位置:成果数据库 > 期刊 > 期刊详情页
往复式压缩机拉缸故障多参数统计监测诊断方法
  • ISSN号:1001-4551
  • 期刊名称:《机电工程》
  • 时间:0
  • 分类:TH138.21[机械工程—机械制造及自动化] TP24[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
  • 作者机构:[1]北京化工大学诊断与自愈工程研究中心,北京100029, [2]中国石油吉林石化公司炼油厂,吉林吉林132022
  • 相关基金:基金项目:国家重点基础研究发展计划(“973”计划)资助项目(2012CB026000)
中文摘要:

为减少或防止往复式压缩机拉缸故障等恶性事故的发生,将主成分分析法(PCA)应用到往复式压缩机拉缸的故障诊断中。采用某石化企业压缩机缸体绝对振动的加速度值,并提取了其特征参数;根据不同的特征参数对不同机械故障的灵敏度各不相同这一现象,将特征参数两两组合后,对组合效果图与经主成分分析法处理得到的效果图进行了比较分析。研究结果表明,采用主成分分析法,可以使往复式压缩机获得一个稳定的工作状态,且能很好地区分设备工况,解决了对其特征参数的选择问题,实现了往复式压缩机拉缸故障的早期预警。

英文摘要:

In order to raduce the accident of reciprocating compressor cylinder score fault and other malignant accidents, the principal component analysis (PCA) method was applied to fault diagnosis of reciprocating compressors. After analysis of cylinder absolute vibration acceleration of one petrochemical enterprise, multiple parameters were extracted. Due to that different characteristic parameter's mechanical fault sensitivity was different, every two parameters were put in a group, and then the combination pictures were analyzed and compared with the picture that comes from the PCA method. The results show that the principal component analysis method will gain a stable work effect to reciprocating compressor, and always reflect equipment's working condition effectively. Thus parameter selection problem is solved and the cylinder score fault early warning is realized.

同期刊论文项目
同项目期刊论文
期刊信息
  • 《机电工程》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:浙江省机电集团有限公司
  • 主办单位:浙江大学 浙江省机电集团有限公司
  • 主编:赵群
  • 地址:浙江省杭州市大学路高官弄9号
  • 邮编:310009
  • 邮箱:meem_contribute@163.com
  • 电话:0571-87239525
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-4551
  • 国内统一刊号:ISSN:33-1088/TM
  • 邮发代号:32-68
  • 获奖情况:
  • 《机电工程》杂志是《中文核心期刊要目总览》1997...
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,中国中国科技核心期刊
  • 被引量:12715