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前言1

第一章 绪论1

1.1旋转机械故障诊断技术的研究意义1

1.2旋转机械故障诊断主要方法及特点2

1.2.1时域分析法2

1.2.2频域分析法4

1.2.3时频域分析法——小波分析法及分形分析法4

1.3旋转机械故障诊断技术新进展5

1.3.1基于人工神经网络的故障诊断方法5

1.3.2基于模糊逻辑推理的故障诊断方法6

1.3.3基于模糊神经网络的故障诊断方法6

1.3.4基于专家系统的故障诊断方法6

1.3.5智能融合故障诊断方法6

1.3.6基于人工免疫系统的故障诊断方法7

1.4本章小结7

第二章 旋转机械故障诊断原理9

2.1旋转机械故障诊断概述9

2.1.1测振传感器9

2.1.2数据采集与处理10

2.2振动诊断的基础工作11

2.3旋转机械典型故障14

2.4旋转机组典型故障特征提取18

2.5本章小结20

第三章 基于人工免疫系统的故障诊断原理21

3.1人工免疫系统原理及模型21

3.1.1人工免疫系统的生物原型21

3.1.2人工免疫系统的仿生机理22

3.1.3人工免疫系统模型与算法27

3.1.4人工免疫系统的典型应用30

3.2阴性选择算法介绍32

3.2.1阴性选择算法32

3.2.2检测信号处理及检测器训练33

3.3阴性选择算法新的改进35

3.3.1现有阴性选择算法存在的不足35

3.3.2新改进的阴性选择算法36

3.4新改进的阴性选择算法流程及仿真分析37

3.4.1新改进的阴性选择算法流程37

3.4.2变异搜索方法1算法流程及仿真39

3.4.3变异搜索方法2算法流程及仿真40

3.5本章小结41

第四章 基于免疫系统的机组ISO—2372诊断标准42

4.1 ISO—2372国际诊断标准诊断原理42

4.2利用阴性选择算法实现机组ISO—2372诊断标准42

4.3旋转机组运行状态监测的实际实现45

4.4本章小结45

第五章 无量纲指标特征及免疫检测器46

5.1时域分析法提取故障特征46

5.2无量纲指标特性及优点分析47

5.2.1概率密度分布函数47

5.2.2无量纲幅域诊断参数与典型信号的关系47

5.2.3无量纲指标应用于故障诊断技术中的优点50

5.3旋转机组故障免疫检测器的生成与定义52

5.4电动机-压缩机机组试验提取故障特征的原理与方法54

5.4.1试验机组组成及工作原理55

5.4.2振动数据采集系统55

5.4.3无量纲指标计算与故障特征提取方法56

5.5试验旋转机组免疫检测器生成原理58

5.6本章小结62

第六章 基于免疫系统的机组故障诊断试验及仿真63

6.1利用试验方案1进行无量纲指标免疫检测器的离线训练63

6.1.1利用试验方案1建立与独有故障特征的免疫检测器集R′63

6.1.2试验方案1的小结与讨论69

6.2利用试验方案2进行机组故障特征提取70

6.2.1五种故障的特征提取试验71

6.2.2复合故障的特征提取试验76

6.2.3高频故障的特征提取试验83

6.3基于人工免疫系统的机组故障诊断实验及仿真85

6.3.1集成诊断85

6.3.2基于人工免疫系统的机组故障诊断系统软件86

6.3.3基于人工免疫系统的机组故障诊断仿真实验88

6.4本章小结89

第七章 汽轮机-压缩机组智能故障诊断系统设计91

7.1重整K201汽轮机-压缩机组91

7.1.1重整生产工艺流程及其装置91

7.1.2重整K201汽轮机-压缩机机组91

7.2重整车间K201汽轮机-压缩机组智能故障诊断系统94

7.2.1设计方案94

7.2.2系统结构与特性96

7.2.3数据图表简介101

7.3重整K201机组智能故障诊断系统运行应用研究103

7.4本章小结104

总结与展望105

参考文献108

项目支撑116