面向服务架构的旋转机械智能诊断维修系统及工程应用研究

面向服务架构的旋转机械智能诊断维修系统及工程应用研究

论文摘要

流程工业装备日趋大型化、高速化、自动化和智能化,特别是广泛应用于石化、冶金、电力等流程工业中的高速透平驱动机械、大型离心式压缩机、通风机、过滤机以及离心泵等重大装备与生产工艺紧密相连,形成相互影响的庞大系统。这类系统一旦发生故障可能导致重大事故,并造成巨大经济损失。随着状态监测技术、早期预警技术、故障诊断分析技术和维修技术的理论研究发展及工程应用普及,对保障机组安全稳定运行、提高机组使用效率、延长机组使用寿命起到了重要的作用。随着国家“信息技术改造传统产业”的方针,各个企业不断加大对信息化建设的投入。但是,对于流程工业的设备安全风险管理信息化建设,不应简单理解为仅仅是上述各种技术及其工程应用的简单堆加,而是需要结合流程工业的特点、结合企业设备管理模式,建立一套可将上述各种技术有机集成的设备安全风险管理流程及体系结构,并形成一套既能包括设备基础管理、运行和检维修管理的主要功能,又能够整合各监测软件、专业分析软件,体现先进的管理理念,切实提高设备管理水平、降低企业设备运行风险、提高维修可靠性、降低维修成本的完整解决方案。本课题以设备诊断工程理论为指导,以流程工业旋转机械为研究对象,以旋转机械智能维修技术为研究主线,以提高大型旋转机械运行故障早期预警系统实时性、鲁棒性,提高大型离心透平压缩机故障诊断准确性以及故障诊断专家系统框架可扩充性,提高企业维修的计划性、维修的可靠性、降低维修成本为目标开展本文的各项研究内容,并在理论研究的基础上研制了“基于风险的动态智能维修平台”,在大型炼化企业推广应用。现将具体研究内容概要介绍如下:1)提出了基于“PDCA"(Plan(计划)—Do(执行)——Check(校核、分析)—Action(反馈及持续改进))戴明环的流程工业企业智能维修与安全风险管理流程,研究基于面向服务架构(Service-Oriented Architecture简称SOA)的新型企业级系统集成软件架构模型,并在此模型基础上研制开发了“基于风险的动态智能维修平台”。该平台可将企业在役运行的各种状态监测、故障诊断分析、风险分析,维修管理、资产管理等系统有机集成。并通过该平台所提供的业务流程及功能服务将企业的工程资产管理与设备安全风险管理相结合,逐步通过流程整合业务,形成设备安全风险管理机制。2)分析了传统的以可靠性为中心的维修理论在流程工业应用中存在的局限性和不足,提出了旋转机械基于风险的动态智能维修理论及方法。3)研制并开发运行故障早期预警系统。根据旋转机械各种典型故障特点,从故障诊断角度出发,有针对性的提取并分类组合监测预警特征参数集。并在此基础上,设计了由常规报警、快变报警、缓变报警有机结合的智能报警系统。同时,针对目前运行故障早期预警系统中特征参数报警阈值选取困难、误报率高、灵敏性低等问题,研究并建立特征值报警门限自学习系统,实现对特征参数集微小变化、变化趋势的实时捕捉。4)针对目前透平驱动离心式压缩机故障诊断专家系统的局限性和存在的问题,研究并设计了基于D-S证据理论的旋转机械故障诊断专家系统构架。该系统构架利用面向服务架构(SOA)实现多维诊断知识获取从而提高诊断的可靠性。提出了基于企业服务总线的故障诊断数据及知识融合体系拓扑结构。在分析透平驱动离心式压缩机故障机理的基础之上,总结了透平驱动离心式压缩机组用于故障诊断分析的故障空间以及征兆空间,提出了基于D-S证据理论的证据体与目标命题的融合推理规则和算法。

论文目录

  • 学位论文数据集
  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 第一章 绪论
  • 1.1 本课题研究的背景及意义
  • 1.2 大型旋转机械运行故障早期预警技术的历史、现状及存在问题
  • 1.2.1 状态监测技术历史与现状
  • 1.2.2 故障预测技术的历史与现状
  • 1.2.3 大型旋转机械运行故障早期预警系统存在的问题
  • 1.3 故障诊断技术研究的现状及存在的问题
  • 1.3.1 故障诊断技术与设备诊断工程
  • 1.3.2 故障诊断技术的研究现状
  • 1.3.3 大型离心透平压缩机故障诊断技术研究中存在的问题
  • 1.4 流程工业智能维修技术与工程资产管理研究的现状及存在问题
  • 1.4.1 维修技术的发展及研究现状
  • 1.4.2 智能维修技术与工程资产管理研究存在的问题
  • 1.5 本文研究内容及结构安排
  • 第二章 面向服务架构的维修信息化智能化研究
  • 2.1 引言
  • 2.2 设备安全风险管理流程分析及体系架构
  • 2.3 基于风险的动态智能维修技术研究
  • 2.3.1 设备诊断工程的发展与维修方式的变革
  • 2.3.2 维修工程目标
  • 2.3.3 以可靠性为中心的维修
  • 2.3.4 基于风险的动态智能维修
  • 2.3.5 基于风险的动态智能维修系统组成
  • 2.4 基于面向服务架构的系统集成模型
  • 2.4.1 企业系统集成模型现状及存在的问题
  • 2.4.2 面向服务的架构系统建模技术研究
  • 2.4.3 大型炼化企业工程资产管理信息化数据模型建模技术研究
  • 2.4.4 大型炼化企业工程资产管理信息化集成服务模型技术研究
  • 2.4.5 与ERP系统集成模型
  • 2.5 本章小结
  • 第三章 大型旋转机械运行故障早期预警技术
  • 3.1 引言
  • 3.2 故障特征曲线及故障检测点概述
  • 3.2.1 设备故障特征曲线定义
  • 3.2.2 故障诊断与故障预报
  • 3.2.3 设备故障P-F时间定义
  • 3.3 基于诊断知识的智能报警系统
  • 3.3.1 基于诊断知识的预警参数特征选取
  • 3.3.2 运行故障早期预警系统框架设计
  • 3.3.3 报警策略及门限自学习设计
  • 3.4 基于Elman神经网络的趋势预测算法研究
  • 3.4.1 Elman神经网络简介
  • 3.4.2 趋势预测模型比较分析
  • 3.4.3 趋势预测仿真实例及比较
  • 3.5 本章小结
  • 第四章 基于多源信息融合的集成化智能诊断系统的研究
  • 4.1 引言
  • 4.2 多源信息融合基本原理及层次结构
  • 4.2.1 信息融合的基本原理
  • 4.2.2 信息融合的层次结构
  • 4.3 D-S证据推理信息融合决策理论及方法
  • 4.3.1 D-S证据理论简介
  • 4.3.2 证据合成法则
  • 4.4 基于D-S证据理论的旋转机械多维诊断知识信息融合故障诊断方法
  • 4.4.1 基于企业服务总线的故障诊断数据融合系统的体系拓扑结构
  • 4.4.2 故障空间及识别框架的构成
  • 4.4.3 征兆空间及证据的选择与构成
  • 4.4.4 基于D-S证据理论的旋转机械多维诊断知识信息融合故障诊断模型
  • 4.4.5 基于D-S证据理论的旋转机械信息融合故障诊断的推理计算
  • 4.5 本章小结
  • 第五章 基于风险的动态智能维修平台研制及工程应用
  • 5.1 引言
  • 5.2 基于风险的动态智能维修平台应用实例
  • 5.2.1 企业设备安全风险综合管理平台层次模型分析
  • 5.2.2 企业设备安全风险综合管理整体架构
  • 5.2.3 基于风险的动态智能维修平台功能模块介绍
  • 5.2.4 基于服务模型的系统集成架构介绍
  • 5.3 本章小结
  • 第六章 结论与展望
  • 6.1 结论
  • 6.2 展望
  • 参考文献
  • 附录1 轴心位置计算方法
  • 附录2 判据数值化对照表
  • 致谢
  • 研究成果及发表论文
  • 作者和导师简介
  • 相关论文文献

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