選煤機(jī)械故障特征提取與診斷規(guī)則的研究.pdf

1、隨著生產(chǎn)力的發(fā)展,選煤廠旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備越來越復(fù)雜,應(yīng)用也越來越廣泛,一旦發(fā)生事故,將會(huì)造成嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)損失。對(duì)選煤廠旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備進(jìn)行在線狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷具有較大的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益。針對(duì)選煤廠的重要機(jī)械設(shè)備提取設(shè)備故障特征并基于專家系統(tǒng)設(shè)計(jì)診斷規(guī)則是本文的重要研究內(nèi)容。
　　本文以選煤廠重要旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備為研究對(duì)象,分析了主要故障及故障情況下的信號(hào)特征,并設(shè)計(jì)了相應(yīng)的專家規(guī)則。首先,獲取旋轉(zhuǎn)機(jī)械進(jìn)行簡易診斷和精密診斷的診斷數(shù)據(jù),對(duì)旋轉(zhuǎn)

2、機(jī)械振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行時(shí)域信號(hào)示性參數(shù)的提取和功率譜故障特征頻率幅值的提取。然后,針對(duì)選煤廠機(jī)械設(shè)備振動(dòng)信號(hào)噪聲大的問題,對(duì)診斷參數(shù)進(jìn)行時(shí)域平均處理以減小噪聲對(duì)診斷的影響。同時(shí),為了能得到正確的診斷結(jié)果,需要為診斷參數(shù)設(shè)置合適的診斷閥值,本文采用正常值乘以經(jīng)驗(yàn)系數(shù)的方法求取診斷參數(shù)的診斷閥值。之后,本文結(jié)合選煤廠機(jī)械設(shè)備的故障機(jī)理給出了診斷流程,基于診斷流程,采用專家系統(tǒng)知識(shí)的框架表示法和產(chǎn)生式表示法設(shè)計(jì)出專家規(guī)則。最后,系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)采用Lab

3、VIEW對(duì)旋轉(zhuǎn)機(jī)械的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和故障特征的提取,形成專家系統(tǒng)的事實(shí)庫,采用CLIPS作為專家推理引擎,根據(jù)煤礦設(shè)備特征來設(shè)計(jì)專家診斷規(guī)則。
　　輸入仿真的時(shí)域振動(dòng)波形數(shù)據(jù),LabVIEW數(shù)據(jù)處理和故障特征提取模塊能得到正確的時(shí)域信號(hào)示性參數(shù)和故障特征頻率,能夠很好地進(jìn)行故障特征的提取。輸入仿真的故障時(shí)域振動(dòng)波形數(shù)據(jù),系統(tǒng)將得出專家診斷結(jié)論。將仿真的診斷結(jié)果和理論分析的結(jié)果進(jìn)行比較,通過專家規(guī)則診斷的結(jié)果和理論分析的診斷結(jié)