机电设备故障诊断方法研究现状与发展趋势.pdf

2 0 1 0 年第5 期煤炭工程 机电设备故障诊断方法研究现状与发展趋势 薛光辉，吴淼 中国矿业大学 北京 机电与信息工程学院，北京1 0 0 0 8 3 摘要回顾了机电设备故障诊断技术的发展历程，从基于解析模型、系统信号处理和知识 的故障诊断方法总结了设备故障诊断方法的研究现状，探讨了其存在的问题和不足，指出了其发 展趋势、研究方向及热点问题。 关键词故障诊断；研究现状；发展趋势；远程诊断；混合诊断 中图分类号T P 2 0 6 ．3文献标识码A文章编号1 6 7 1 0 9 5 9 2 0 1 0 0 5 - 0 1 0 3 - 0 3 1 设备故障诊断技术的发展 设备故障诊断技术起源于2 0 世纪6 0 年代的美国。 1 9 7 8 年R 九C o l l a c o t t 博士在其编著的机械故障诊断与状 态监测一书中明确的提出了“故障诊断”的概念，并很 快为国际工程界所接受⋯。到7 0 年代中期，设备故障诊断 研究的应用逐步推广到了电力、动力、核能等许多领域， 得到了更加蓬勃的发展。 国内设备诊断技术从2 0 世纪8 0 年代初起步以来，大 致经历了三个阶段，即起步与准备阶段 1 9 8 0 1 9 9 0 、发 展阶段 1 9 9 0 2 0 0 0 高级阶段或设备诊断技术的完善阶段 2 0 0 0 一 。经过不懈努力，在理论研究和工程应用两方面 都取得了丰硕的研究成果和宝贵的实践经验。目前，在国 内的石化、冶金、水电等行业均取得了许多成功的案例。 2 设备故障诊断技术的研究现状 2 ．1 基于解析模型的故障诊断方法 基于解析模型的故障诊断方法是由B e a r d 1 9 7 1 和 J o n e s 1 9 7 3 提出的拉 3J 。该方法利用L u e n b e r g e r 观测器 组 、等价空间方程、K a l m a n 滤波器、参数模型估计与辨 识等方法产生残差，基于某种准则或阈值对残差进行分析 与评价，实现故障诊断。 1 基于状态估计的故障诊断方法。重构被控过程的状 态，与可测变量比较构成残差序列，然后通过构造适当的 模型，用统计检验法从残差序列中提取故障特征并把故障 检验出来，再作进一步的分离、估计及决策，从而实现故 障诊断。 2 基于参数估计的故障诊断方法。I s e 舢 1 9 8 4 做 了完整描述⋯。根据参数的估计值与正常值之间的偏差情 况来判定系统的故障情况。根据机理分析建立模型参数0 与过程参数P 的联系0 八p ，基于系统的输入输出序列 估计出模型参数序列台，反求过程参数序列五，与实际P 标 准值比较，确定系统是否发生故障及故障程度拉1 。 3 基于一致性检验的故障诊断方法。通过检验系统实 际模型与正常模型是否一致来判断系统是否存在故障。根 据系统的状态方程求出能观性子空间以及其正交补，将测 量的系统输出信号投影到该正交补上，即生成残差，根据 残差的信息即可检测系统故障。 2 ．2 基于系统信号处理的故障诊断方法 该方法判断设备或系统是否存在故障诊断是通过各种 谱分析方法、时间序列特征提取方法、自适应信号处理方 法等信息处理和特征提取方法来进行的，不需要诊断对象 的准确模型，具有很强的适应性。 1 基于K u U b a c k 信息准则故障诊断方法。把未建模动 态特性当作软界估计，利用遗传算法和梯度方法辨识参数 和软界，在B u l l b a c k 信息准则中引入一个新指标评价未建 模动态特性，合理设计阈值，选择合适的决策方案来实现 故障诊断H J o 2 基于小波变换的故障诊断方法。对系统的输入输出 信号进行小波变换，求出所有奇异点，剔除噪声和输入突 变引起的奇异点，保留系统故障对应的奇异点，从而实现 系统的故障诊断。 3 基于输出信号处理的诊断方法。利用谱分析法、概 率密度法、相关分析法及互功率谱分析法对系统的输出进 行各种分析，然后分析比较系统输出的幅值、相位、频率 或相关性的差异，来判断系统是否存在故障。 4 基于时间序列特征提取的诊断方法。选取与故障直 接相关的状态变量，建立时间序列过程模型，以模型参数 收稿日期2 0 1 0 0 2 一0 1 作者简介薛光辉 1 9 7 7 一 ，男，河南汝州人，博士研究生，从事设备故障诊断、测控技术与仪器等教学与研究工 作，主要研究方向为故障诊断、信号分析与处理和测控仪器设计与开发。 1 0 3 万方数据 煤炭工程2 0 1 0 年第5 期 作为特征矢量来判别故障类型。 5 基于信息融合的诊断方法。信息融合是多源信息综 合处理的一项新技术，能将来自某一目标的多源信息加以 智能化合成，产生比单一信源更精确、更完全的估计和判 决，可解决对复杂系统进行故障诊断时存在的信号信噪比 低、诊断可信度低等问题。 2 ．3 基于知识的故障诊断方法 基于知识的故障诊断技术是基于建模处理和信号处理 的诊断技术发展的高级形式，因不需要精确的数学模型， 具有良好的应用前景。 1 基于人工神经网络的故障诊断方法。选择合适的变 量作为神经网络的输入，利用样本数据对神经网络进行训 练，确定神经网络的权值和阈值，然后将系统的检测样本 输入训练好的神经网络，根据其输出和已知故障类型的编 码进行比较，即可确定故障的类型。 2 基于不确定理论的故障诊断方法。基于不确定理论 的故障诊断方法主要有①基于模糊逻辑推理的故障诊断 方法；②基于灰色理论的方法，包括灰色预测、灰色关联 度分析、灰色聚类和灰色决策等内容；③基于D s 证据理 论的故障诊断方法；④基于粗糙集理论的故障诊断方法； ⑤基于贝叶斯网络的推理方法。 3 基于模糊神经网络的故障诊断方法。 模糊神经网络技术是将模糊逻辑系统与神经网络相结合， 充分吸收了模糊逻辑理论和神经网络技术的优点，既能处理专 家知识和经验，又能通过自学习增强系统的判断能力。 4 基于专家系统的故障诊断方法。该方法克服了基于 模型的故障诊断方法对模型的过分依赖性，成为故障诊断 的有效方法，并在很多系统中得到了广泛应用。故障诊断 专家系统可分为基于专家知识的第一类故障诊断专家系统 和基于模型知识的第二类故障诊断专家系统。 5 基于遗传算法的故障诊断方法。遗传算法 G A 是 由B a g l e yJ ．D 1 9 6 7 提出的，J o l l I lH 0 u a n d 1 9 7 5 教授做 了开仓q 性的研究。G A 是一种新兴的模拟自然界生物进化机 制的搜索寻优技术。近年来，G A 开始应用于模式识别和故 障诊断中。 6 基于故障树分析的故障诊断方法。2 0 世纪6 0 年代 初，美国贝尔电话研究所在其导弹发射控制系统的设计中 首先应用了故障树分析法，现被广泛应用于核电站、化工 厂等的设备安全分析和维修中。故障树是特征向量与故障 向量之间的全部逻辑关系的反映。故障树分析包括定性分 析和定量分析，前者中使用最小割集算法和最小路集算法 找出导致顶事件发生的所有可能的故障模式；后者的主要 目的是求顶事件发生的特征量 如可靠度、重要度、故障率、 累计故障概率、首次故障时间等 和底事件的重要度。 7 基于实例推理的故障诊断方法。实例推理 C a s e B a s e dR e a s o n ，简称C B R 是一种新兴的人工智能推理技术， 可缩短问题求解途径，提高推理效率，能利用原有系统中 1 0 4 的经验教训，避免重犯错误、缩短诊断过程，关键是如何 建立一个有效的实例索引机制与实例组织方式。 8 混合智能故障诊断方法。将两种或两种以上的智能 诊断方法相结合，构成一个多方法相融合的混和系统，各 种方法相互配合，实现优势互补，以提高诊断系统的性能。 3 设备故障诊断技术存在的问题 3 ．1 基于模型的故障诊断方法 传统的基于模型的故障诊断方法，需要构造与设备故 障有关的残差模型。被诊断对象往往是复杂大系统，具有 滞后、强耦合、参数时变等非线性特性，难以获得其准确 的残差模型，导致大多数基于系统模型的故障诊断方法在 非线性系统中具有很大的局限性。 3 ．2 基于系统信号处理的故障诊断方法 以传感器技术为基础，以信息处理技术为手段的现代 设备诊断技术在历经几十年的发展与应用，已取得明显的 经济效益。理论研究与应用结果表明，由于各种信息检测 手段和诊断方法大多是利用诊断对象所表现出来的特定信 号来诊断特定类型的故障，对多故障同时发生和各种故障 之间可能存在的相互联系及影响难以分析。 3 ．3 基于知识的故障诊断方法 基于人工智能的智能故障诊断方法大致可分为基于知 识推理的智能诊断方法和基于数值计算的智能诊断方法两 大类。它克服了一些传统诊断方法存在的困难，解决了一 些复杂系统的故障诊断问题．但仍存在着许多问题。前者 推理效率低，学习能力、自适应能力差，在线诊断困难、 实时性差。后者对奇异模式的判断能力差，对结论及其过 程缺乏解释能力，忽视了领域专家的经验知识，推广能力 不足，学习机器的参数优化问题，训练和测试结果可能会 出现较大的随机性等问题。 4 设备故障诊断方法的发展趋势 目前，设备故障诊断方法的发展趋势主要表现在混合 智能、智能机内测试技术和基于l I l t e m e t 的远程协作等 方面。 4 ．1混合智能故障诊断方法研究 将多种不同的智能故障诊断方法结合起来构成混合诊 断系统是智能故障诊断研究的发展趋势之一。结合方式主 要有专家系统与神经网络结合，C B R 与专家系统和神经网 络结合，模糊逻辑、神经网络与专家系统结合等。其中模 糊逻辑、神经网络与专家系统结合的诊断模型是最具有发 展前景的，也是目前人工智能领域的研究热点之一。但尚 有很多问题需要深入研究。总的趋势是由基于知识的系统 向基于混合模型的系统、由领域专家提供知识到机器学习、 由非实时诊断到实时诊断、由单一推理控制策略到混合推 理控制策略。 万方数据 2 0 1 0 年第5 期煤炭工程 射流泵抽真空装置的研究 李凯，胡乾坤 黄淮学院，河南驻马店4 6 3 0 0 0 摘要射流泵抽真空装置是煤矿自动排水系统的重要组成部分，针对抽真空控制设计过程 中存在的问题，进行了流场仿真和实验研究，讨论了抽真空过程中压力与速度的变化规律，阐述 了影响射流泵抽真空的主要因素，为理论分析作了有力的补充。 关键词射流泵；抽真空；负压 中图分类号T D 7 4 4文献标识码B 文章编号1 6 7 1 0 9 5 9 2 0 1 0 0 5 - 0 1 0 5 - 0 3 1 概述 煤矿井下排水系统是煤矿安全生产的有力保障，随着 科学技术的发展和煤矿安全要求的提高，井下自动排水系 统必将成为煤矿井下排水系统发展的必然趋势。从传统的 排水系统到自动排水系统的转换设计中，如何对排水系统 各环节进行控制是井下自动排水系统运行的关键‘“。射流 泵抽真空装置是井下排水系统的关键组成部分。在现如今 设计的一套自动排水系统中存在如下问题用电磁阀对射 流泵抽真空装置控制时，无法实现对水泵泵腔抽真空，排 水系统也就无法运行。针对自动排水系统设计中存在的用 电磁阀控制射流泵抽真空时射流泵不能完成抽真空动作和 什么是影响射流泵抽真空的主要因素这两个问题，本文从 理论和实验两方面对其进行研究。 4 ．2 智能机内测试技术研究 B I T 技术可为系统和设备内部提供故障检测和隔离的 自动测试能力。随着传感器技术、超大规模集成电路和计 算机技术的日益发展，B I T 技术也得到了不断完善。国内外 近年来的研究表明，B I T 技术是提高设备测试性的最为有 效的技术途径之一。目前，B I T 研究和发展趋势与自动测 试设备 A T E ，A u t o m a t i cT e s tE q u i p m e n t 日渐融合、应用领 域不断拓宽、发展为具有状态监控与故障诊断能力的综合 系统、智能化。 4 ．3 基于I n t e r n e t 的远程协作诊断技术研究 基于I n t e m e t 的设备故障远程协作诊断是将设备诊断技 术与计算机网络技术相结合，用若干台中心计算机作为服 务器，在企业的关键设备上建立状态监测点，采集设备状 态数据，在技术力量较强的科研院所建立分析诊断中心， 为企业提供远程技术支持和保障。当前研究的关键问题 远程信号采集与分析；实时监测数据的远程传输；基于 W e b 数据库的开放式诊断专家系统设计；通用标准。 5 设备故障诊断技术研究热点 目前，设备故障诊断方法的研究热点很多，大致可归 纳如下①多传感器数据融合技术；②在线实施故障检测 算法；③非线性动态系统的诊断方法；④混合智能故障诊 断技术；⑤基于I n t e m e t 的远程协作诊断技术；⑥故障趋势 预测技术；⑦以故障检测及分离为核心的容错控制、监控 系统和可信性系统研究。 参考文献 [ 1 ] l s m m a nR ．P r o P ．e s sf a a hd e t e c t i o nb a s e dO i lm o d e l i n ga n de s t i m a - t i o nm e t h o d s as u r v e y [ J ] ．A u t o m a t i e a ，1 9 8 4 ，2 0 4 3 8 7 4 0 4 ． [ 2 ] h e r m a nl L F a u l td i a g n o s i so fm s c h i n e av i ap a r a m e t e r 倒i I n m i 帆a n d k 训e 山9 ep r o c e s s i n g t u t o r i a lp 8 p 日[ J ] ．A u t o m a t i c a ，1 9 9 3 ，2 9 4 8 1 5 8 3 5 ． [ 3 ] K u m a m a r uK ，e la 1 ．R o b u s tf a u l td e t e c t i o nu s i n gi n d e xo fK u l l ． b a c kd i s c r i m i n a t i o ni n f o r m a t i o n [ z ] ．I n P r o e ．o fI F A Cw o r l d C o n g r e s s ，1 9 9 6 ． [ 4 ]李士勇．模糊控制、神经控制和智能控制论[ M ] ．哈尔 滨哈尔滨工业大学出版社，1 9 9 8 ． [ 5 ]高洪涛，王敏．证据理论在旋转机械综合故障诊断中应用 [ J ] ．大连理工大学学报，2 0 0 1 ，4 1 4 4 5 9 4 6 2 ． [ 6 ]胡涛．粗糙集理论在不确定性知识表达及故障诊断中的应 用研究[ D ] ．成都电子科技大学。2 0 0 1 ． 责任编辑赵巧芝 收稿日期2 0 0 9 1 2 1 5 作者简介李凯 1 9 7 9 一 ，男，山西忻州人，讲师，现在黄淮学院从事煤矿机械设备方面的研究及教学工作。 1 0 5 万方数据 机电设备故障诊断方法研究现状与发展趋势机电设备故障诊断方法研究现状与发展趋势 作者薛光辉， 吴淼， XUE Guang-hui， WU Miao 作者单位中国矿业大学北京机电与信息工程学院,北京,100083 刊名 煤炭工程 英文刊名COAL ENGINEERING 年，卷期2010，““5 被引用次数0次 参考文献6条参考文献6条 1.Iserman R Process fault detection based on modeling and estimation s-a survey 19844 2.Iserman R Fault diagnosis of machines via parameter estimation and knowledge processing-tutorial paper 19934 3.Kumamaru K Robust fault detection using index of Kullback discrimination ination 1996 4.李士勇 模糊控制、神经控制和智能控制论 1998 5.高洪涛.王敏 证据理论在旋转机械综合故障诊断中应用 20014 6.胡涛 粗糙集理论在不确定性知识表达及故障诊断中的应用研究 2001 相似文献10条相似文献10条 1.期刊论文 遆丽军 化工机械设备监测与故障诊断技术的研究现状 -中国科技纵横2010,““9 本文通过分析我国化工机械设备监测及故障诊断技术的研究现状和存在问题,提出了机械故障诊断技术的发展趋势. 2.期刊论文 阳同光.蒋新华.YANG Tong-guang.JIANG Xin-hua 感应电机故障诊断研究现状与发展趋势 -微电机 2010,434 感应电机在工业中扮演重要角色,它的可靠安全运行至关重要.由于感应电机结构、湿度以及温度的影响,感应电机的故障时有发生.感应电机在线故 障诊断的基本步骤包括提取故障信号、提取故障特征信息以及故障状态识别.首先在线提取故障信号,然后通过信号处理技术提取故障特征信息,最后通过 算法确定故障类别.文章对当前的感应电机在线故障诊断的研究现状和发展趋势进行探讨. 3.会议论文 魏伟 电机故障诊断技术研究现状与发展趋势 2009 研究不同场合、不同运行状态下电机故障诊断理论和技术是提高生产设备可靠运行的保证.介绍了电机故障诊断信号拾取处理和诊断方法;指出发展 方向. 4.期刊论文 电机故障诊断技术研究现状与发展趋势 -微电机2009,4210 研究不同场合、不同运行状态下电机故障诊断理论和技术是提高生产设备可靠运行的保证.介绍了电机故障诊断信号拾取处理和诊断方法;指出发展 方向. 5.学位论文 柳玉甜 未知环境中移动机器人故障诊断技术的研究 2007 随着移动机器人技术的发展，移动机器人被应用于许多场合，如未知领域的探索、搜救行动、军事等。在移动机器人的研究过程中，大部分研究 都是建立在系统能够以理想状态工作的基础上。但是，经验表明，移动机器人在真实环境中工作时，发生故障的现象还是很普遍的。尤其是在复杂的未 知环境中，移动机器人机械部件和控制系统极易出现故障，同时人类也无法对其进行直接干预（或人类干预的代价太高），如果故障没有检测出来或者 没有得到及时的处理，移动机器人将会以一种不可预测和危险的方式工作。这不仅会缩短移动机器人的使用寿命，严重时会使移动机器人不能进行正常 活动，甚至可能会导致灾难性的后果。因此，移动机器人故障诊断技术的研究具有重要的理论意义和实际应用价值。 本文针对当前移动机器人的故障诊断技术领域的研究现状，结合相关学科理论取得的新成果，研究了若干未知环境中移动机器人的故障诊断方法。 本文的主要工作和取得的研究成果如下 1．概述了国内外故障诊断技术的研究现状。对基于数学模型的故障诊断方法、基于信号处理的故障诊断方法和基于知识的故障诊断方法进行了分析 讨论。 2．详细讨论了未知环境中移动机器人的故障诊断问题。对移动机器人的系统组成、故障分类、各子系统的故障诊断方法进行了研究。并对移动机器 人的运动单元建立了运动学和动力学模型。 3．提出了一种基于多模型估计方法的神经网络故障诊断技术。建立了移动机器人运动单元的故障模型。提出的故障诊断方法利用小脑模型关节控制 器（CMAC）神经网络的分类逼近能力，建立故障征兆和故障类型之间的精确映射，以实现故障诊断任务。仿真实验证明了该故障诊断技术在移动机器人 故障诊断上的有效性和可行性。 4．提出了一种基于粒子滤波器的算法，用于解决移动机器人系统（包括离散故障状态和连续状态）故障诊断和预测问题。基于粒子滤波器的故障诊 断和预测算法通过一组带权值的粒子来估计系统的状态，以此计算故障状态的分布情况和故障发生的概率，从而判断是否发生故障以及所发生的故障类 型。仿真结果表明，所提出的故障诊断和预测方法能有效地诊断和预测移动机器人的故障模式。 5．提出了一种处理不同运动状态下移动机器人故障的诊断方法。该故障诊断方法将移动机器人的运动状态进行分类。在不同的运动状态下，考虑不 同的故障模式，并用卡尔曼滤波器组处理不同运动状态下不同模式的故障发生的概率，根据故障发生的概率值判断故障模式发生的可能性。与其他故障 诊断方法相比，该故障诊断方法有效改善了误诊和漏诊现象。仿真结果表明在移动机器人故障诊断上的有效性和可行性。 最后，对本文的研究工作进行了总结，并对移动机器人故障诊断的未来研究方向作了展望。 6.学位论文 宋刚 基于网络的数控机床远程协作诊断系统研究 2003 随着多功能数控机床的不断发展，其结构日益复杂，功能更加强大，使得数控机床在日常使用中的维护问题日渐突出，对于数控机床的维护单靠使 用者的维护能力已经很难完成设备保障任务。基于Internet的数控机床远程协作故障诊断技术以因特网为桥梁，利用维护专家的知识和经验对异地数控 机床发生的故障进行远程协作诊断，以提高设备的维护效率。数控机床远程协作故障诊断技术充分利用现代信息传输载体INTERNET，可在短时间内 实现故障信息的传递与收集，避免诊断专家疲于奔命的被动局面，大大提高故障诊断的效率。它有利于数据与知识的积累、资源的共享，实现异地协同 诊断，以弥补单个诊断系统领域知识的不足，提高诊断的可靠性和智能水平。 本文首先分析了数控机床常见故障，描述了故障诊断知识表示方法，构建远程协作诊断网络平台，然后针对故障诊断技术进行一系列研究，最后开 发了数控机床远程协作诊断系统软件，并利用该软件对数控机床进行了远程协作诊断试验。具体说来，本文的主要研究工作有以下几个方面 针对国内外数控机床远程协作诊断系统研究现状，根据数控机床的结构与功能特点，首先分析了数控机床经常发生的可能性故障以及排除这些故障 的具体方法和措施，基于Internet构建了一个数控机床远程协作诊断试验平台。设计了新的远程故障数据采集及信号处理功能模块，建立了数控故障诊 断知识的复合框架表示方法，为故障诊断系统提供信息资源。 根据目前故障诊断理论的研究现状和发展趋势，阐述了模糊技术与神经网络技术在数控机床故障诊断中应用的优缺点，在此基础上提出新的诊断推 理数学模型匹配滤波联想记忆神经网络，并以此模型为理论基础，结合SQL Server关系型数据库技术，开发了数控机床远程协作诊断专家系统软件 ，并具体实现数控机床远程协作诊断专家系统知识库的开发与管理。该软件将网络技术、数据库技术和诊断推理技术有机结合起来，实现多用户协同进 行故障诊断活动。 本文在最后利用该软件对数控机床所发生的故障进行远程诊断试验，诊断实例显示诊断结果准确可靠，表明利用本文提出的远程数据采集与传输模 块和故障诊断推理理论，可以快速、准确地诊断数控机床电器类故障和造成加工质量下降的机械类故障，并能指导现场操作人员快速排除故障。 7.期刊论文 丁涛.王芳.任工昌.DING Tao.WANG Fang.REN Gong-chang 旋转机械故障诊断研究现状 -机械设计与制 造2009,““12 对旋转机械故障产生的机理、特征提取、装置的开发与研究,分别进行了阐述.并且对旋转机械故障诊断的人工智能专家系统、模式识别技术、分形 理论、数据挖掘方法、信息融合技术的研究现状进行了综述. 8.学位论文 蒋一然 基于遗传神经网络的柴油机故障诊断技术研究 2009 本文在分析国内外智能诊断技术研究现状及柴油机故障诊断诸多方法的基础上，给出了一种基于遗传神经网络的柴油机故障智能诊断方法，并且对 柴油机燃油系统故障诊断问题进行了深入研究。 ⑴对故障诊断技术的研究现状及课题的研究内容进行了简要的论述，介绍了柴油机故障诊断的几种常见方法，并分析了神经网络故障诊断方法存在 的问题。 ⑵针对BP神经网络收敛速度慢和容易陷入局部极小值问题，将遗传算法和神经网络有机结合，利用遗传算法的全局搜索能力，优化网络的初始权值 和阀值，解决其本身固有的两个缺陷，进而提高了BP神经网络诊断故障时的准确性和快速性。 ⑶在MATLAB环境下进行仿真试验，把柴油机燃油系统典型故障数据作为遗传神经网络的训练样本，构建及训练网络，并对模拟故障进行诊断分析。 仿真试验结果表明，基于遗传神经网络的故障诊断结果与实测值具有良好的一致性，只要选择足够典型的原始故障样本训练遗传神经网络，网络的稳定 性就较好。基于遗传神经网络的故障模式识别方法能充分利用信息特征，实现输入与输出之间的映射关系，得出准确的诊断结果。 9.学位论文 汤美玉 基于KPCA-LSSVM的制粉系统中速磨煤机故障诊断 2008 目前我国电力工业进入了一个新的快速发展阶段,现代化大型火电机组向高参数、大容量方向发展,电厂系统设备日益趋于复杂化和集成化,系统的投 资也不断增加。与此同时,火电厂一些关键设备的可靠性、可用性、可维修性与安全性的问题也日益突出。磨煤机是火力发电厂制粉系统中的重要设备 ,通常必须在非常恶劣的条件下运行,其工作状况对整个电厂系统运行的安全性和经济性具有重要影响,能及时诊断故障和及时纠正就显得尤其重要,所以 进行磨煤机设备的故障诊断是十分必要的。有效的故障诊断与维修决策可以随时掌握磨煤机设备技术状况和应采取的措施,避免突发性故障和控制渐发故 障的发生,降低设备维修成本,增加设备可利用时间,从而提高设备的运行效益,创造良好的经济效益。因此,火力发电厂磨煤机的故障诊断意义十分重大。 由于磨煤机运行环境的复杂性,对其故障诊断的发展也比较缓慢,当今国内对磨煤机故障诊断的研究主要有三方面故障现象分析,故障树分析法和基 于信息融合技术的故障诊断。支持向量机方法由于具有理论完备、全局优化、泛化性能好等特点正成为人工智能研究领域的研究热点,而核主成分分析方 法由于具有特征提取速度快,特征信息保留充分等特点,也被越来越多的研究者所重视。本文将二者相结合应用于火电厂制粉系统中速磨煤机的故障诊断 中,本文主要的工作内容如下 1阐述了课题研究的背景和意义,概述了设备故障诊断技术的发展阶段,综述了设备故障诊断的技术方法以及国内外电站故障诊断技术的发展及应用 。同时对磨煤机故障诊断的研究现状进行了分析总结,指出现今国内对磨煤机故障诊断的研究主要有三方面故障现象分析、故障树分析法和基于信息融 合技术的故障诊断。在综述常用经验建模方法以及比较支持向量机与人工神经网络的基础上,提出了基于KPCA特征提取的LSSVM方法利用核主元分析 KPCA对数据进行特征提取,消除数据的相关性和噪声,提取包含样本数据信息的主元,降低样本空间的维数,这些新特征作为最小二乘支持向量机 LSSVM的输入,利用最小二乘支持向量机进行训练,建立中速磨煤机故障诊断模型。 2对核主成分分析KPCA进行了理论简介,同时介绍了最小二乘支持向量机LSSVM的基本原理及优缺点,随后简单地阐述了基于KPCA特征提取的 LSSVM建模。 3对制粉系统中速磨煤机的结构、工作原理与常见故障进行了分析。中速磨煤机运行中的常见故障有磨煤机内着火、磨煤机振动大、刮板断裂、磨 煤机负荷加不上、给煤过多、石子煤箱充满、磨煤机堵煤、磨煤机漏粉等,本文在介绍制粉系统中速磨煤机结构与工作原理的基础上,分析了故障发生的 原因及其影响因素,提出了主要故障的处理对策。 4以某电厂HP碗式中速磨煤机为对象进行了故障试验,获取了磨煤机的故障数据运用KPCA-LSSVM方 法进行了故障诊断建模；通过现场试验,随机抽取检验样本对该中速磨煤机故障诊断模型进行验证；同时探讨了在特定的核参数情况下,主元个数对故障 诊断正确率的影响关系。 通过以上工作,本课题得出以下结论 1通过对磨煤机故障诊断的研究现状进行分析总结,得出现今国内对磨煤机故障诊断的研究主要有三方面故障现象分析、故障树分析法和基于信 息融合技术的故障诊断。 2通过对神经网络与支持向量机的分析比较,结合核主成分分析KPCA方法,本文提出了基于KPCA特征提取的LSSVM方法,建立了火电厂制粉系统中速 磨煤机故障诊断模型。 3通过现场试验,随机抽取检验样本对所建立的中速磨煤机故障诊断模型进行验证,仿真结果与现场实际故障吻合,说明了此故障诊断模型准确度高 、泛化能力强。 4通过先优化选取最佳核参数,然后在最优核参数下针对不同的核主元个数进行分析,结果表明在特定的核参数情况下,主元个数为6时,可以获得较 高的故障诊断正确率,且此时主元个数也减缩到最佳值。 集成KPCA和LSSVM的磨煤机故障诊断方法为电站磨煤机故障实时诊断与预测提供了一种重要的手段,其具有运行时间短、适应范围广等优点,具有很好 的推广应用前景。 10.期刊论文 王发辉.刘秀芳.程艳霞.WANG Fa-hui.LIU Xiu-fang.CHENG Yan-xia 往复压缩机故障诊断研究现状及 展望 -压缩机技术2007,““2 叙述了往复压缩机故障诊断的意义及研究现状,对往复压缩机常见故障及机理进行了分析,并介绍了国内外一些常见的往复压缩机状态监测与故障诊 断的方法及其原理和特点,最后提出了往复压缩机的故障诊断技术的难点和发展方向,为从事该方面研究提供借鉴. 本文链接 授权使用黑龙江科技学院hljkjxy，授权号bd5b5d6a-117b-4672-96f7-9e11008f2af2 下载时间2010年10月16日