然氣壓縮機為研究對象,結(jié)合公司實際情況與壓縮機客戶方的需求,開展了對壓縮機智能故障診斷系統(tǒng)的綜合性研究。首先,本文簡單闡述了天然氣壓縮機的工作原理,總結(jié)了天然氣壓縮機運行過程中常見的故障,為案例庫的建立奠定了基礎(chǔ),借鑒國內(nèi)外設(shè)備故障診斷技術(shù)構(gòu)建集成基于規(guī)則推理技術(shù)(Rule-based Reasoning,簡稱RBR)與基于案例推理技術(shù)(Case-based Reasoning,簡稱CBR)的天然氣壓縮機智能故障診斷系統(tǒng)原型。其次,在對故障診斷系統(tǒng)知識獲取、知識表示、檢索方法、系統(tǒng)修正等環(huán)節(jié)進行全面分析的基礎(chǔ)上,提出融合RBR與CBR技術(shù)構(gòu)建系統(tǒng)的集成推理模型:利用人工主動獲取的方式從領(lǐng)域?qū)＜夷抢铽@得知識建立知識庫;采用決策樹的方式表示規(guī)則、案例框架描述故障案例,利用數(shù)據(jù)庫將規(guī)則庫和案例庫綜合在一起進行表示;利用k-NN方法完成系統(tǒng)的檢索;并將衍生類比法用于案例庫的修正,完成對天然氣壓縮機智能故障診斷系統(tǒng)運行原理的解釋。最后,使用Java編程語言,開了發(fā)基于MySQL5.5數(shù)據(jù)庫的智能故障診斷系統(tǒng),實現(xiàn)對天然氣壓縮機的集中實時監(jiān)控和故障的智能診斷。在壓縮機出現(xiàn)故障時,系統(tǒng)能夠?qū)託庾诱镜膲嚎s機進行實時監(jiān)控并自動、快速、準確地分析故障原因、確定故障部位并給維修人員提供維修方案,有效地解決天然氣壓縮機故障診斷的瓶頸問題。經(jīng)過企業(yè)的現(xiàn)場測試,驗證了所開發(fā)的智能故障診斷系統(tǒng)的可行性、準確性和靈活性,系統(tǒng)的實施能有效減輕企業(yè)維修人員的勞動強度,減少設(shè)備維修及出差帶來的額外費用和因壓縮機停機帶來的經(jīng)濟損失,對企業(yè)及用戶均具有實際經(jīng)濟效益。 【關(guān)鍵詞】：天然氣壓縮機 智能故障診斷系統(tǒng) 案例推理 數(shù)據(jù)庫 最鄰近算法
【學位授予單位】：廣東海洋大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TH45
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 緒論9-16
• 1.1 課題研究背景與意義9-10
• 1.2 國內(nèi)外研究狀況和發(fā)展10-14
• 1.2.1 故障診斷技術(shù)的研究10-13
• 1.2.2 故障診斷技術(shù)在壓縮機診斷中的應(yīng)用13-14
• 1.3 論文主要研究內(nèi)容與結(jié)構(gòu)安排14-16
• 2 天然氣壓縮機智能故障診斷系統(tǒng)設(shè)計16-23
• 2.1 天然氣壓縮機的簡介16-19
• 2.1.1 天然氣壓縮機的工作原理16-17
• 2.1.2 天然氣壓縮機的常見故障17-19
• 2.2 天然氣壓縮機智能故障診斷系統(tǒng)設(shè)計19-22
• 2.2.1 天然氣壓縮機智能故障診斷系統(tǒng)框架19-21
• 2.2.2 天然氣壓縮機故障診斷系統(tǒng)的診斷流程21-22
• 2.3 本章小結(jié)22-23
• 3 天然氣壓縮機故障診斷系統(tǒng)集成推理模型23-41
• 3.1 故障診斷系統(tǒng)知識獲取24-26
• 3.1.1 知識獲取步驟24
• 3.1.2 知識獲取方式24-26
• 3.2 故障診斷系統(tǒng)的知識表示26-32
• 3.2.1 案例推理簡介26-27
• 3.2.2 知識表示方法27-32
• 3.3 基于k-NN的故障診斷系統(tǒng)檢索32-34
• 3.3.1 最近鄰算法（k-NN）33-34
• 3.3.2 基于k-NN的故障診斷系統(tǒng)檢索34
• 3.4 故障診斷系統(tǒng)的修正34-36
• 3.4.1 CBR系統(tǒng)的修正技術(shù)34-35
• 3.4.2 故障診斷系統(tǒng)中案例的修正35-36
• 3.5 融合CBR-RBR混合推理模型36-40
• 3.5.1 故障診斷系統(tǒng)中數(shù)據(jù)處理方式37-38
• 3.5.2 CBR與RBR集成推理故障診斷過程38-40
• 3.6 本章小結(jié)40-41
• 4 天然氣壓縮機故障診斷系統(tǒng)的實現(xiàn)41-51
• 4.1 故障診斷系統(tǒng)中監(jiān)控平臺的搭建41-42
• 4.1.1 現(xiàn)場環(huán)境的搭建41
• 4.1.2 故障診斷系統(tǒng)的后臺線程41-42
• 4.2 故障診斷系統(tǒng)的數(shù)據(jù)管理42-45
• 4.3 智能故障診斷系統(tǒng)的具體實現(xiàn)45-50
• 4.3.1 系統(tǒng)診斷的實現(xiàn)45-47
• 4.3.2 系統(tǒng)診斷的流程47-49
• 4.3.3 系統(tǒng)測試結(jié)論49-50
• 4.4 本章小結(jié)50-51
• 5 總結(jié)與展望51-53
• 5.1 總結(jié)51
• 5.2 展望51-53
• 參考文獻53-60
• 附錄60-64
• 致謝64-65
• 作者簡介65-66
• 導師簡介66

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錫壓高端天然氣產(chǎn)品搶灘市場    沈振亞

在細化市場中開發(fā)新產(chǎn)品    孫海濤

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天然氣壓縮機工況監(jiān)測系統(tǒng)設(shè)計    余永輝

天然氣壓縮機智能故障診斷系統(tǒng)研發(fā)    聶煥煥

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