基于模糊神经网络的气体密封故障诊断.pdf

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1、2011年12月润滑与密封Dec．20ll第36卷第12期LUBRICATIONENGINEERINGV01．36No．12DOI：10．3969／j．issn．0254—0150．2011．12．015基于模糊神经网络的气体密封故障诊断夏雄蔡纪宁李双喜张秋翔朱亮．(北京化工大学机电工程学院北京100029)摘要：针对传统的依靠单一参数对密封状态监测的不足，利用模糊神经网络处理问题的能力，综合多种密封参数的信息，建立针对密封状态监测的模糊神经网络系统，提出基于模糊神经网络的故障诊断的方法。该方法确定泄漏量、端面温度、气膜厚度、阻封气泄漏量作为密封的监测参数，并确定各个参数

2、的隶属函数；通过大量的历史数据、MAT—LAB模拟数据和专家知识分析得到各个特征参数值和修正值，建立5种密封状态的输出模式；通过隶属函数实现输人样本的模糊化；通过MATLAB编程来设计、优化神经网络结构，利用历史数据训练神经网络。通过实例分析验证了建立的模糊神经网络的实效性。关键词：模糊神经网络；故障诊断；气体密封中图分类号：TH136文献标识码：A文章编号：0254—0150(2011)12—064—4FaultDiagnosisofGasSealBasedonFuzzyNeuralNetworkXiaXiongCaiJiningLiShuangxiZhangQiuxi

3、angZhuLiang(CollegeofMechanicalandElectricalEngineering，BeijingUniversityofChemicalTechnology，Beijing100029，China)Abstract：Accordingtothedefectofsealconditionmonitoringdependingonsingleparameter，thesealconditionmonito—ringsystemwithfuzzyneuralnetwork(FNN)whichwellappliestosettinginformati

4、onproblemswasestablishedregardingthedifferentinformationofsealparameter．AfaultdiagnosismethodbasedonFNNwasputforward．Spillage，facetempera—ture，gasfilmthicknessandquenchgasspillagethataregiventhemembershipfunctionswereselectedasthesealmonito—ringparameter．Withsuficienthistoricaldata，theMAT

5、LABsimulationdataandexpe~knowledge，thecharacteristicpa—rametersandmodifiedvalueweredefined，theoutputmodelsoffivesealconditionswereestablished．Themembershipfunc—tionswereappliedtotransferinputdataintofuzzydata．Thedesign，optimizationandtrainingoftheneuralnetworkwerebasedontheMATLABprograman

6、dthehistoricaldata．Thefuzzyneuralnetworkwastestedbytheoriginaldataandprovedtobeeffectiveandreliable．Keywords：fuzzyneuralnetwork；faultdiagnosis；gasseal密封是各种旋转设备中保证主机正常工作的关键脑的逻辑处理能力，具有处理不精确、不确定信息的部件之一，在石油化工等行业中得到了大量的运用。能力，同时也可以充分利用专家知识和经验的优点。密封正常对设备安全运转具有很大的重要性⋯。据统模糊神经网络将两者融合起来，使得模糊神经网络具计，化

7、工企业连续生产中的泄漏是造成非计划停车的有两者的优点。而气体密封在监测时存在许多的模糊主要原因，工厂内60％的非计划停车与密封有关。和不确定因素，状态识别比较困难，本文作者采用模因此对密封进行状态监测和故障诊断十分必要，同时糊神经网络对气体密封进行状态监测和故障诊断。随着“视情维修”理念的深入发展，状态监测和故1模糊神经网络的机制障诊断技术也越来越得到重视，理论也越来也充实。根据模糊理论和神经网络的特点，首先基于模糊然而传统的依靠单一参数的方法无法准确评价密封的理论将输入的信号模糊化；然后利用神经网络对动静工作状态，且可靠性低