【摘 要】
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甲板机械中电动深井泵是液货船上的关键装备,是形成相关作业能力的前提条件。由于电动深井泵特殊的工作环境与结构形式,易发生异常振动故障和支撑松动故障,影响正常生产。因此研究电动深井泵正常工作时的振动特性,并针对这两种典型故障研究相应的诊断方法是很有必要的,且可以为未来搭建甲板机械设备远程运维体系,提供相应的故障诊断技术支持。为此,本文开展了深井泵振动特性分析与故障诊断方法研究,具体研究内容如下:首先,
【基金项目】
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高技术船舶科研项目:可靠性设计及验证技术研究；
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甲板机械中电动深井泵是液货船上的关键装备,是形成相关作业能力的前提条件。由于电动深井泵特殊的工作环境与结构形式,易发生异常振动故障和支撑松动故障,影响正常生产。因此研究电动深井泵正常工作时的振动特性,并针对这两种典型故障研究相应的诊断方法是很有必要的,且可以为未来搭建甲板机械设备远程运维体系,提供相应的故障诊断技术支持。为此,本文开展了深井泵振动特性分析与故障诊断方法研究,具体研究内容如下:首先,分析了深井泵结构特点,并研究深井泵工作时的多种激励源,建立了深井泵多源复杂激励与仿真模型,利用瞬态响应分析所得响应点振动数据,基于互信息制定振动传感器配置优化方案,为深井泵数据采集平台搭建提供基础。其次,基于振动传感器配置优化方案,设计了正常状态深井泵变转速、流量工况实验,搭建了深井泵数据采集平台;针对深井泵振动数据含噪问题,提出了基于CEEMDAN与小波阈值降噪的信号预处理方法;根据实验数据分析了深井泵振动特征与模态特性。然后,针对深井泵异常振动和固定支撑松动两种典型故障,设计了故障模拟实验。分析了由主共振、谐波共振引起的异常振动故障特点;对比正常状态深井泵模态参数,研究固定支撑松动故障特点;基于随机森林特征重要性评估方法分析了深井泵故障敏感特征。最后,建立了深井泵特征样本数据集;提出了基于CEEMDAN-CNN的深井泵状态辨识方法;利用深井泵数据集训练、测试所搭建CNN模型,并与Matlab集成的SVM、决策树等分类模型对比。结果表明:本文所提出的模型训练时间减少近60%,测试准确率高达99.7%,故障诊断效果较好。
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