往复压缩机气阀故障诊断方法研究

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1、北京化工大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。作者签名：盔131二日期．_⋯关于论文使用授权的说明学位论文作者完全了解北京化工大学有关保留和使用学位论文的规定，即：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属北京化工大学。学校有权保留并向国家有关部门或机构

2、送交论文的复印件和磁盘，允许学位论文被查阅和借阅；学校可以公布学位论文的全部或部分内容，可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存、汇编学位论文。口论文暂不公开(或保密)注释：本学位论文属于暂不公开(或保密)范围，在』L年解密后适用本授权书。口非暂不公开(或保密)论文注释：本学位论文不属于暂不公开(或保密)范围，适用本授权书。作者签名：导师签名：杰坼日期：学位论文数据集中图分类号THl65．3学科分类号470．3030论文编号1001020140693密级公开学位授予单位代码10010学位授予单位名称北京化工大学

3、作者姓名董作一学号2011200693获学位专业名称流体机械及工程获学位专业代码080704国家重点基础研究发课题来源研究方向故障诊断展计划论文题目往复压缩机气阀故障诊断方法研究关键词故障诊断，特征提取，模式识别，往复压缩机，气阀论文答辩日期2014．05．3l木论文类型基础研究学位论文评阅及答辩委员会情况姓名职称工作单位学科专长指导教师王华庆教授北京化工大学智能故障诊断评阅人1何立东研究员北京化工大学动力机械评阅人2江志农研究员北京化工大学故障诊断与自愈评阅人3评阅人4【评阅人5lI答辩委员会主席何立东研究员

4、北京化工大学动力机械答辩委员l高金吉教授北京化工大学故障诊断与自愈答辩委员2吴海琦高级工程师辽阳石化过程控制答辩委员3杨国安教授北京化工大学故障诊断答辩委员4江志农研究员北京化工大学故障诊断与自愈答辩委员5王维民副教授北京化工大学故障诊断注：一．论文类型：1．基础研究2．应用研究3．开发研究4．其它二．中图分类号在《中国图书资料分类法》查询。三．学科分类号在中华人民共和国国家标准(GB／T13745-9)《学科分类与代码》中查询。四．论文编号由单位代码和年份及学号的后四位组成。摘要往复压缩机气阀故障诊断方法研究

5、往复压缩机是我国石油化工、天然气等国民经济支柱产业的核心设备之一，具有排气压力高、热效率高、排气量比较稳定等优点，应用非常广泛，作用亦十分关键。尤其对于石油化工行业，它的运转状态直接关乎企业的经济效益。由于往复压缩机结构精密，易损部件多，工作时安全可靠性要求比较高，尤其是众多关键零部件结构复杂，且长期工作在高温高压的恶劣环境下，并受交变载荷的作用等原因，往复压缩机在使用过程中经常发生故障，无法正常运行，不仅影响了企业的安全生产，也给国家带来了一定的经济损失。往复压缩机故障类型纷繁复杂，与其它零部件相比，气阀最为

6、脆弱，故障发生频繁。据统计，往复压缩机有至少40％的故障发生在气阀上。因此，气阀工作状态的好坏，是往复压缩机正常运行的核心问题之一。在第一时间发现并判断出气阀故障的问题所在，并实施及时有效的维护手段，在保障安全生产及避免经济损失方面具有重要意义。由于往复压缩机故障诊断的复杂性，其故障诊断的难度也随之加大，使用单一参数难以确定故障，往往需要多种手段相结合，共同进行诊断。本文将小波阈值去噪与经验模态分解(EMD)方法相结合，按照频率将信号分解并去除噪声成分和其它干扰信息，同时引入统计学中的“归一化复杂度”，作为往复

7、压缩机排气阀故障诊断的识别因子，该因子能够将I北京化工大学硕士学位论文信号的复杂程度表达为0到1之间的某个数，以实现不同故障信号的区分。此外，本文还采用小波包分解方法提取信号特征频段能量，并构造了能量比参数，通过分析各故障状态不同频带能量比的变化，来识别故障类型。综合应用归一化复杂度及能量比，结合其他时域特征参数，提出了基于神经网络的往复机械故障智能诊断方法，实现了往复压缩机排气阀典型故障的智能诊断，并将目前常用的两种神经网络方法的诊断结果进行了对比。关键词：故障诊断，特征提取，模式识别，往复压缩机，气阀Abs

8、tractRESEARCHONFAULTDIAGNOSISMETHODS0FRECIPROCATINGCOMPRESSORVALVEABSTRACTReciprocatingcompressorisonecoreequipmentofthepillarindustryofthenationaleconomysuchaspetrochemicalindustry,naturalgas，w