天然氣壓縮機智能故障診斷系統(tǒng)研發(fā).pdf

1、在天然氣加氣子站中，壓縮機的壓縮介質(zhì)是易燃易爆的氣體，一旦達到爆炸極限濃度，就會發(fā)生壓縮機燃燒爆炸事故，壓縮機的運行狀態(tài)正常與否直接影響到加氣站的經(jīng)濟效益，甚至引發(fā)安全事故。因此，綜合運用數(shù)據(jù)采集、自動控制、計算機網(wǎng)絡(luò)、信息技術(shù)、人工智能等先進技術(shù)，研發(fā)面向天然氣壓縮機的實時監(jiān)控與智能故障診斷系統(tǒng)，將對天然氣壓縮機單臺設(shè)備的本地監(jiān)控擴展到對多臺設(shè)備的遠程監(jiān)控，實現(xiàn)對現(xiàn)場設(shè)備的集中管理，提高對天然氣壓縮機的實時監(jiān)控與故障診斷、排除效率，就

2、成為發(fā)展趨勢。
　　本文以西安昆侖液壓傳動機械廠生產(chǎn)的天然氣壓縮機為研究對象，結(jié)合公司實際情況與壓縮機客戶方的需求，開展了對壓縮機智能故障診斷系統(tǒng)的綜合性研究。
　　首先，本文簡單闡述了天然氣壓縮機的工作原理，總結(jié)了天然氣壓縮機運行過程中常見的故障，為案例庫的建立奠定了基礎(chǔ)，借鑒國內(nèi)外設(shè)備故障診斷技術(shù)構(gòu)建集成基于規(guī)則推理技術(shù)（Rule-Based Reasoning，簡稱RBR）與基于案例推理技術(shù)(Case-Based Re

3、asoning，簡稱CBR)的天然氣壓縮機智能故障診斷系統(tǒng)原型。
　　其次，在對故障診斷系統(tǒng)知識獲取、知識表示、檢索方法、系統(tǒng)修正等環(huán)節(jié)進行全面分析的基礎(chǔ)上，提出融合RBR與CBR技術(shù)構(gòu)建系統(tǒng)的集成推理模型:利用人工主動獲取的方式從領(lǐng)域?qū)＜夷抢铽@得知識建立知識庫;采用決策樹的方式表示規(guī)則、案例框架描述故障案例，利用數(shù)據(jù)庫將規(guī)則庫和案例庫綜合在一起進行表示;利用k-NN方法完成系統(tǒng)的檢索;并將衍生類比法用于案例庫的修正，完成對天然氣

4、壓縮機智能故障診斷系統(tǒng)運行原理的解釋。
　　最后，使用Java編程語言，開了發(fā)基于MySQL5.5數(shù)據(jù)庫的智能故障診斷系統(tǒng)，實現(xiàn)對天然氣壓縮機的集中實時監(jiān)控和故障的智能診斷。在壓縮機出現(xiàn)故障時，系統(tǒng)能夠?qū)託庾诱镜膲嚎s機進行實時監(jiān)控并自動、快速、準(zhǔn)確地分析故障原因、確定故障部位并給維修人員提供維修方案，有效地解決天然氣壓縮機故障診斷的瓶頸問題。
　　經(jīng)過企業(yè)的現(xiàn)場測試，驗證了所開發(fā)的智能故障診斷系統(tǒng)的可行性、準(zhǔn)確性和靈活性，