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塔式起重机状态监测与故障诊断方法研究

薛婷婷  
【摘要】: 塔式起重机是广泛应用于工业和民用建筑施工中的主要设备,其安全问题一直受到人们的广泛关注。一旦事故发生,对事故性质的认定往往存在一定的难度。而随着人工智能技术的发展,现代化、智能化的故障诊断技术在塔式起重机上也随之应用。本论文以QTZ80型塔式起重机为背景,对其进行了状态监测与故障诊断方法的研究。其主要内容有: (1)通过对当前塔式起重机安全状况较为详细的调查,对智能故障诊断技术进行了深入分析,论述了塔式起重机故障诊断问题的现有解决方案。 (2)起重力矩是塔式起重机的一个重要参数。本文通过对几种常见力矩测量方法的比较研究,提出了函数型连接神经网络方法。建立力矩测量的非线性模型,提高监控系统的精度和稳定性,为塔机起重力矩在线监测提供了一种新方法。 (3)以多元统计过程控制理论为基础,通过对主元分析法与动态主元分析法的建模原理的研究,可知动态主元分析法能够克服对小的扰动有误报和漏报的问题。以已选取的塔式起重机主要监测变量为研究对象,对历史数据进行预处理分析,建立了两种主元算法模型。 (4)应用基于主元分析的故障诊断方法对塔机进行故障检测与诊断研究。以已建立好的动态主元分析法为故障诊断算法,对塔式起重机的两组故障数据进行仿真研究。应用SPE统计量和Hotelling统计量来判断系统是否发生故障;使用贡献图法辨别故障源。结果表明:该故障诊断方法在塔机中的应用是有效可行的,且能够对塔机早期故障进行预测和诊断。 本文成功建立了塔式起重机监控系统的故障检测与诊断模型,并为力矩在线测量提供了一种新方法,其研究成果为塔式起重机在线诊断提供了理论基础,具有广泛的应用前景。


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