机械工程学报
機械工程學報
궤계공정학보
CHINESE JOURNAL OF MECHANICAL ENGINEERING
2004年
7期
156-160
,共5页
刘树林%黄文虎%夏松波%陈业生
劉樹林%黃文虎%夏鬆波%陳業生
류수림%황문호%하송파%진업생
往复压缩机%气阀%故障检测%免疫机理%算法
往複壓縮機%氣閥%故障檢測%免疫機理%算法
왕복압축궤%기벌%고장검측%면역궤리%산법
气阀故障是往复压缩机最常见的故障类型之一,由于往复压缩机的工作机理复杂,故障样本缺乏,难以应用常规方法对其进行有效的故障检测.为了能够准确检测气阀的各种故障,基于生物免疫系统的反面选择机理及反面选择算法,首先对设备故障检测问题进行了描述,引进了设备状态空间、自己-非己空间及模糊空间的概念,继而提出了适于往复压缩机气阀故障检测的新方法.通过对气阀常见故障的检测结果表明,所提出的方法能够以异常度曲线的形式较好地反映出气阀的各种故障,表明了该方法的有效性.基于免疫机理的设备故障检测方法,是在对设备正常运行数据学习的基础上,实现对设备的故障检测,不需要设备运行的故障数据,它适合对故障数据缺乏的设备进行有效的故障检测.
氣閥故障是往複壓縮機最常見的故障類型之一,由于往複壓縮機的工作機理複雜,故障樣本缺乏,難以應用常規方法對其進行有效的故障檢測.為瞭能夠準確檢測氣閥的各種故障,基于生物免疫繫統的反麵選擇機理及反麵選擇算法,首先對設備故障檢測問題進行瞭描述,引進瞭設備狀態空間、自己-非己空間及模糊空間的概唸,繼而提齣瞭適于往複壓縮機氣閥故障檢測的新方法.通過對氣閥常見故障的檢測結果錶明,所提齣的方法能夠以異常度麯線的形式較好地反映齣氣閥的各種故障,錶明瞭該方法的有效性.基于免疫機理的設備故障檢測方法,是在對設備正常運行數據學習的基礎上,實現對設備的故障檢測,不需要設備運行的故障數據,它適閤對故障數據缺乏的設備進行有效的故障檢測.
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