压缩机性能试验系统的故障检测及可靠性研究

压缩机性能试验系统的故障检测及可靠性研究

论文摘要

本文针对压缩机性能试验系统,提出了基于神经网络的故障检测及可靠性分析方法。首先,通过分析实际运行数据,筛选稳态工况下数据。其次,利用稳态无故障数据训练神经网络模型,获得压缩机性能测试系统的无故障神经网络模型。然后,通过实验分别引入压缩机缺油故障、冷凝器缺水故障、传感器固定偏差和漂移故障。最后,采用训练好的神经网络模型对故障系统进行可靠性分析,检测到了不同故障的发生。实验验证的结果表明,本文提出的基于神经网络的可靠性分析模型,对于压缩机性能测试系统具有较好的检测能力。

论文目录

  • 0 引言
  • 1 研究对象
  •   1.1 实验台搭建
  •   1.2 压缩机性能测试实验方法
  •     1.2.1 第二制冷剂量热器法
  •     1.2.2 水冷冷凝器量热器法
  •   1.3 电气原理与控制逻辑
  • 2 实验模拟的故障
  •   2.1 压缩机缺油故障
  •   2.2 冷凝器缺水故障
  •   2.3 温度传感器故障
  • 3 故障检测与可靠性评估方法
  •   3.1 BP神经网络
  •     3.1.1 BP神经网络
  •     3.1.2 输入层和输出层
  •     3.1.3 隐含层
  •     3.1.4 输入数据的归一化
  •   3.2 基于BP神经网络的实验台故障检测模型
  • 4 实验验证
  •   4.1 检测故障分类
  •   4.2 无故障模型的训练与验证
  •     4.2.1 模型训练
  •     4.2.2 模型验证
  •   4.3 压缩机缺油故障
  •   4.4 冷凝器缺水故障
  •   4.5 温度传感器故障
  •     4.5.1 温度传感器固定偏差故障检测
  •     4.5.2 温度传感器漂移故障检测
  • 5 结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 王崇亮,张帅,李前舸,杜志敏,晋欣桥

    关键词: 压缩机性能测试,故障检测,可靠性研究,神经网络,稳态判别

    来源: 制冷技术 2019年03期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑

    专业: 工业通用技术及设备

    单位: 上海交通大学制冷与低温工程研究所

    基金: 国家自然基金(No.51376125)

    分类号: TB652

    页码: 22-29

    总页数: 8

    文件大小: 2193K

    下载量: 132

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