造球機故障診斷技術(shù)及對承載建筑物舒適度評價研究.pdf

1、隨著現(xiàn)代機械設(shè)備大型化及自動化程度的不斷提高，大型機械在現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)中的作用越來越重要。而隨著多層工業(yè)廠房的日趨增多，大型旋轉(zhuǎn)機械高層安裝已成為發(fā)展趨勢。由此伴隨著兩大問題的產(chǎn)生：機械設(shè)備的故障診斷問題；大型旋轉(zhuǎn)機械對承載建筑物振動舒適度的問題。因此對大型旋轉(zhuǎn)機械進行故障診斷成為保障生產(chǎn)系統(tǒng)穩(wěn)定性和可靠性的重要手段，對大型旋轉(zhuǎn)機械引起的承載建筑物舒適度的研究更是為全面進行大型旋轉(zhuǎn)機械對承載建筑物的舒適度評價的建立提供參考依據(jù)。本文結(jié)合機

2、械學、建筑學、計算機科學。提出了大型旋轉(zhuǎn)機械的故障診斷的智能方法，同時結(jié)合結(jié)構(gòu)建筑的舒適度評價方法和標準對原來承載建筑物無定量標準進行定量化設(shè)計，為承載建筑物舒適度提供量化依據(jù)，同時為采取減振措施提供數(shù)據(jù)參考。
　　 本文以武鋼礦業(yè)有限公司鄂州球團廠造球機及承載建筑物為研究對象開展研究
　　 要想準確模擬諸多復雜環(huán)境下大型旋轉(zhuǎn)機械設(shè)備的故障診斷過程，需要大量的實驗和數(shù)據(jù)分析。目前，國內(nèi)外的研究技術(shù)多集中在實驗、數(shù)學模型分

3、析，以及用智能技術(shù)做故障診斷等方面。很顯然，實驗的方法需要花費很大的人力物力，數(shù)學模型方法主要是依據(jù)實驗數(shù)據(jù)及經(jīng)驗建立相應(yīng)的數(shù)學模型，誤差是難以避免的。
　　 造球機由承載建筑物高層支撐，造球機運行時的振動直接影響到承載建筑物的振動，建筑物的振動又反作用于造球機。故此造球機-承載建筑物耦合振動造成了故障診斷分析的更復雜性。
　　 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種智能處理技術(shù)，力圖模擬人類處理問題的方式去理解和利用信息。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制可通

4、過對網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及權(quán)值處理的自動調(diào)整而實現(xiàn)非生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的部分功能，能處理高維數(shù)、強干擾、難建模的工業(yè)過程，為大型旋轉(zhuǎn)機械設(shè)備的檢測和故障診斷提供了另一種可行的辦法。但是，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用過程中存在的主要問題是學習中不具備全局搜索能力，易陷入局部極小，而粒子群算法是基于群體智能理論的優(yōu)化算法，是一種種群的全局搜索策略，它是通過群體中粒子間的合作與競爭產(chǎn)生的群體智能指導優(yōu)化搜索。因此，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與粒子群算法融合可有效克服神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學習中的可靠性

5、低的問題，但傳統(tǒng)的融合算法只訓練網(wǎng)絡(luò)權(quán)值和閾值，存在冗余度高、收斂速度慢的問題，因此，本文采用一種嵌入免疫因子的免疫粒子群與LM(BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化算法的一種)融合算法，有效的解決這些問題。
　　 造球機運行時由于承載建筑物與造球機的耦合振動，造成樓板產(chǎn)生振動，其振動現(xiàn)象表明：樓板振動造成人對安全性的極大恐慌，通過權(quán)威部門的檢測承載建筑物及樓板的安全性是沒有問題的，這就涉及到舒適度問題，而對于建筑物舒適度的研究，少有涉及到大型旋轉(zhuǎn)

6、機械對承載建筑物的舒適度的問題，本論文已承載建筑物四樓樓板為研究對象，闡述了結(jié)構(gòu)建筑舒適度評價方法及標準，論文采用計權(quán)加速度評價方法，根據(jù)建筑物舒適度評價指標，結(jié)合國際國內(nèi)標準，對造球機的承載建筑物的樓板舒適度進行系統(tǒng)研究，提出了承載建筑物舒適度的量化標準，為進一步完善舒適度的評價體系提供素材。同時，更是為全面進行大型旋轉(zhuǎn)機械對承載建筑物的舒適度評價方法的建立和量化標準提供參考依據(jù)。
　　 根據(jù)已建承載建筑物的實際情況，本論文對