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风机实时故障检测与预警研究

杨力  
【摘要】:齿轮箱是风机中最重要的设备,对齿轮箱的故障检测与预警研究具有重要意义。目前,针对风机齿轮箱故障常用的故障检测方法有:振动分析、基于运行数据中的性能参数分析的故障诊断以及基于不确定信息的贝叶斯网络处理方法。但以上方法容易因阀值设置不精确而出现漏判或误判,在此背景下,本文提出使用神经网络算法,利用其准确度高,学习能力强等优点对风机齿轮箱故障信息进行特征提取,训练,最后实现故障检测与预警。本文的主要工作与创新主要有以下两方面:第一、针对以往故障检测方法存在准确度不高,容易出现误判,漏判的问题,本文结合大数据,深度学习等知识,提出基于注意力机制的循环神经网络预测模型,通过对模型的训练,调整,并与其他相关模型进行结果对比,最终得出预测结果最好的模型并其应用于风机齿轮箱故障检测,通过实践表明,模型的故障检测与预测效果表现良好。第二、通过对风机故障检测预警系统的研究,并结合实际工作经验,本文设计了故障检测与预警系统整体解决方案,包括数据的采集服务,数据接收转发服务等设计,实现了对风机齿轮箱特征数据的提取采集,以及风机的故障检测与预警相关功能。


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