氧化鋁燒結(jié)窯排煙風(fēng)機(jī)信息融合故障診斷方法與系統(tǒng)研究.pdf

1、排煙風(fēng)機(jī)是國民經(jīng)濟(jì)建設(shè)中不可缺少的關(guān)鍵設(shè)備，對其進(jìn)行故障診斷方法的研究具有重要意義。當(dāng)前排煙風(fēng)機(jī)故障診斷手段主要是頻譜診斷，隨著智能診斷技術(shù)的發(fā)展，相繼出現(xiàn)了針對單個(gè)領(lǐng)域的診斷專家系統(tǒng)，如轉(zhuǎn)子故障診斷系統(tǒng)、電機(jī)故障診斷系統(tǒng)等，但由于排煙風(fēng)機(jī)結(jié)構(gòu)差異、環(huán)境惡劣等因素的影響，特別是在冶金、礦山等惡劣環(huán)境，診斷效果較差，為了提高排煙風(fēng)機(jī)監(jiān)測與故障診斷的準(zhǔn)確性，本文作者綜合運(yùn)用信息融合理論、提升小波信號(hào)預(yù)處理方法、盲源分離故障診斷方法、BP-A

2、RT2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷、多專家協(xié)同診斷理論等先進(jìn)理論和算法，對多傳感器信息在多層結(jié)構(gòu)上進(jìn)行多診斷方法的信息融合，并在理論研究的基礎(chǔ)上，開發(fā)了排煙風(fēng)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷微機(jī)集中式和DSP分布式兩種系統(tǒng)。 信號(hào)預(yù)處理方法中，在提升小波信號(hào)分析的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了改進(jìn)型小波去噪閾值函數(shù)和平滑遞變的自適應(yīng)提升小波函數(shù)，提出了基于信號(hào)局部特征的自適應(yīng)提升小波信號(hào)去噪方法，該方法在大型排煙風(fēng)機(jī)故障信號(hào)去噪處理中取得了良好的應(yīng)用效果。

3、 在故障源數(shù)不確定情況下的動(dòng)態(tài)源數(shù)估計(jì)中設(shè)計(jì)了引入拓展四階累積量矩陣的盲源分離動(dòng)態(tài)源數(shù)估計(jì)算法，并研究了根據(jù)源數(shù)與傳感器數(shù)的關(guān)系（正定、超定、欠定），選擇相應(yīng)分離算法的自適應(yīng)盲源分離故障診斷方法，該方法在數(shù)據(jù)融合層面能有效地識(shí)別和診斷排煙風(fēng)機(jī)動(dòng)態(tài)故障。 在特征融合層，研究了綜合BP網(wǎng)絡(luò)與ART2自適應(yīng)共振網(wǎng)絡(luò)二者優(yōu)點(diǎn)的改進(jìn)型BP-ART2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷方法，在ART2結(jié)構(gòu)的輸入層增加非線性映射隱層，通過非線性映射降低輸入特征的

4、維數(shù)，從而提高ART2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的診斷效率。在故障聚類中，提出了ART2警戒閾值的局部自適應(yīng)調(diào)整算法，對每個(gè)聚類設(shè)置各自的警戒閾值，并根據(jù)聚類結(jié)果與期望值的誤差來調(diào)整隱層映射權(quán)值；在聚類評判指標(biāo)上，采用雙重評判指標(biāo)，將信號(hào)與相應(yīng)聚類中心的幅值差，與警戒閾值一起作為判斷聚類的評判指標(biāo)，當(dāng)兩者同時(shí)滿足時(shí)聚類成功。從而提高了排煙風(fēng)機(jī)故障診斷的效率和準(zhǔn)確性。 針對排煙風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)子故障診斷、電氣故障診斷以及機(jī)電耦合故障診斷等各種診斷方法，在排煙

5、風(fēng)機(jī)機(jī)械診斷與電氣診斷的基礎(chǔ)上，研究了綜合時(shí)域診斷與頻域診斷相融合、機(jī)械診斷與電氣診斷相融合的黑板型多專家協(xié)同診斷系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了機(jī)械與電氣雙重角度的故障診斷。并將多專家診斷黑板結(jié)構(gòu)按照診斷邏輯劃分為8個(gè)信息層，分別包含相應(yīng)的診斷條件、診斷方法和診斷結(jié)論，并建立了相應(yīng)的黑板監(jiān)督機(jī)制，設(shè)計(jì)了多專家融合診斷算法。 在決策融合層，模仿診斷專家綜合考慮多個(gè)傳感器診斷信息，設(shè)計(jì)了多傳感器加權(quán)激勵(lì)融合方法，實(shí)現(xiàn)多個(gè)傳感器診斷結(jié)果相互比較與應(yīng)證，

6、根據(jù)兩兩傳感器診斷故障之間的相關(guān)加權(quán)激勵(lì)系數(shù)矩陣，分析各故障的相互激勵(lì)與增強(qiáng)程度，計(jì)算加權(quán)融合結(jié)果，最后將所有兩兩傳感器加權(quán)融合結(jié)果進(jìn)行綜合融合并歸一化，得出多傳感器故障融合診斷結(jié)果。并對多種診斷方法得到的局部診斷結(jié)果，采用D-S證據(jù)理論決策融合得到全局診斷結(jié)論。 在本文所研究的信號(hào)處理與故障診斷方法的基礎(chǔ)上，結(jié)合排煙風(fēng)機(jī)的力學(xué)分析與針對現(xiàn)場干擾信號(hào)的信號(hào)處理以及故障診斷的要求，研究開發(fā)了排煙風(fēng)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷微機(jī)集中式