（化工过程机械专业论文）气体密封端面运行状态监测和故障诊断技术的研究.pdf

学位论文数据集 i l i i i ilul ui iif llul li il y 2 13 9 0 0 6 中图分类号 t b 4 2学科分类号53 0 3 1 论文编号 1 0 0 1 0 2 0 1 2 0 6 4 5 密 级公开 学位授予单位代码 10 0 1 0 学位授予单位名称北京化工大学 作者姓名夏雄 学号 2 0 0 9 0 0 0 6 4 5 获学位专业名称化工过程机械获学位专业代码 0 8 0 7 0 6 课题来源其他项目研究方向流体密封 论文题目气体密封端面运行状态监测和故障诊断技术的研究 关键词气体密封，模糊神经网络，试验研究，声发射 论文答辩日期 2 0 1 2 6 1论文类型应用研究 学位论文评阅及答辩委员会情况 姓名职称工作单位学科专长 指导教师蔡纪宁高工北京化工大学化工过程机械 评阅人1张秋翔高工北京化工大学化工过程机械 评阅人2李双喜副教授北京化工大学化工过程机械 答辩委员会主席钱才富教授北京化工大学化工过程机械 答辩委员1 杨卫民教授北京化工大学聚合物加工 答辩委员2 江波教授北京化工大学聚合物加工 答辩委员3张有忱教授北京化工大学机械设计和摩擦学 答辩委员4薛平教授北京化工大学聚合物加工 答辩委员5周俊良教授北京化工大学工业设计 答辩委员6 张亚军教授北京化工大学聚合物加工 答辩委员7王华庆教授北京化工大学故障诊断信号处理 注：一论文类型：1 基础研究2 应用研究3 开发研究4 其它 二中图分类号在中国图书资料分类法查询。 三学科分类号在中华人民共和国国家标准( g b t13 7 4 5 9 ) 学科分类与 代码中查询。 四论文编号由单位代码和年份及学号的后四位组成。 摘要 气体密封端面状态监测和故障诊断技术的研究 摘要 气体密封是一种非接触式的密封形式，由于具有良好的密封性能 使其在各个领域得到了广泛的应用。当然随着使用率越来越高，使用 场合越来越重要，气体密封出现故障的几率也越来越大。为了提高气 体密封的使用安全性，本文针对气体密封端面运行状态和故障诊断进 行研究。 本文首先通过神经网络和模糊系统的相关知识，确定气体密封故 障分析的相关参数和各自的隶属函数。然后通过建立m a t l a b 程序， 利用统计的相关数据，建立学习样本和诊断样本，在多次仿真优化的 基础上，最后建立有效的模糊神经网络，并通过诊断样本对该模糊神 经网络用于气体密封进行故障诊断分析的有效性进行检验。同时本文 通过设计声发射气体密封试验台，对气体密封端面运行状态的有关参 数( 转速、密封气压力、阻封气压力) 与声发射信号之间的关联性进 行试验研究，并用理论进行分析论证，同时提出利用声发射信号对气 体密封进行故障诊断分析的办法。 本文通过建立模糊神经网络对气体密封故障诊断提出了新的运 用方法，同时设计出声发射气体密封试验装置，为气体密封端面运行 状态的研究提出了新的思路。 关键词：气体密封，模糊神经网络，试验研究，声发射 北京化工大学硕士学位论文 i i a b s t r a c t i n v e s t i g a t i o no nf a u l td i a g n o s i sa n d c o n d i t i o nm o n i t o r i n go fs e a lf a c eo ng a s s e a l a b s t r a c t g a ss e a li saf o r mo fn o n - c o n t a c ts e a l i n g ，i ti sw i d e l yu s e di nt h e p e t r o l e u mc h e m i c a li n d u s t r y ，a v i a t i o n ，e t cb e c a u s eo ft h ew e l ls e a l i n g p e r f o r m a n c e w i t hm o r ea n dh i g h e ru t i l i z a t i o nr a t ea n dt h eu s a g e s i t u a t i o nm o r ei m p o r t a n t ，t h ef a i l u r eo ft h ep o s s i b i l i t yo fg a ss e a l i n gi s i n c r e a s i n g i no r d e rt oi m p r o v et h eu s i n gs a f e t yo ft h eg a ss e a l i n g ，t h i s a r t i c l ei sf o c u so nt h ef a i l u r eo fg a ss e a la n dc o n d i t i o nm o n i t o r i n go fs e a l f a c e t h er e l a t e dp a r a m e t e r so fg a ss e a lf a i l u r ea n dh e i r m e m b e r s h i p f u n c t i o n sa r ef i r s td e t e r m i n e db yu s e do f f u z z y n e u r a ln e t w o r kk n o w l e d g e i nt h i sp a p e r t h e nt h ee f f e c t i v ef u z z yn e u r a ln e t w o r ki ss e tu pt h r o u g h t h ee s t a b l i s h m e n to ft h em a t l a b ，t h eu s i n go fs t a t i s t i c a ld a t a ，b u i l d i n g t h e l e a r n i n gs a m p l e s a n d d i a g n o s i ss a m p l e ，m a n y s i m u l a t i o n o p t i m i z a t i o n s a tl a s t t h ee f f e c t i v e n e s so ft h es a m p l ef u z z yn e u r a l n e t w o r ki sc h e c k e db yt h ed i a g n o s i ss a m p l eo fg a ss e a l t h ea c o u s t i c e m i s s i o ng a ss e a lt e s tb e di sa l s od e s i g n e dt ot e s tt h er e l a t i o n s h i pb e t w e e n t h er e l a t e dp a r a m e t e r s ( s p e e d ，s e a lg a sp r e s s u r e ，t h eg a sp r e s s u r es e a l r e s i s t a n c e ) a n dt h eg a ss e a la n da c o u s t i ce m i s s i o ns i g n a l ，t h et e s tr e s u l t s a r e c o m p a r e dw i t ht h et h e o r y ，a n da t t h es a m et i m e ，s o m er e l e v a n t 北京化工大学硕士学位论文 m e t h o do fg a ss e a lf a i l u r ea n a l y s i sa n dt h ea c o u s t i ce m i s s i o ns i g n a li s p u t t e df o r w a r d an e wu s i n gm e t h o da b o u tf u z z yn e u r a ln e t w o r ks t r u c t u r eo nt h eg a s s e a l i n gf a i l u r ed i a g n o s i si sp u tf o r w a r da n dt h ea c o u s t i ce m i s s i o ng a s s e a l i n g t e s tb e di ss e tu pi nt h i sp a p e r ，w h i c hp u tf o r w a r dn e wi d e a si ng a s s e a lf a i l u r ed i a g n o s i sr e s e a r c ha n dc o n d i t i o nm o n i t o r i n go fs e a lf a c e k e y w o r d s ：g a ss e a l ，f u z z y n e u r a ln e t w o r k ，e x p e r i m e n t a ls t u d y ， a c o u s t i ce m i s s i o n i v 目录 目录 第一章绪论1 1 1 课题来源、研究目的和意义1 1 2 故障诊断研究进展1 1 2 1 密封故障诊断的进展“l 1 2 2 声发射技术在故障诊断中的研究进展3 1 2 3 模糊神经网络在故障诊断中的研究进展一4 1 3 本课题研究内容5 第二章模糊神经网络在气体密封故障诊断中的应用研究7 2 1 神经网络的理论7 2 1 1 神经网络的基本结构“7 2 1 2 神经网络的数学原理一8 2 2 模糊系统在气体密封故障诊断的运用研究1 2 2 2 1 隶属度1 2 2 2 2 隶属函数1 2 2 2 3 基于模糊神经网络气体密封故障诊断参数的确定1 3 2 3 模糊系统和神经网络的结合1 6 2 4 气体密封模糊神经网络的建立和仿真1 9 2 4 1 基于模糊神经网络气体密封状态的确定1 9 2 4 2 模糊神经网络m a t l a b 程序的建立和学习过程2 0 2 4 3 气体密封模糊神经网络的故障诊断过程2 7 2 5 本章总结3 0 第三章基于声发射的气体密封试验研究3 1 3 1 声发射技术31 3 1 1 气体密封声发射信号来源分析3 1 3 1 2 声发射技术适用于气体密封的可行性分析3 5 3 1 3 气体密封声发射信号处理技术分析3 6 n 北京化工大学硕士学位论文 3 2 基于声发射的气体密封试验研究3 7 3 2 1 试验研究的目的和方案3 7 3 2 2 气体密封声发射试验台3 7 3 2 2 1 声发射系统组成3 8 3 2 2 2 气体密封装置试验台4 2 3 3 试验数据及处理4 4 3 3 1 转速大小对声发射信号的影响4 4 3 3 2 阻封气压力对声发射信号的影响4 8 3 3 3 密封气压力对声发射信号的影响5 2 3 3 4 碰摩对声发射信号的影响5 3 3 3 5 重复性试验和有关去噪处理5 4 3 4 本章总结5 5 第四章总结与展望5 7 4 1 总结5 7 4 1 1 模糊神经网络在气体密封故障诊断中的研究5 7 4 1 2 基于声发射的气体密封试验研究5 7 4 2 展望5 8 参考文献5 9 致谢6 2 研究成果及发表的学术论文6 3 作者和导师简介6 5 v i co n t e n t s c h a p t e r 1o v e r v i e w l 1 1r e s o u r s e ，o b j e c t i o na n ds i g n i f i c a n c e 1 1 2t h ed e v e l o p m e n to ff a u l td i a g n o s i s 1 1 2 1t h ed e v e l o p m e n to ff a u l td i a g n o s i sa b o u ts e a l 。1 1 2 2t h eu s i n go fa c o u s t i ce m i s s i o n i nf a u l td i a g n o s i s j 1 2 3t h eu s i n go ff u z z yn e u r a ln e t w o r ki nf a u l td i a g n o s i s 4 1 3r e s e a r c hc o n t e n t s ) c h a p t e r2t h eu s i n g o ff u z z yn e u r a ln e t w o r ki ng a s s e a lf a u l t d i a g n o s i s 7 2 1n e u r a ln e t w o r kt h e o r y 7 2 1 1n e u r a ln e 时o r ks t r u c t u r e 一7 2 1 2n e u r a ln e t w o r km a t h e m a t i c a lp r i n c i p l e 2 2t h e u s i n g o ff u z z ys y s t e mi ng a ss e a l i n gf a u l td i a g n o s i s ”1 2 2 2 1m e m b e r s h i p 1 2 2 2 2m e m b e r s h i pf u n c t i o n “i z 2 2 3t h ed e t e 衄i n a t i o no fg a ss e a lp a r a m e t e r sb a s e d o nt h ef u z z yn e u r a ln e t w o r k 13 2 3t h ec o i n b i n a t i o no f f u z z ys y s t e ma n d n e u r a ln e t w o r k 1 0 2 4t h ee s t a b l i s l n e n ta 1 1 ds i m u l a t i o no f f u z z y n e u r a ln e t w o r ko f g a ss e a l 1 9 2 4 1 t h ed e t e r m i n a t i o no f s e a ls i t u a t i o nb a s e do n t h ef u z z yn e u r a ln e t w o r k 。1 9 2 4 2t h ee s t a b l i s h m e n t 吼dl e a r n i n go ff u z z y n e u r a ln e t w o r kb a s e do nm a t l a b 2 0 2 4 3t h ef a u l td i a g n o s i sp r o c e s so fg a ss e a lb a s e do nf u z z y n e u r a ln e t w o r k 2 6 2 5s u m m a r y j u c h a p t e r3t h ee x p e r i m e n t a lr e s e a r c ho fg a ss e a lb a s e d o na c o u s t i c e m i s s i o n 一3 1 3 1a c o u s t i ce m i s s i o n 一3 1 3 1 1t h es o u r c eo f g a ss e a la c c o u s t i ce m i s s i o ns i g n a l 3 1 3 1 2t h ef e a s i b i l i t ya n a l y s i so fa c o u s t i ce m i s s i o nt e c h n o l o g yi ng a s s e a l 3 6 北京化工大学硕士学位论文 3 1 3t h ea n a l y s i so fg a ss e a la c o u s t i ce m i s s i o ns i g n a lp r o c e s s i n gt e c h n o l o g y 3 6 3 2t h ee x p e r i m e n t a lr e s e a r c ho fg a ss e a lb a s e do na c o u s t i ce m i s s i o n 3 7 3 2 1t h ep u r p o s ea n ds c h e m eo f t h ee x p e r i m e n t a lr e s e a r c h 一3 7 3 2 2t h e e x p e r i m e n td e v i c eo f a c o u s t i ce m i s s i o ng a ss e a l 3 8 3 2 2 1a c o u s t i ce m i s s i o ni n s t m m e n t “3 8 3 2 2 2t h et e s tb e d o f g a ss e a l 4 4 3 3t h et e s td a t ap r o c e s s i n g 。4 4 3 3 1t h ei n f l u e n c eo fa c o u s t i c ee m i s s i o ns i g n a lo ns p e e d 4 8 3 3 2t h ei n f l u e n c eo fa c o u s t i c ee m i s s i o ns i g n a lo nr e s i s t a n c es e a lg s ap r e s s u r e 4 8 3 3 3t h ei n f l u e n c eo f a c o u s t i c ee m i s s i o ns i g n a lo ns e a lg a sp r e s s u r e 5 2 3 3 4t h ei n f l u e n c eo f a c o u s t i c ee m i s s i o ns i g n a lo nf r i c t i o n 5 3 3 3 5r e p e a t a b i l i t yt e s t sa n dd e n o i s i n gt r e a t m e n t 5 4 3 4s u m m a r y 5 5 c h a p t e r 4c o n c l u s i o na n d e x p e c t a t i o n 。5 7 4 1c o n c l u s i o n 5 7 4 1 1t h e u s i n go ff u z z ys y s t e mi ng a s s e a lf a u l td i a g n o s i s 5 7 4 1 2t h e e x p e r i m e n t a lr e s e a r c ho fg a s s e a lb a s e do na c o u s t i ce m i s s i o n 5 7 4 2e x p e c t a t i o n 。5 8 r e f e r e n c e 5 9 a c k o n w l e d g m e n t s 。6 2 a c h i e v e m e n t sa n dp u b l i s h e dp a p e r s 6 3 a u t h o r a n ds u p e r v i s o ri n f o r m a t i o n 。6 5 v i i i 符号说明 符号说明 隐层神经元阀值 输出层神经元阀值 期望输出向量 气膜厚度，岬 隐层输入向量 隐层输出向量 样本数据个数 常数 输出层神经元的个数 输入层神经元的个数 隐层神经元的个数 压力，m p a 外泄漏量，g s 。1 阻封气泄漏量，g s 。1 端面温度， 均值电压，m y 2 输入层与隐层的连接权值 隐层与输出层的连接权值 输入层输入向量 输出层输入向量 输出层输出向量 i x 巩 玩 以 办 鬼 尼 ， 阳 惭 船 p g 吼 ， 坳 慨 x 弘 北京化工大学硕士学位论文 x 第一章绪论 第一章绪论 1 1 课题来源、研究目的和意义 本课题得到国家“十二五”科技支撑计划重点项目“关键基础件和通用部件” 中的“高参数泵机械密封装置关键技术研究与应用 的支持。 在现代加工制造业日趋自动化过程中，各种机械设备运用更加频繁，设备系 统产生故障的可能性也随着设备的多样化、大型化而加剧。导致设备故障的原因 多种多样，许多较小的故障可以快速通过现场维护人员进行处理，而对一些核心 设备却望而却步。一旦这些核心设备( 压缩机、离心机等) 出现故障，如何在最 短时间内处理故障，对避免经济损失或者对减少核心设备发生故障的概率都有着 非常重要的意义。本文通过对气体密封故障的研究，以实现密封故障快速有效诊 断为目的，同时实现对密封状态的监测。 据统计密封故障是导致炼油行业中泵失效的重要原因，约占7 3 。因此密封 故障问题是生产实际过程中需要重点关注的问题。本文通过对气体密封故障诊断 研究，以提高我国在核心设备上的关键技术，增强应对各种突发问题的能力。减 少由于故障给社会带来的财产损失和人员的伤害，进一步促进经济有效的发展和 气体密封技术的推广。 1 2 故障诊断研究进展 在化工机械设备大型化过程中，设备的安全可靠性需要得到有效的保证。对 于广泛运用于核心设备中的气体密封而言，对它进行故障分析的研究是十分必要 的。本文利用模糊神经网络在处理复杂信息问题时的能力，对气体密封故障进行 分析。同时利用声发射技术探究气体密封参数和信号之间的关系，实现对密封状 态的监测，为进一步研究其故障的特征建立试验基础。因此，首先对故障诊断、 声发射技术、模糊神经网络的有关研究进展进行概述。 1 2 1 密封故障诊断的进展 密封发源于英国。随着石油行业和材料加工技术的发展，使得密封从最初简 单的结构，形成了现在不同类型、材料的密封结构。我国的密封技术起源于2 0 世纪5 0 年代，最初主要用于苏联离心泵部分密封配件的生产，到6 0 年代才开始 在上海、沈阳等地制造成套的密封设备1 1 。现在我国的密封技术已经广泛应用于 石油化工各行业，对密封技术的研究也在逐渐加深。同时为了与国际接轨，许多 北京化工大学硕士学位论文 的密封标准文件和行业生产规范标准相继得到了补充完善。 随着密封装置使用率的增加，其使用过程中产生的故障清晰的呈现在我们面 前。针对密封故障诊断的研究得到了国内外许多科研人员的关注。顾永泉对石油 化工用的离心泵进行了故障的分析 2 】，通过1 2 种磨损图像，判断故障发生的原 因，但这需要专业人员才能完成，且结论都是定性的估计。同时其也针对机械密 封装置设计中没有考虑密封相态的变化，提出了结合相态的故障分析方法，但这 种方法仅考虑相态方面的影响因素，不能全面的对密封进行系统的诊断和评估。 周剑锋等人运用m o n t ec a r l o 法的基本原理，把密封当作串联系统，分别计算各 个密封元件的可靠度，最终计算整个密封的可靠性，同时以某种机械密封计算为 例，说明该方法的具体运用【3 1 。魏龙等人分析了机械密封失效模式的类型，确定 了w e l b u l l 表达式中各个参数值的区间或确定值，使得该方法得到较好的运用【4 】。 国外机械密封故障的研究也越来越多，法国c f rt o t a l 公司的m i c h a l i s ， p m m 对炼油厂的轻烃泵用机械密封进行了故障树分析( f t a ) 的报导，他以轻 烃机械密封为实例阐述了故障树的建模、相关分析等。国外也具体阐述了针对 m o n t ec a r l o 的研究【5 9 】，并对其进行了模拟实验，发现其具有很高的工程应用价 值。 机械密封是旋转机械中一个重要的部分，随着故障诊断技术在旋转机械方面 的发展，机械密封的故障诊断方法也得到了借鉴。朱孝平【1 0 】、宋鹏云【1 1 】、任宝 杰【12 1 、t o u r n e r i e 13 1 、王玉明【1 4 】等通过监测机械密封端面温度，来分析端面的接 触情况，以进一步对密封的状态进行监测。李宝彦等人通过资料分析总结了国内 外各种测量机械密封端面膜压的方法，提出了更加精确的电容测量方法，通过端 面膜压来间接反映出密封端面的接触情况，以及可能出现的故障【1 5 】。机械密封端 面的摩擦力矩也被用来反映机械密封端面的状态，e m a y e r 1 6 】、李鲲【1 7 】等人利用 支反方法对机械密封端面摩擦力矩进行测量。而孙见君【18 】通过理论计算和设计摩 擦力矩测量的试验相对比，提出了改进的试验方案，进一步提高了摩擦力矩的测 量精度，使得通过对摩擦扭矩判别来对密封进行故障诊断变为可能。端面间隙是 密封运转状态的一个重要位置量，顾永泉 1 9 】、陈铭【2 0 1 、m i nz o u 2 1 1 等人利用电涡 流的方法测量得到密封端面间的间隙，d i g a r dj 2 2 1 ，李宝彦【2 3 】等人利用电容法同 样测得密封端面的间隙，通过对问隙的测量可以来分析密封端面是否接触，密封 是否出现故障。目前声波技术也广泛运用于密封状态监测的研究， w b a n d e r s o n 【2 4 。2 5 1 、t r e d d y h o f l d 2 6 】利用声波监测技术对机械密封的接触状态进行 了监测，并且得到了较好的结果。国内王和顺 27 】等人讨论研究了超声波技术在机 械密封监测和故障诊断中的运用。 目前针对机械密封进行故障分析的研究居多，而对气体密封故障诊断的研究 第一章绪论 却比较少，还在探索阶段。而且通过声发射来对气体密封进行故障诊断研究的比 较少，大多都是对其基本原理进行初步分析，还没有开展实际的试验工作，因此 利用声发射对气体密封进行故障分析具有很高的工程价值。 1 2 2 声发射技术在故障诊断中的研究进展 声发射技术起源于2 0 世纪5 0 年代的德国，著名的凯瑟效应为声发射技术的 运用提供了理论基础，也标志着该技术的研究开始得到科学界的重视。 2 0 世纪6 0 年代，声发射技术的科研投入极大的推动了它的实际运用，许多 行业开始使用这项技术来处理分析各类问题。g r e e n e 2 8 。3 0 】等人通过声发射检测技 术，成功的对压力容器、核反应堆冷却液的泄漏、固体发动机壳体、焊接延迟裂 纹进行了检测。d u n e g a n 利用窄带仪器，通过扩大测试频率，来研究噪声和声发 射信号之间的关系，也大大的推动了声发射技术的应用。与此同时，许多国家的 学者如美国、德国也在加大对声发射机理的研究。一些研究机构相继得到成立， 如美国成立的声发射研究组，日本成立的声发射协会，这些都促进了声发射技术 的发展和运用。 2 0 世纪7 0 年代，出现了声发射检测仪器。同时出现的还有声发射仪器公司。 他们在追求利益的同时，也加大了对声发射技术的理论和试验研究，以期待获得 更好的技术支持。最终通过这些研究，极大的推动了声发射的运用，同时也完善 了声发射检测仪器 3 1 1 。 2 0 世纪8 0 年代，随着计算机技术加入到声发射检测系统，出现了集数据处 理分析、图形显示、数据存储等于一体的多功能声发射仪器。同时也使得声发射 技术在工业化领域的运用得到了推广【3 2 1 。 2 0 世纪9 0 年代，出现了第三代声发射检测系统。在第二代的基础上，它实 现了检测波形的相关图形显示功能，增强了数据分析和处理频谱分析的能力。相 比第二代而言，它的体积更小，计算机化的程度也越来越高，性能也更加的优越。 2 1 世纪是科学技术发展的高速期，各行业对技术的要求更加专业，专业的 声发射检测系统应运而生。比如蜗轮蜗杆声发射检测系统。 声发射技术的广泛运用，体现了其科学性和实用性，但是在气体密封故障诊 断方面，还没有出现有关声发射技术运用的报导。因此声发射技术在气体密封故 障诊断方面的研究是两者工业广泛运用的一个必然趋势。 北京化工大学硕士学位论文 1 2 3 模糊神经网络在故障诊断中的研究进展 模糊神经网络处理信息具有科学性和合理性，且对信息的要求不高，适用范 围比较广泛。 黄志坚、裘丽华通过分析液压故障的原因和故障表现出来的状态，提出模糊 神经网络的诊断方法来进行故障诊断。并对每一个故障参数给予重要度的考虑， 使得故障原因重要性得到体现【3 3 1 。 李医民等人分析了模糊系统和神经网络不同形式的结合对系统故障诊断结 果的影响【3 4 】。 张小栋，苗晓燕，宋均对具体故障诊断的问题，通过逼近或辨识理论，主要 是模糊系统和神经网络，来构建等价映射，建立故障诊断问题的数学模型【35 1 。 吴浩中，王开文通过分析摆式列车倾摆系统故障，采用模糊神经网络的方法， 通过仿真模拟并和实际的结果进行比较，得出该方法是科学可行的，为系统故障 诊断提供了模拟依据 3 6 】。 曹荣敏，关静丽，张果针针对电阻元件的故障，采用学习样本和诊断样本相 结合方式，通过模糊神经网络和高级编程语言，进行了模拟仿真，验证了模糊神 经网络的在处理该类问题时可行性【了”。 纪寿文等人分析了模糊神经网络的不同模式，并且通过设置不同的隶属函数 来对视觉智能车辆模糊和脏污的导航路径进行分析，证明该方法在该类问题上的 可行性【3 8 】。 李如强等人通过分析模糊系统和神经网络的特点，提出了一种基于知识模糊 神经网络模式，并通过实例分析，提出该新方法的优点和可行性【3 9 】。 周忠寿【4 0 1 、宋国浩【4 1 1 、王海霞【4 2 】、杜伟【4 3 】、张伟【4 4 1 等人通过神经网络或者 模糊神经网络的方法对不同地区水质进行了评价。他们利用网络的处理问题和分 析问题的能力，得到最终结果，并与实际的数据进行对比，发现模糊神经网络在 这类问题上具有良好的适用性。 湛秀玲利用m a t l a b 算法语言，编写出白适用模糊神经网络训练程序，利 用采集的数据，针对桥梁损伤进行故障分析。并且通过建立神经网络与之对比， 发现模糊神经网络具有更好诊断率【4 5 1 。 模糊神经网络的广泛运用体现了其强大的生命力和适用性，到目前为止，已 经在石油化工、桥梁、生物化学等均有实际的运用。具体对机械密封而言，该理 论还没有实际的研究报导，也是我们未来研究的一个方面。 4 第一章绪论 1 3 本课题研究内容 本文基于国内外对气体密封故障诊断研究缺乏的现状，利用模糊神经网络处 理问题分析问题的能力，对气体密封故障诊断进行相关研究，体现模糊神经网络 在气体密封故障诊断方面的可行性，实现气体密封故障的多参数诊断。采用声发 射技术对气体密封运行过程中各种参数进行探讨，通过分析声发射信号，研究信 号与参数之间的关系，探究信号与密封故障的联系。本文研究的主要内容包括以 下几个方面： ( 1 ) 模糊神经网络在气体密封上的研究运用 基于模糊神经网络理论，确定气体密封故障诊断参数，主要包括泄漏量、气 体压力、密封端面间隙、端面温度。对气体密封各个参数的特点进行分析，并结 合模糊系统的理论，研究确定各个参数的隶属函数，为建模提供基本条件。收集 整理实验室模拟和实际测量的气体密封的历史资料，整理用于模糊神经网络学习 训练和故障诊断的样本，为建模提供原始数据。 利用m a t l a b 程序语言，编程建立模糊神经网络的数学模型、学习程序和 诊断程序，并对程序进行相关调试。针对调试完的模拟程序，利用采集的样本进 行仿真实验。最后采用故障诊断样本来检验建立好的模糊神经网络系统是否具有 价值，并通过诊断率对其进行分析评价，实现该系统在气体密封故障诊断方面的 运用。 ( 2 ) 声发射技术在气体密封上的研究运用 基于对声发射源相关理论的分析，分析声发射技术在气体密封故障诊断上的 可行性。设计用于声发射试验的气体密封结构，建设并完善试验台。试验得到不 同工况下气体密封声发射信号，并且利用试验得到声发射信号图谱，进行数据处 理和分析，研究转速、压力、摩擦和气体密封声发射信号之间的关系，为故障分 析提供理论和试验支撑。 北京化工大学硕士学位论文 6 第二章模糊神经网络在气体密封故障诊断中的应用研究 第二章模糊神经网络在气体密封故障诊断中的应用研究 气体密封一般用于重要的设备，一旦发生故障会带来较为严重的后果，因此 对气体密封故障诊断的分析变得十分重要。随着现代科学技术的发展，可以通过 故障分析和监测相关参数，做到防范于始，提前处理。本章利用m a t l a b 语言 编程，建立模糊神经网络来对气体密封故障进行分析。 模糊神经网络主要是由模糊系统和神经网络两者通过一定的方法结合起来， 从而实现处理分析它们无法单独处理的问题，达到科学研究的目的。 2 1 神经阿络的理论 2 1 1 神经网络的基本结构 神经网络模拟把神经元当作人脑的神经细胞，通过外界复杂信息的输入，来 模拟人脑处理问题，分析问题的方式，从而实现大量的信息处理。它主要包括信 息的多种输入、单一输出、阀值判别和信息的变换等。但单个的神经元处理信息 的数量和能力十分的有限，可以通过将很多神经元相互连接形成神经网络后，其 处理信息的功能就可大大增强。同时由于神经元之间各种各样的关联方式，所以 其网络结构系统可以适应于不同的领域，可以解决许多传统方法无法解决的难 题。 神经网络可以有单层和多层。单层网络只有输入层和输出层，即信息通过输 入层输入网络后，经过加权等变换，再通过输出层直接输出数据结果，其中各层 有若干个神经元组成的节点。多层网络是在输入层和输出层之间增加一个或几个 隐层( 隐含层) ，信息从输入层输入后经过加权和变换，依次通过各个隐层，最 后达到输出层。而从信息的传递上来看，如果神经元各层之间信息的传递方向不 同，那么网络结构也会有所不同。如果下一层的信息仅仅受到前层的影响，那么 构成的网络就称为前馈型网络。如果各层之间是相互制约和影响的，那么构成的 网络就称为反馈型网络。 神经网络与人脑类似也需要学习的过程，在学习的过程中逐步得到提高和完 善。学习过程主要通过信息输入对网络进行刺激，多次改变网络里面存在的权值 和阀值，来实现输出结果的最优化，从而确定最优的权值和阀值。因此需要大量 具有典型性的数据来对网络进行刺激。数据越多，其积累学习的程度就越高，其 可靠性也就越强，当然其学习时问也会随着数据量的增加而延长，因此学习数据 的选择需要具有典型性和广泛性。 虽然独立的神经元无法实现复杂的功能，但是一旦有效的结合在一起形成神 北京化工大学硕士学位论文 经网络，就会拥有强大的数据处理和分析问题的能力。其主要表现在以下几个方 面： ( 1 ) 处理非线性问题的能力。神经网络通过模拟人脑的学习方式，它对信 息的输出没有线性要求，信息可以是发散非线性的。气体密封中各个参数的信息 是非线性的，因此神经网络可以有效的处理该类信息。 ( 2 ) 神经网络具有较好的自学性。神经网络中的神经元由于不同的连接传 递方式，可通过不同的学习数据来培训，使得网络具有学习和训练的自主性，用 来满足不同实际的需求。 ( 3 ) 并处理性。神经网络通过模拟人的大脑处理信息的方式，具有同时处 理类似信息的功能，可以大规模的处理数据，通过这种并处理能力，极大的加快 了网络的处理能力，提高了网络的效率。 ( 4 ) 分布存储和容错性。神经网络的信息存储在各个神经元中，其中网络 结构中的各个部分存储的信息具有同等性，如果该部分信息丢失，可以通过其他 部分的信息获得，从而恢复完整，使得神经网络具有回忆功能和容错性。 ( 5 ) 便于集成实现和计算模拟。 由于神经网络的这些特点，针对气体密封而言，各个参数之间的非线性建模 问题就可以利用它得到很好的解决。 2 1 2 神经网络的数学原理 神经网络结构主要包括输入层、隐层、输出层。其中隐层可以有多层。各层 之间的关联方式，决定着神经网络的最终运行机理。 在实际运用中，广泛采用的传递方式是误差反向传播算法( b p 算法) ，它是 一种向后传播学习算法 4 刚。其基本结构如图2 1 所示。 神经网络学习主要是为了通过对信息的学习过程，找到适合整个网络的权值 和阀值，实现对类似信息重新输入后，达到理想输出的结果。主要是通过一些训 练样本对网络进行训练，网络一层一层的向下传递，直到输出的结果与训练样本 期待输出的结果接近或相同。b p 算法的学习过程如下，表2 - 1 是b p 神经网络中 个参数的含义。 其具体运算过程为： 第一步：数据初始化，通过m a t l a b 随机赋予各层网络之间的权值，该权 值在区间 o ，1 之间，设置计算精度o c ，以及准许学习的最大次数m 。设置计算误 差函数e 。 第二章模糊神经网络在气体密封故障诊断中的应用研究 图2 - 1b p 神经网络结构图 f i g 2 - 1t h e s t r u c t u r eo fb pn e u r a ln e t w o r k 表2 - 1 神经网络参数 t a b l e2 - 1n e u r a ln e t w o r kp a r a m e t e r s 参数 表示符号 输入层神经元个数 隐层神经元个数 输出层神经元个数 输入向量 隐层输入向量 隐层输出向量 输出层输入向量 输出层输出向量 期望输出向量 输入层与隐层的连接权值 隐层与输出层的连接权值 隐层各