基于粒子群优化模糊聚类的煤气鼓风机故障诊断系统研究
基于粒子群优化模糊聚类的煤气鼓风机故障诊断系统研究【摘要】:煤气鼓风机是煤化工厂的重点关键设备,一旦停机会造成全公司的煤气无法平衡,同时,焦炉煤气无法回收而放空也影响了环保,因此对
【学位授予单位】:重庆大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:TQ545
【目录】:
- 摘要3-4
- ABSTRACT4-7
- 1 绪论7-13
- 1.1 设备故障诊断的目的和意义7-8
- 1.2 国内外设备故障诊断技术的研究现状和发展方向8-10
- 1.2.1 国外研究现状8-9
- 1.2.2 国内研究现状9
- 1.2.3 设备故障诊断发展方向9-10
- 1.3 课题背景、意义及主要内容10-11
- 1.3.1 课题来源及背景10-11
- 1.3.2 本文研究的意义11
- 1.4 论文的主要内容11-13
- 2 煤气鼓风机典型故障分析13-23
- 2.1 基本情况介绍13-14
- 2.2 煤气鼓风机转子常见故障分析14-17
- 2.2.1 转子不平衡14-15
- 2.2.2 转子不对中15-16
- 2.2.3 转子碰摩故障16-17
- 2.2.4 转子弯曲故障17
- 2.3 煤气鼓风机轴承的故障分析17-23
- 2.3.1 滑动轴承的故障机理17-18
- 2.3.2 滚动轴承的故障18-20
- 2.3.3 液力耦合器故障20-23
- 3 模糊聚类算法研究23-29
- 3.1 经典模糊理论23
- 3.2 模糊关系23
- 3.3 模糊聚类分析23-26
- 3.3.1 数据集的c 划分25
- 3.3.2 聚类目标函数25-26
- 3.4 模糊C 均值聚类算法(FCM)26-28
- 3.4.1 特征加权模糊聚类27
- 3.4.2 聚类有效性指标27-28
- 3.5 FCM 缺陷和不足28-29
- 4 基于粒子群优化模糊聚类的故障诊断算法研究29-39
- 4.1 粒子群优化算法29-30
- 4.1.1 算法原理29-30
- 4.1.2 PSO 算法流程30
- 4.2 基于PSO 的加权模糊聚类算法(PSO-WFCM)30-31
- 4.2.1 算法原理30-31
- 4.2.2 算法流程31
- 4.3 算法试验31-33
- 4.4 PSO-WFCM 在故障诊断中的应用33-39
- 4.4.1 特征提取33-34
- 4.4.2 故障样本聚类34
- 4.4.3 故障诊断实例34-39
- 5 基于PSO-WFCM 的煤气鼓风机故障诊断系统研究39-49
- 5.1 开发环境39
- 5.2 系统结构39-41
- 5.3 现场安装布置简图41-44
- 5.4 系统软件主要功能模块44-49
- 5.4.1 软件总体介绍44
- 5.4.2 数据采集模块44-45
- 5.4.3 PSO-WFCM 诊断算法实现45-46
- 5.4.4 PSO 故障数据库及PSO 设置46-49
- 6 结论与展望49-50
- 致谢50-51
- 参考文献51-53
- 附录 153-54
- 附录 254-56
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