【摘 要】
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该论文紧密结合大型冶金旋转设备中实施以状态监测与故障诊断技术为基础的预测维修体制的工程实际,对转炉风机机械设备常见故障机理、运行状态监测、故障智能诊断和预测技术
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该论文紧密结合大型冶金旋转设备中实施以状态监测与故障诊断技术为基础的预测维修体制的工程实际,对转炉风机机械设备常见故障机理、运行状态监测、故障智能诊断和预测技术的基本理论、技术方法和工程应用进行了系统的研究,重点就设备故障智能诊断中模型系统建立、神经网络结构的确定和算法改进、神经网络的工程应用等技术问题进行了深入探讨.该文的主要工作和创造性成果如下:详细分析了各种机械故障诊断系统的工作机理,并进行了分析对比.介绍了机械设备状态监测和故障诊断系统的国内外发展情况和今后的发展趋势,总结得出基于神经网络的智能诊断系统是现阶段实用性比较强,具有比较准确的模式识别能力的故障诊断系统,同时对神经网络的原理和算法进行了详细介绍.总结分析了转炉风机常见的八种故障机理特征,介绍了这些风机故障的发生原因及由此引发的风机特征参数的变化.并结合故障特点总结出与其相对应的特征量,为神经网络故障诊断系统模型的训练和验证提供了技术支持.该文同时着重分析了转炉风机叶轮磨损的故障机理,研究了一套陶瓷耐磨风机技术并得到了很好试用效果.根据鞍钢第三炼钢厂转炉生产现场风机设备的运行状况,结合上述理论开发安装一套转炉风机运行状态监测和信号采集系统,对风机设备运行中的振动、温度、压力、流量、噪声等信号进行采集和分析处理,对设备故障的智能诊断提供数据支持,同时该系统可以实现报警、切机等保护功能,保证转炉风机高效平稳运行,减少事故的发生几率.
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