基于可靠性和经济性的低压闪蒸罐结构优化设计

压力容器的设计应同时考虑可靠性和经济性。针对压力容器结构尺寸的设计,将强度、刚度、封头稳定性和液压试验应力强度作为约束条件,建立了以容器总质量为目标函数的优化模型。根据设计标准公称直径系列,优化模型变量迭代步长,采用C++Builder语言开发了自动处理程序,优化后的低压闪蒸罐筒体长度比原设计减少了1 100 mm,总质量减少了412.83 kg。     

基于多参数评判技术的轴承状态评估研究

为改善传统的基于单一信号分析方法存在的局限性,提出利用多参数评判技术对轴承进行状态评估。该方法具有信息全面、互补性强、精度高等优势,综合考虑各特征参数和工况参数的关系,以获取设备更精确、全面的特征,增加了结论的置信度。实际应用表明该方法切实、可行、有效,为现场设备状态监测提供了有力的工具。     

海洋平台本质安全及事故预防关键技术

通过分析平台长周期安全运行的主要影响因素,研究本质安全设计及事故预防技术在平台安全运行中的应用。本质安全要求在设计源头减少或消除不安全隐患,设法降低事故发生的可能性和严重程度,以增强平台运行的稳定性。事故预防技术则是通过检测和诊断等方法对平台可靠性进行分析,对其固有或潜在的危险及严重程度进行评估,并根据风险大小提出相应的安全措施。本文以NP1-5平台为例,分析本质安全及事故预防技术应用的成功经验,为今后工程提供借鉴。     

轴心轨迹象限面积向量的轴承特征参数提取

提取各典型状态下轴承轴心轨迹象限面积向量的信息熵,和多周期面积向量的重合度以及重合度标准差,分析在不同象限划分下,各特征参数对状态的敏感程度,通过改进特征参数计算方法,提高对状态的灵敏度.结合实验给出改进前后特征参数值与轴承状态的关系曲线,分析参数选择、象限划分及重合度计算方法在状态划分中的重要作用.     

基于信息熵神经网络的风力发电机故障诊断方法研究

风力发电机组运行工况复杂多变,振动信号呈非平稳性和复杂性等特点,不同负载下信号能量分布差异较大,传统的时、频域特征参数不具纵向可比性,无法判别振动变化来自设备故障还是负载变化.针对以上特点,选择受机组工况变化影响较小的信息熵作为信号特征参数提取,通过描述信号总体统计特性判断设备状态,将齿轮各典型状态模式下的振动特征信息熵值作为网络的输入样本,通过训练前向传播back propagation(BP)神经网络,建立齿轮状态识别模型.利用新样本验证,结果与实际情况吻合得很好,表明该方法对风力发电机齿轮故障诊断的有效性和实用性.     

基于小波包特征熵SVM的压缩机气阀故障诊断研究

针对气阀信号信噪比低、特征提取困难及故障样本较少、难以建立可靠的故障识别模型的问题,提出基于小波包特征熵支持向量机的气阀故障诊断方法。首先选择容错性较强的信息熵作为特征参数,通过对信号小波包分解,提取故障敏感频带的小波包特征熵作为输入向量,采用仅有的故障训练样本构建SVM分类器,建立气阀故障诊断模型。试验表明,该方法对小样本情形下气阀故障的非线性模式分类问题体现了良好的适应性,且具有特征提取工作量小的特点。     

基于谱熵及分形理论的压缩机气阀故障诊断

压缩机组振源较多,振动信号背景噪声强烈、干扰大,通过检测振动信号细微特征变化识别故障征兆异常困难。为此,从系统特性的角度出发,选择信息熵及分形维数作为特征参数,提取气阀无故障、轻微漏气与严重漏气3种典型故障信号特征,采用聚类分析方法来判断气阀故障。应用表明,较之传统的诊断方法,基于谱熵及分形理论的诊断方法具有故障特征提取工作量小、容错性强、准确率高的特点。