煤氣鼓風(fēng)機(jī)組狀態(tài)監(jiān)測(cè)與智能診斷系統(tǒng)的研制.pdf

1、煤氣鼓風(fēng)機(jī)是煤化工廠的重點(diǎn)關(guān)鍵設(shè)備，為了保證煤氣鼓風(fēng)機(jī)運(yùn)行的安全性和可靠性，建立一個(gè)對(duì)鼓風(fēng)機(jī)的運(yùn)行情況能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)，對(duì)發(fā)生的故障能夠早期預(yù)測(cè)、及時(shí)報(bào)警和準(zhǔn)確診斷的智能系統(tǒng)是十分重要的。本文針對(duì)煤氣鼓風(fēng)機(jī)的故障特點(diǎn)，利用面向?qū)ο蠹夹g(shù)、數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)和智能診斷等技術(shù)開發(fā)了煤氣鼓風(fēng)機(jī)組狀態(tài)監(jiān)測(cè)與智能診斷系統(tǒng)。文中介紹了該系統(tǒng)的基本功能，系統(tǒng)的一般構(gòu)成以及系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的一些關(guān)鍵技術(shù)。本文研究的重點(diǎn)是煤氣鼓風(fēng)機(jī)智能診斷系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)。
　　目前，模糊理

2、論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和專家系統(tǒng)已經(jīng)成為人工智能領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)，并在故障診斷領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，但三者在各自獨(dú)立的實(shí)際應(yīng)用中卻存在著一定的缺陷。本文經(jīng)過(guò)分析和比較三者的優(yōu)缺點(diǎn)，得出三者存在著很強(qiáng)的互補(bǔ)性，可以通過(guò)結(jié)合的方式來(lái)彌補(bǔ)各自不足的結(jié)論。因此本文將三者結(jié)合在一起，提出了一種模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與專家系統(tǒng)集成的故障診斷系統(tǒng)模型。并以煤氣鼓風(fēng)機(jī)為診斷對(duì)象，建立了煤氣鼓風(fēng)機(jī)故障智能診斷系統(tǒng),采用VC6.0程序開發(fā)工具和SQL Server2000數(shù)據(jù)庫(kù)

3、開發(fā)工具使該系統(tǒng)得以實(shí)現(xiàn)。本文將反映故障的振動(dòng)信號(hào)運(yùn)用模糊量化法進(jìn)行處理，使之能更好的反映故障的隨機(jī)性和不確定性。選用BP反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法獲取知識(shí)，通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連接模型表示知識(shí)，以充分利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)能力的優(yōu)勢(shì)。在傳統(tǒng)專家系統(tǒng)方法中，知識(shí)是通過(guò)符號(hào)以某種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來(lái)表示的。本文將煤氣鼓風(fēng)機(jī)故障知識(shí)庫(kù)信息分布到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、權(quán)值和閥值中，從而可以較好地表示專家知識(shí)。仿真結(jié)果驗(yàn)證了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于煤氣鼓風(fēng)機(jī)組振動(dòng)