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基于智能预警管理技术的状态监测系统研发与应用  
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【英文题名】 Research and Development of Condition Monitoring System Based on Intelligent Early Warning Management Technology and Its Application
【作者】 张栋梁;
【导师】 高金吉; 江志农;
【学位授予单位】 北京化工大学;
【学科专业名称】 计算机应用技术
【学位年度】 2011
【论文级别】 硕士
【网络出版投稿人】 北京化工大学
【网络出版投稿时间】 2012-01-11
【基金】 863高技术;
【关键词】 状态监测; 预警管理; 自学习; 专家系统;
【英文关键词】 condition monitoring; early warning; self-learning; expert system;
【中文摘要】 在石油化工、风电等企业中,设备状态监测是其进行安全生产的保证。但是目前的状态监测系统都是基于事后分析的,不能够很好的预测一些突发故障或者渐变性故障的发生,并且不能针对性对设备故障进行预测。针对设备早期故障比较难预测的问题,本文将智能预警技术引入到设备状态监测之中,提出了基于状态监测的预警技术,并以预警技术为理论依据开发完成了预警管理系统。本文主要研究了下几个方面的内容。 预警技术是进行故障分析诊断的基础,首先对基于监督学习的预警技术进行了深入的分析,主要研究了快变报警、缓变报警、轴心轨迹报警、轴心位置报警、以及趋势报警,解决了设备早期一些突发故障、渐变性故障、以及机械转子运行不正常的问题。其次研究了自定义参数预警技术,主要包括时域和频域两部分内容,自定义参数预警解决了传统预警不够灵活,对故障针对性不强的问题。最后研究基于规则的预警技术,它是针对特定设备的特定故障进行预警,对一些早期故障有显著的意义。 预警技术与专家系统的融合使得对设备的预警达到了另一个高度,首先对故障诊断专家系统及其原理进行了分析介绍。然后对基于规则的专家系统进行了细致的分析,其是本文中预警管理系统的一个重要模块。最后对预警技...
【英文摘要】 In corporations such as petrochemical industry and wind power industry, secure production is guaranteed by machinery condition monitoring. However, since current condition monitoring systems are based on analysis after event, they are not able to predict some emergent incidents or slow-changing breakdowns, or targeted predict equipments faults. Targeted on the issues of instruments'early detection is hard, this paper incorporates intelligent early warning technology into machinery condition monitoring and p...
【更新日期】 2012-02-27

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