基于Fuzzy ART神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的往復式壓縮機故障診斷研究.pdf

1、往復式壓縮機在石油、化工、機械等領(lǐng)域都起到關(guān)鍵性的作用，然而由于往復式壓縮機結(jié)構(gòu)復雜、易損件多等原因，在運行和生產(chǎn)過程中不可避免的要發(fā)生一些故障，嚴重時還可能會造成人員傷亡的事故，因此在第一時間發(fā)現(xiàn)并排除壓縮機故障是非常必要的。本文在這個前提下提出了基于改進的模糊自適應(yīng)諧振理論神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的壓縮機故障診斷方法，并設(shè)計了往復式壓縮機實時監(jiān)測與故障診斷平臺。
　　首先本文分析了往復式壓縮機經(jīng)常發(fā)生的故障，并對各類故障附帶的故障現(xiàn)象做了

2、深入的分析和研究，總結(jié)出各故障類與故障現(xiàn)象之間的對應(yīng)關(guān)系。
　　然后針對往復式壓縮機的故障特點提出了一種基于Fuzzy ART神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的壓縮機故障診斷方法。以往在處理大樣本數(shù)據(jù)分類時Fuzzy ART神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會發(fā)生連接權(quán)值“飽和”問題。針對這一缺陷，本文提出了一種改進的FuzzyART神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，不僅避免了連接權(quán)值“飽和”問題，同時保證了網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性。
　　接著對DF-5/10-40型往復式活塞壓縮機運行參數(shù)進行特征參

3、數(shù)的提取與歸一化，運用改進的Fuzzy ART神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對煤層氣增壓站壓縮機故障的實例數(shù)據(jù)進行故障診斷仿真。與普通的Fuzzy ART神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷結(jié)果進行比較，驗證出改進的Fuzzy ART神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷精度較傳統(tǒng)算法明顯提高，更適合投入到實際運行和生產(chǎn)使用中以準確排除故障，提高生產(chǎn)質(zhì)量。
　　最后以改進的Fuzzy ART神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法為核心，在.NET平臺上設(shè)計了往復式壓縮機實時監(jiān)測與故障診斷平臺，實現(xiàn)了往復式壓縮機重要熱力性能