風(fēng)機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷
湖南湘潭4201了風(fēng)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)的人技模型。并以此模型為基礎(chǔ)。實(shí)現(xiàn)了風(fēng)機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷,風(fēng)機(jī)是大多企業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)中的關(guān)鍵設(shè)備,它不僅價(jià)格昂貴,而且般運(yùn)轉(zhuǎn)速度。功率大,當(dāng)發(fā)生故障,輕造成大量的經(jīng)濟(jì)損火,重則出現(xiàn)風(fēng)機(jī)葉輪飛出殼體人員重大傷的安全責(zé)任事故,因此,付風(fēng)機(jī)運(yùn)1狀態(tài)的適時(shí)監(jiān)測(cè)和故障診斷。則是保風(fēng)機(jī)良好運(yùn)行企業(yè)生產(chǎn)正常進(jìn)行的關(guān)鍵。本文就某大型企業(yè)回轉(zhuǎn)簾排煙風(fēng)機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷系統(tǒng)中使用時(shí)間印列分析進(jìn)廳了研究和探討。
并運(yùn)用結(jié)合現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)對(duì)研究進(jìn)行了實(shí)現(xiàn),結(jié)果符合預(yù)期設(shè)想。
1風(fēng)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)的時(shí)序建模原理時(shí)間序列是指按時(shí)間順序排列的組數(shù)據(jù),它作為某系統(tǒng)的輸出實(shí)際上是個(gè)信息凝集裝置,其數(shù)據(jù)的大小和順序蘊(yùn)介系統(tǒng)的固有特性和工作狀態(tài)的有關(guān)信息。時(shí)間序列模型是將動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)所蘊(yùn)含行時(shí)間序列建模在設(shè)備智能故障診斷中有著廣泛的收稿日期20,41013;收到修改稿日期2004124基金項(xiàng)目湖南省教育廳項(xiàng)目0冗440事信號(hào)分析與處理,大型設(shè)備的監(jiān)測(cè)與故障診斷研宄。
常用的種時(shí)序模型。
時(shí)間序列建模就是估計(jì)人只模型階次和自回歸系數(shù),本文采用赤池弘治在1973提的,31加10定階準(zhǔn)則確定階數(shù)?;脺?zhǔn)則,數(shù)為其中,為模型階數(shù)為序列個(gè)數(shù),為模型殘差方差,取人10取最小值時(shí)的模型階次1就是適用模型階次1.
1投型參數(shù)估計(jì),就是,計(jì)91.92,隊(duì)和這!1個(gè)參數(shù),由于故只要估計(jì)出,就可以估計(jì)出0,因此對(duì)人尺模參數(shù)2風(fēng)機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)故障診斷原理與流程設(shè)計(jì)風(fēng)機(jī)的狀態(tài)監(jiān)測(cè)包括適時(shí)監(jiān)控和趨勢(shì)預(yù)測(cè),即用振動(dòng)特征值作為監(jiān)測(cè)指標(biāo),當(dāng)特征值超過(guò)安全限定閥值時(shí),系統(tǒng)就給出報(bào)警,常用的特征值有均值方差烈度度峰峰值以及相關(guān)標(biāo)量值等,當(dāng)然有,還會(huì)通過(guò)軸心軌跡閣波德全息譜等打觀像實(shí)現(xiàn)狀態(tài)監(jiān)控,而趨勢(shì)預(yù)測(cè)則是在監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的基礎(chǔ)上報(bào)據(jù)時(shí)序數(shù)據(jù)建!1模型,預(yù)測(cè)未來(lái)發(fā)展尥勢(shì)來(lái)說(shuō)。向前預(yù)測(cè)最火步數(shù)1應(yīng)+人十校喂構(gòu)述所用到的時(shí)間序列數(shù)的分之,其狀態(tài)監(jiān)測(cè)流程如閣風(fēng)機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)和趨勢(shì)預(yù)報(bào)流程對(duì)風(fēng)機(jī)進(jìn)行故障診斷,本文米用統(tǒng)計(jì)識(shí)別法,以入1模型參數(shù)作為特征叫量,報(bào)據(jù)工程試驗(yàn)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)結(jié)果通過(guò)聚類(lèi)分析求得各種狀態(tài)的聚類(lèi)中心,從而建1標(biāo)準(zhǔn)特征向炕庫(kù)具休診斷流程如閣2.
闡2風(fēng)機(jī)時(shí)序故障診斷流程3風(fēng)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)建模在線監(jiān)測(cè)與故障診斷祖,8是肘31評(píng),公司在1982年推出的套考性能的數(shù)字計(jì)算和4視化軟件。它集數(shù)據(jù)分析矩陣運(yùn)算信號(hào)處理和形顯為體,試工程技術(shù)領(lǐng)域運(yùn)用最廣的的程序設(shè)計(jì)軟件,本文就利用丁語(yǔ)言來(lái)進(jìn)行風(fēng)機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)運(yùn)行狀態(tài)建模和故障診斷。
對(duì)于風(fēng)機(jī)的時(shí)序建模,最關(guān)鍵的是信號(hào)應(yīng)該為平穩(wěn)時(shí)間序列,因此首先應(yīng)該進(jìn)行預(yù)處理,預(yù)處理中專(zhuān)門(mén)程序如下來(lái)實(shí)現(xiàn)勢(shì)項(xiàng)后的數(shù)據(jù)數(shù),也1的系數(shù)為自回歸模型參數(shù)風(fēng)機(jī)的狀態(tài)監(jiān)主要是判斷特征量是否超過(guò)報(bào)警閥值,比較簡(jiǎn)單,這里主要介紹風(fēng)機(jī)的運(yùn)行趨勢(shì)預(yù)報(bào),其幾實(shí)現(xiàn)1賢程序如下yPA,bhb為特征M的倒順i序列。
時(shí)序模型建模的主要程序如下ypj=AB為階數(shù)上限般取卿,預(yù)報(bào)膂提取特征量信號(hào)預(yù)處理信號(hào)采集如架取預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)時(shí)間點(diǎn)為12.則運(yùn)用面的預(yù)測(cè)程序?qū)υ撈髽I(yè)風(fēng)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)預(yù)測(cè)的結(jié)果3,萬(wàn)。
從中容易看出,預(yù)測(cè)曲線和實(shí)測(cè)曲線非常接近,趨勢(shì)完全致。
對(duì)于風(fēng)機(jī)的時(shí)序故障診斷,取人只模型的自回歸參數(shù)為特征值,根據(jù)2的流程,風(fēng)機(jī)故障診斷的丁人1;主要程如下將樣本特征向量1聚類(lèi)為1種狀態(tài)障狀態(tài)序號(hào)在風(fēng)機(jī)的故障中,不平衡和不對(duì)中是兩種最常的故障,占所有風(fēng)機(jī)故障的半以上,對(duì)于某企業(yè)改斷,取12組風(fēng)機(jī)運(yùn)狀態(tài)模型參數(shù)特向。作為訓(xùn)練樣木,其中常狀態(tài)樣本不平衡狀態(tài)樣本不對(duì)狀態(tài)樣本各為4組。經(jīng)聚類(lèi)分析得出類(lèi)狀態(tài)特征向量的聚類(lèi)中心如下然后對(duì)下面這個(gè)待,斷的故障特征向景進(jìn)析運(yùn)算結(jié)果為即該故障狀態(tài)向量與不平衡狀態(tài)向量標(biāo)識(shí)順序?yàn)?之間的距離最小為789,故該故障為不平衡故障。
4結(jié)論對(duì)于時(shí)間序列分析在設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)與趨勢(shì)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用比較常,但用于智能故障診斷則比較少,本文通過(guò)運(yùn)用時(shí)序人只模型自回歸參數(shù)做特征量來(lái)進(jìn)行故障診斷研究,可以看出時(shí)間序列分析在設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷方面的實(shí)際價(jià)值。而隨著建模類(lèi)型的變化。選用的特征參數(shù)的不。,序分析在故障診斷領(lǐng)域的研究還有廣泛的研宄空間。值得我們?nèi)ゲ粩嗟靥接憽?/p>
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