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时间:2019-03-08
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1、分类号TQ050.7学号151020121密级全日制学术型硕士学位论文题目往复式压缩机气阀故障诊断与失效分析作者姓名党国栋导师姓名、职称吴伟教授学科(专业)名称动力机械及工程提交论文日期2018年5月25日学位论文创新性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果;也不包含为获得西安石油大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。
2、申请学位论文与资料若有不实之处,本人承担一切相关责任。论文作者签名:____________日期:____________学位论文使用授权的说明本人完全了解西安石油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西安石油大学。学校享有以任何方法发表、复制、公开阅览、借阅以及申请专利等权利。本人离校后发表或使用学位论文或与该论文直接相关的学术论文或成果时,署名单位仍然为西安石油大学。论文作者签名:__________日期:__________导师签名:__________日期:__________·注:如本论文
3、涉密,请在使用授权的说明中指出(含解密年限等)。I中文摘要论文题目:往复式压缩机气阀故障诊断与失效分析专业:动力机械及工程硕士生:党国栋(签名)导师:吴伟(签名)摘要作为通用机械的往复式压缩机,在重工业领域有着极其重要的地位,往复式压缩机所有故障中气阀故障占总故障数的60%以上,故针对往复式压缩机气阀进行故障诊断具有重要意义与实际价值。本文以安源化工有限责任公司的4M80型多级往复式压缩机为研究对象,经过在现场的实习与调研,根据采集到的设备运行数据与实习经验,分析气阀故障与压力信号变化的联系。本文主要通过对于支持向量机算法理论基础的研究学习与相
4、关背景的了解,总结了支持向量机在机械故障诊断领域的优势所在,最终确定该算法为本课题建立气阀故障诊断模型所用的智能算法。以4M80-22/26-224-BX型新氢压缩机三个压缩级的吸气与排气压力作为诊断模型的输入量,来确定故障的具体部位。最后在MATLAB软件中利用LIBSVM工具箱实现支持向量机算法在气阀故障诊断中的应用,同时引入遗传算法(GA)、交叉验证(CV)、粒子群优化算法(PSO)进行支持向量机的参数优化,以选取的径向基核函数与优化后的最佳参数c和g建立故障诊断模型,并用测试集数据进行准确率验证。仿真实验结果表明,利用遗传算法优化后的相
5、关参数所建立的支持向量机的气阀诊断模型有优异的识别性能。关键词:往复式压缩机气阀故障诊断支持向量机模式识别论文类型:应用研究II英文摘要Subject:FaultDiagnosisandfailureanalysisofReciprocatingCompressorValveSpeciality:PowerMachineryandEngineeringName:DangGuodong(signature)Instructor:WuWei(signature)ABSTRACTAsthereciprocatingcompressorofgenera
6、lmachinery,ithasanextremelyimportantpositioninthefieldofheavyindustry.Thefaultofthevalveinthereciprocatingcompressorismorethan60%ofthetotalnumberoffaults.Therefore,itisgreatpracticalsignificanceandpracticalvaluetodiagnosethefaultofthereciprocatingcompressorvalve.Thispapertak
7、esthe4M80multistagereciprocatingcompressorofAnyuanChemicalCo.,Ltd.astheresearchobject.Throughthefieldpracticeandinvestigation,theconnectionbetweenthevalvefaultandthepressuresignalchangeisanalyzedaccordingtothedataandpracticeexperienceoftheequipment.Inthispaper,theadvantageso
8、fSVMinthefieldofmechanicalfaultdiagnosisaresummarizedbystudyingtheresearchl
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