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,因此对设备运行状态进行实时监控,对发生的故障能够准确诊断、及时报警,建立起一种智能诊断系统显得尤为重要。本文针对煤气鼓风机组的特点,在原有的一套煤气鼓风机在线监测系统基础上,综合运用各种技术,提出了一种基于粒子群优化模糊聚类的煤气鼓风机故障诊断算法,并将其用于现场实际应用。本文介绍了该算法的原理、基本实现方法、系统构成和各个功能模块。 当前,聚类分析已成为模式识别、人工智能领域研究的热点。基于目标函数的模糊聚类方法在故障诊断领域和图像识别领域中得到了广泛的应用,但该算法在实际应用中存在着一定的缺陷,该算法对初始值非常敏感,很容易陷入局部极值点而得不到最优解;针对大量和多维数据时,模糊聚类算法实时性也较差。粒子群算法(PSO)是一种基于群体的智能优化方法,通过模拟鸟群的行为来解决最优化问题。本文在模糊C-均值研究基础上,提出了一种基于粒子群优化模糊聚类(PSO-WFCM)的故障诊断算法,利用PSO的全局寻优能力,能够跳出局部收敛点,搜寻到最优解。实验模拟结果显示,PSO-WFCM比起传统的FCM算法有更快的收敛速度和聚类效果。本文在原有程序的基础上,通过VC和MATLAB的混合编程,描述了具体算法实现过程,并以VC和SQL server2000做为数据库软件开发工具,建立了粒子群故障聚类数据库,实现了基于PSO-WFCM的故障诊断系统。 至今,系统实现了数据采集和信号分析、实时状态监测、智能诊断、异常状况报警等功能,达到了预期的设计目的,满足了用户的要求,得到了用户的好评。 【关键词】：煤气鼓风机 故障诊断 粒子群优化 模糊聚类
【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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