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煤气鼓风机组状监测与智能诊断系统的研制
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Research and Development on
State Monitoring and Intelligent Faults
Diagnosis System for Gas Blowers
A Thesis Submitted to Chongqing University
in Partial Fulfillment of the Requirement for the
Degree of Master of Engineering
Chen Xinglong
Supervisor: Prof. Xie Zhijiang
Major: Mechanical Design and Theory
College of Mechanical Engineering of Chongqing
University , Chongqing, China
April, 2008
重庆大学硕士学位论文
煤气鼓风机是煤化工厂的重点关键设备，为了保证煤气鼓风机运行的安全性
和可靠性，建立一个对鼓风机的运行情况能够实时监测，对发生的故障能够早期
预测、及时报警和准确诊断的智能系统是十分重要的。本文针对煤气鼓风机的故
障特点，利用面向对象技术、数据库技术和智能诊断等技术开发了煤气鼓风机组
状态监测与智能诊断系统。文中介绍了该系统的基本功能，系统的一般构成以及
系统实现的一些关键技术。本文研究的重点是煤气鼓风机智能诊断系统的实现。
目前，模糊理论、神经网络和专家系统已经成为人工智能领域研究的热点，
并在故障诊断领域得到了广泛的应用，但三者在各自独立的实际应用中却存在着
一定的缺陷。本文经过分析和比较三者的优缺点，得出三者存在着很强的互补性，
可以通过结合的方式来弥补各自不足的结论。因此本文将三者结合在一起，提出
了一种模糊神经网络与专家系统集成的故障诊断系统模型。并以煤气鼓风机为诊
断对象，建立了煤气鼓风机故障智能诊断系统,
采用VC 6.0 程序开发工具和SQL
Server 2000 数据库开发工具使该系统得以实现。本文将反映故障的振动信号运用
模糊量化法进行处理，使之能更好的反映故障的随机性和不确定性。选用 BP
向传播神经网络，利用神经网络学习算法获取知识，通过神经网络的连接模型表
示知识，以充分利用神经网络学习能力的优势。在传统专家系统方法中，知识是
通过符号以某种数据结构来表示的。本文将煤气鼓风机故障知识库信息分布到神
经网络的网络结构、权值和阀值中，从而可以较好地表示专家知识。仿真结果验
证了模糊神经网络用于煤气鼓风机组振动故障诊断专家系统的合理性与可行性。
从现场安装投入试运行至今，系统实现了数据采集和信号分析、实时状态监
测和运行趋势分析、异常参数与异常状况报警与诊断等功能，达到了预期设计目
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，模糊神经网络，专家系统，故障智能诊断
重庆大学硕士学位论文
guarantee its security and dependability when operating, it is very significant to set up
a intelligence system which can monitor the s
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工程机械液压系统故障诊断与分析 毕业论文
常州机电职业技术学院 毕业设计（论文） 作 者： 学 号：
系 部： 汽车工程系 专 业： 汽车检测与维修专业 题 目： 工程机械液压系统故障诊断与分析 指导者： 评阅者： 2013 年 4 月 工程机械液压系统故障诊断与分析 摘 要 液压故障诊断是判断机械设备液压系统的运行状态是否正常，液压系统是否发生故障，确定液压设备发生故障的部位及产生故障的性质和原因。同时，液压系统是结构复杂且精密度高的机、电、液综合系统，系统具有机液耦合、时变性和非线性等特性。液压故障因故障点隐蔽、因果关系复杂、易受随机性因素影响、失效分布较分散，加大了故障诊断与检测的难度。 液压故障诊断是由现代机械设备及其元件的高度可靠性要求和需要迅速排除故障而提出的。在许多要害工业部门，已经逐渐发展机器状态监视和控 制技术，利用机器在运行过程中的二次效应来诊断机器的状态。二次效应，是指机器在运行中所出现的现象，如温升、噪声、振动、压力振摆、泄漏量、流量、润滑油状态、运动速度及各种性能指标。因此，深入研究这些现象，有助于逐步建立完善的诊断理论，发展完善的测试技术及实现预知维修，提高现代化维修技术水平，把定期维修改变为预知维修。这样，不仅可以节约大量的维修费用，减少许多不必要的维修时间，而且还可以大大增加机器设备的正常运行时间，大幅度地提高生产率，产生巨大的经济效益。 关键词： 工程机械 液压故障 诊断方法 故障诊断步骤 Ａ ＢＳＴＲＡＣＴ Hydraulic fault diagnosis is judge mechanical equipment of the hydraulic system running state is normal or not, whether the hydraulic system failure, determine the hydraulic equipment the failure of the parts and produce the nature and causes of the fault. At the same time, hydraulic system is complicated structure and high precision of machine, electricity, liquid comprehensive system, the system has the machine liquid coupling, changeable and nonlinear characteristics. Hydraulic failure due to a failure point concealment, causal relationships complex, vulnerable to random factors affecting, failure distribution is more dispersed, increase the fault diagnosis and the difficulty of the test. Hydraulic fault diagnosis is by modern mechanical equipment
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