高温真空压合机故障预测与健康管理研究

发布时间：2025-04-01 02:57

　　设备健康管理系统的一项重要功能—故障预测与健康管理(Prognostic and Health Management,简称PHM),可以实时监控设备的工作数据,及时发现故障原因与部位,同时可以预估设备未来的运行状态,帮助企业提前排查设备故障,减小损失。本课题以高温真空压合机为研究案例,设计适用于中小型设备的通用PHM系统,满足企业工作人员可以远程监控、实时了解设备工作情况的需求,达到快速发现问题解决问题,提高工作效率的目的,给企业和社会带来更大的经济效益。本课题选择基于案例推理方法(Case-based Reasoning,简称CBR)进行研究,设计相应的故障预测模型,针对CBR算法进行改进,并检测改进算法的准确性,从而有效地提高高温真空压合机系统的稳定性和可靠性。本文以咸阳威迪机电科技有限公司生产的高温真空压合机为案例对象,利用传感器技术采集设备工作所产生的数据,验证设计的模型,并实现了故障预测与健康管理。设备在运行过程中会产生实时数据,这些数据可定量表示设备运行状态的优劣。首先通过传感器采集设备的特征属性参数存储到后台,系统如果要以更加便利规整的方式计算访问后台数据,必须让它们以特殊...

【文章页数】：80 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 高温真空压合机介绍
        1.3.1 高温真空压合机相关知识
        1.3.2 高温真空压合机故障分类
    1.4 主要研究内容与创新点
    1.5 论文结构与章节安排
2 PHM技术基础
    2.1 PHM概述
        2.1.1 PHM基本概念
        2.1.2 PHM研究内容和关键技术
    2.2 PHM一般架构
        2.2.1 PHM体系结构
        2.2.2 高温真空压合机数据采集和存储
    2.3 故障预测技术
        2.3.1 故障预测概念
        2.3.2 故障预测模型
        2.3.3 故障预测算法
    2.4 设备健康管理
        2.4.1 PHM健康管理
        2.4.2 健康评价量化
        2.4.3 设备维修策略
    2.5 本章小结
3 高温真空压合机的故障预测
    3.1 基于案例推理概念
        3.1.1 CBR概述
        3.1.2 CBR技术实现
    3.2 CBR工作机制
        3.2.1 案例的表示与存储
        3.2.2 案例的检索与匹配
    3.3 高温真空压合机案例库分级
    3.4 案例的学习修改
        3.4.1 原始案例学习修改
        3.4.2 代表案例学习修改
    3.5 本章小结
4 K近邻算法改进
    4.1 KNN算法概述
        4.1.1 KNN算法原理
        4.1.2 KNN计算方法
        4.1.3 高温真空压合机案例属性权值
    4.2 KNN实现方法
        4.2.1 循环遍历计算法
        4.2.2 裁剪分治计算法
    4.3 实验结果与分析
    4.4 本章小结
5 高温真空压合机PHM系统实现
    5.1 需求分析
    5.2 功能模块设计
    5.3 系统实现
        5.3.1 系统功能
        5.3.2 实时监测和故障预测
        5.3.3 设备管理
        5.3.4 故障报警
        5.3.5 探针程序
    5.4 本章小结
6 结论与展望
    6.1 本文小结
    6.2 研究展望
参考文献
攻读硕士学位期间发表的论文
致谢



本文编号：4038835