空气压缩机状态监测和故障诊断系统的研究

论文摘要

空气压缩机广泛应用于矿山、冶金、机械制造、化工行业等领域,是主要的动力生产设备。在企业的生产中起着重要的作用。空气压缩机状态监测与故障诊断技术是了解和掌握设备的运行状态、识别设备的异常表现,早期发现设备的故障征兆并预报设备状况发展趋势的技术。空气压缩机状态监测和故障诊断系统的研究,对以流水线为主的现代工业生产有着重要的意义。本文所做的工作如下：1、进行了空气压缩机状态监测系统软硬件设计。硬件系统由传感器、多通道数据采集器、上位机等构成。应用图形化开发平台LabVIEW进行软件开发并给出监测界面。2、根据故障树理论结合生产实际故障经验,对大型活塞式空气压缩机常见故障进行故障树分析。3、以模糊理论为基础,将模糊理论中可信度和加权值引入到故障树诊断中,完成对故障征兆、故障原因模糊概念的精确描述,最终实现基于模糊理论的故障树诊断。空气压缩机状态监测与故障诊断系统,能够掌握空气压缩机的运行状态,对设备的异常状态进行报警、停车。能够指导设备的维修、维护,保证设备运行正常。能够缩短了故障诊断时间,提高了故障诊断准确率。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 1 绪论
• 1.1 课题来源与背景
• 1.2 课题的提出及研究意义
• 1.3 课题研究的主要内容
• 2 系统设计方案
• 2.1 状态监测和故障诊断系统功能要求
• 2.2 空气压缩机故障时报警、停车要求
• 2.3 系统设计原则
• 2.4 系统的方案设计
• 2.4.1 系统的总体结构
• 2.4.2 系统的运行流程
• 2.5 本章小结
• 3 基于故障树的空气压缩机故障模糊分析
• 3.1 空气压缩机常见故障分析
• 3.2 空气压缩机故障树分析
• 3.2.1 故障树分析方法
• 3.2.2 空气压缩机系统的故障树分析
• 3.3 基于故障树的模糊分析
• 3.3.1 模糊数学的概念
• 3.3.2 模糊数学理论
• 3.3.3 将加权值引入模糊理论的推理模型
• 3.3.4 基于可信度的模糊推理在故障树中的应用
• 3.3.5 模糊理论的故障诊断实例分析,
• 3.4 本章小结
• 4 系统的硬件设计
• 4.1 监测点的选取与布置
• 4.1.1 压缩机设备结构特点
• 4.1.2 机组监测点的布置
• 4.2 传感器的选型
• 4.3 数据采集与处理系统
• 4.3.1 数据采集
• 4.3.2 数据采集及处理系统硬件组成
• 4.3.3 数据采集及处理工作流程
• 4.3.4 采集器与上位机的连接
• 4.4 硬件系统的抗干扰措施
• 4.5 本章小结
• 5 系统软件设计
• 5.1 系统软件的解决方案
• 5.2 上位机状态监测软件的设计
• 5.3 空气压缩机状态监测、故障诊断界面
• 5.4 空气压缩机计算机故障诊断实例
• 5.5 本章小结
• 6 结论与展望
• 致谢
• 参考文献
• 附录 攻读学位期间的发表论文