旋转机械故障诊断——自考开题报告

毕业设计（论文）开题 报告 软件系统测试报告下载sgs报告如何下载关于路面塌陷情况报告535n,sgs报告怎么下载竣工报告下载 表 学生姓名 李新月 学 号 20070802069 所在学院 应用技术学院 专业、班级 07 计软 指导教师 梁光华 指导教师单位 北京化工大学北方学院 毕业论文题目 网络故障诊断 实习单位   开 题 报 告 内 容 选题依据（选题经过，国内、国外研究现状，初步设想及突破点等） 自60年代以来，国外对旋转机械尤其是大型旋转机械的在线监测与故障诊断技术及其应用的研究取得了一定的成绩,并开发出了相应的工程实用在线监测与故障诊断系统。其中最有成效的有丹麦的B&K公司的2500型监测系统、美国BENTLY公司的ADRE系统、美国的WHEC系统、日本三菱公司的MHM管理系统以及意大利的SMAV等旋转机械状态监测系统。同时美国ENTER-IRD在其离线、在线振动检测和诊断系统及其检测仪器方面有其特色，现已为国内企业集团如宝钢、大亚湾核电站、渤海油田、大连石化等配套了大型旋转机组检测保护系统。 (2)国内研究现状 在国内，旋转机械故障诊断的研究起步于80年代中期，虽然起步较晚，但发展相当迅速。经过30多年的努力,从实践到理论都取得了巨大成果。一些大型企业借助高效的科研力量对通常的故障机理进行了深入的探索和研究,目前已经开发出一系列状态监测及故障诊断软件,如“20万千瓦汽轮发电机组振动检测与故障诊断系统2HX-10”、“高速旋转机械的状态监测及故障诊断系统RB-20”、“ZZB-1震动诊断工程软件包”、“汽轮机发电机组诊断专家系统”等。此外，目前许多高校和研究机构都有专门的队伍从事这方面的研究，如哈尔滨工业大学开发了MMMD系统并投入运行;西安交通大学等单位开发了RMMDS系统;由清华、哈工大、华中理工大、上海交大等联合完成的重大科技攻关项目“大型旋转机械状态监测分析与故障诊断研究技术”等,在理论研究与应用技术上都达到或已接近国际先进水平。 2.3发展动态 随着设备故障诊断技术与当代最新传感技术、最新信号处理、非线性原理和方法的相互融合;随着人工神经网络、虚拟现实、知识进程的发展及数据库等技术的日新月异,必然引起智能故障诊断技术在各个方面的不断发展。其发展趋势可概括如下： (1)多种知识表示方法的结合。在实际系统中,需要多种方式的组合才能表达清楚诊断知识,这就存在着多种表达方式之间的信息传递、信息转换、知识组织的维护与理解等问题,这些问题曾影响着对诊断对象的描述与表达。近几年在面向对象程序设计技术的基础上,发展了一种称为面向对象的知识表示方法,为解决这一问题提供了很有价值的途径。 (2)虚拟现实技术将得到重视和应用。虚拟现实技术是继多媒体技术后另一个在计算机界引起广泛关注的研究热点,是人们通过计算机对复杂数据进行可视化操作以及交互的一种全新的方式。应用该技术后,用户、计算机和控制对象被视为一个整体,通过各种直观的工具将信息进行可视化。可以预言,随着虚拟现实技术的进一步发展和在故障智能诊断与预知维护系统中的广泛应用。它将给故障智能诊断系统带来一次技术性的革命。 (3)专家系统与人工神经网络的结合。人工神经网络理论为故障智能诊断系统的发展开辟了崭新的途径。神经网络实现的是右半脑直觉形象思维的特性,而专家系统理论与方法实现左半脑逻辑思维的特性,二者有着很强的互补作用。 (4)数据库技术与人工智能技术相互渗透。由于人工智能技术缺乏像数据库系统那样较为成熟的理论基础和实用技术。所以结合数据库技术可以克服人工智能不可跨越的障碍,这也是智能系统成功的关键。对于故障诊断系统来说,神经网络技术一般比较庞大,因此可以借鉴数据库关于信息存储、共享、并发控制和故障恢复技术,改善诊断系统性能。 (5)故障诊断技术与网络技术的结合。越来越多的异地设备需协同工作, 因此将故障诊断技术与网络技术相结合进行远程分布式的诊断将越来越重要。远程故障诊断将能充分利用更多的技术支持和数据资源共享, 从而提高设备诊断的成功率。 (6)诊断装置的系统化、集成化。系统化是指把分散的诊断装置结合起来, 最终输出设备的整体诊断报告; 集成化是指随着电子元器件的尺寸越来越小, 对便携式诊断装置的要求越来越高。 2.4研究目的及意义 本课题以大型烟气轮机为研究对象，烟气轮机是炼油厂催化裂化装置核心机组——主风机组的关键设备,其运行质量的好坏不仅仅关系到装置能耗的高低，而且还影响到装置能否正常生产，因此，保证烟气轮机的正常运行成为各炼厂设备管理中的核心问题。但烟气轮机由于其工作环境及介质的特殊性，有些用户在运行过程中会出现这样那样的问题，如何保证烟气轮机长周期、无故障运行成为制造厂和炼油厂共同关注的课题。此外，烟气轮机运行一段时间后，其转子、二级静叶组(双级) 等部件由于磨损或其他问题不能继续使用，判断其是否更换还是维修，以及如何维修才能保证维修后的部件能够安全稳定地运行也成为烟气轮机设备管理的主要问题。 近年来,基于神经网络，并结合专家系统、模糊理论、小波变换和遗传算法等技术的大型烟气轮机故障诊断方法成为新的研究热点，相继出现了“模糊神经网络”、“小波神经网络”和“BP神经网络”等方法。但是仍然存在问题，有待进一步研究。小波神经网络 (Wavelet Neural Network, WNN)是以小波函数基为隐层节点的激发函数的神经网络，是小波理论与神经网络相结合的产物。神经网络的泛化能力和非线性映射能力，使之能够适用于解决烟气轮机故障诊断中的非线性问题,但在软故障实际检测中，由于不同的分类故障之间又不可避免地存在着模糊性，即不同的分类故障可能有相同或相近的故障特征向量，而这仅仅靠神经网络的泛化能力是无法解决的。而量子神经网络被认为是一种具有固有模糊性的网络，它的隐层单元采用多量子能级变换函数，每个多能级变换函数是一系列具有量子间隔偏移的S型函数之和，能将决策的不确定性数据合理地分配到各类故障中，从而减少故障识别的不确定度，提高模式识别的准确性。由于量子神经网络的隐层采用了量子神经元，因而可用于估计模糊数据集特征空间的结构，而传统的具有S函数隐层单元的神经网络不具备这个特。因此，研究神经网络在烟气轮机故障诊断与趋势预测中的应用具有重要意义，即： ①将大量机械设备运行状态信息的处理和整理工作交给系统高效完成，能够实现设备运行状态参数的计算机管理，从而最大限度地避免人为失误所带来的事故和不必要的经济损失； ②使机械设备工况监测实现数字化、 标准 excel标准偏差excel标准偏差函数exl标准差函数国标检验抽样标准表免费下载红头文件格式标准下载 化、程序化，为趋势预测及预知维修提供科学依据； ③推动设备维修 制度 关于办公室下班关闭电源制度矿山事故隐患举报和奖励制度制度下载人事管理制度doc盘点制度下载 的改革，从预防维修的静态维修制度向趋势预测及预知维修的动态维修制度的转变。这将在保证产品质量、提高设备的可靠性与可维修性、避免重大事故发生、降低突发事故危害性等方面，显示出巨大的经济效益和社会效益。 理论和实践的意义及可行性论述 北京机械工业学院机电系统测控北京市重点实验室，1980年称为机械动态特性研究室，现更名为机电系统测控实验室，该实验室2001年认定为北京市重点实验室，承担了国家863重点攻关、国家自然科学基金、国家科技攻关、机械工业技术发展基金等十余项重要纵向课题以及数十项较大横向科研课题，曾获国家科委“863” 计划 项目进度计划表范例计划下载计划下载计划下载课程教学计划下载 集体二等奖及省部级科技进步奖八项，发表学术论文三百余篇，出版与本项目相关的专著九部，多项研究成果推广。 北京机械工业学院的机械电子工程学科得到北京市重点建设学科的专项资助，现已装备了具有国内外先进的虚拟测控、设计和制造系统（如中科院计算技术研究所研制的基于知识的故障诊断专家系统平台（OKPS），美国NI公司Lab-PC-1200多功能数据采集卡、计算机硬件平台和LabVIEW、LabWindows/CVI软件开发平台（含最新版软件系统LabVIEW6I、LabWindows/CVI）），还装备了成套的基础仪器设备和本课题前期做的旋转机械状态监测及趋势预测实验样机（本特利转子实验平台），为课题的实现提供了基础性和试验性研究的条件。实验室还采集了燕山石化发电机组近几年的运行数据，为系统的实验验证提供了实际、可靠的数据来源。 量子计算和神经网络结合而产生的量子神经网络是新兴和前沿的学科之一，目前在全世界还处于研究者个体探索的阶段，发展还很不成熟。科学家研究量子神经网络一方面设计新型的量子神经网络模型，另一个方面研究某种模型的具体工作算法和实际应用。 在分析量子力学和量子计算理论中的一些原理和概念的基础上，很多学者通过设计神经网络拓扑结构和训练算法，已经提出新的量子神经网络模型。 （1）提出了量子M-P和感知器网络模型 （2）提出了带权值的量子神经网络模型 （3）提出了量子Hopfield神经网络模型 （4）提出了无权值的量子神经网络模型 （5）提出了量子多模式识别网络模型 综上，该课题的研究具备了坚实的理论基础支持及充分的软、硬件实验和研究的条件。 论文撰写过程中拟采取的方法和手段 1 查阅相关的文献：了解国内外该领域的研究现状以及采取的设计方法和应用的技术。 2 比较研究：比较不同的方法和技术，找出差异，分析各自的特点，以及各自的不足之处，在自己的设计中突出实用性的特点，为学校的具体情况服务。 。 计划进度 及其内容   设计（论文）各阶段名称 起 止 日 期 1 阶段一，调研收集相关的资料，研究论证利用专家系统进行机械故障诊断的方法及 方案 气瓶 现场处置方案 .pdf气瓶 现场处置方案 .doc见习基地管理方案.doc关于群访事件的化解方案建筑工地扬尘治理专项方案下载 的设计 11年04月10日——11年04月15日 2 阶段二，搭建数据采集系统，提取设备状态数据并进行预处理，为专辑知识库的建立做准备 11年04月15日——11年04月20日 3 阶段三，编程实现故障诊断及预知维护专家系统 11年04月21日——11年4月25日 4 阶段四，对系统进行实验验证，主要在实验室完成 11年4月25—4月28日 5 撰写论文 11年4月28——11年5月10日       指导教师 意    见 指导教师：                        200  年  月  日 答辩小组 意    见 答辩小组负责人：                  200  年  月  日 专业教研室 负责人意见 专业教研室负责人：                200  年  月  日 院    长 意    见 院长：                              200  年  月  日         注：纸张填写不够可另加附页，学生对开题报告的修改另附页。 本表在论文答辩后与对开题报告的修改一并归入学生论文资料。