摘 要

数据驱动的故障诊断技术可以使机泵系统在正常运行或基本不拆卸的情况下精确掌握机泵系统的基本状态。对机泵系统运行过程中产生的大量信号（如振动信号、流量信号、泵体温度信号等）使用机器学习，智能地查找到机泵系统中产生故障的准确位置，同时给出可能性最大的故障原因以及故障对应的解决方案，以便维修人员对故障进行及时修复，避免机泵系统的进一步损坏，造成更大的损失。

本论文以某企业的火电环保用机泵系统为研究对象。首先对该机泵系统运行的原理进行分析与研究，并通过对机泵系统产生的大量信号分析来提取机泵的故障特征，建立对应的机泵故障模型。接着对该机泵系统的故障诊断系统的需求进行详细分析,确定系统的组织构架。最后，以matlab2018a作为开发平台对系统进行构建，实现故障诊断系统的系统用户管理模块，机泵实时信号显示模块以及故障诊断模块，从而达到系统设计的要求。

本论文对火电环保用机泵系统的结构与故障机理进行了详细地研究，使用了一种基于时域和频域信号特征提取的方法，所设计的故障诊断系统基本满足了该机泵系统的故障诊断要求。

关键词：火电环保用机泵，故障特征，机器学习，故障诊断系统 ，

Abstract

The data-driven fault diagnosis technology allows the pump system to accurately grasp the basic state of the pump system in normal operation or without disassembly. Use machine learning to generate a large number of signals (such as vibration signals, flow signals, pump temperature signals, etc.) generated during the operation of the pump system, intelligently find the exact position of the fault in the pump system, and give the most possibility The cause of the fault and the solution corresponding to the fault, so that the maintenance personnel can repair the fault in time to avoid further damage of the pump system and cause greater losses.

This thesis takes a thermal power environmental protection pump system of a certain enterprise as the research object. Firstly, the principle of the pump system operation is analyzed and studied, and the fault characteristics of the pump are extracted by analyzing a large number of signals generated by the pump system, and the corresponding pump failure model is established. Then, the demand diagnosis system is analyzed to determine the structure of the fault diagnosis system. Finally, matlab2018a is used as the development platform to build the system, realize the system management module of the fault diagnosis system, the real-time signal display module of the pump, and the fault diagnosis module to achieve the system design requirements.

In this thesis, the structure and failure mechanism of the thermal power environmental protection pump system are studied in detail. Based on time domain and frequency domain signal feature extraction , a method is used. The fault diagnosis system designed basically meets the need of pump system of the machine#39;s troubleshooting requirements.

Key word: Thermal power environmental protection machine pump，fault characteristics，machine learning， fault diagnosis system，

目录

第1章 绪论 1

1.1课题研究背景、目的及意义 1

1.2国内外相关技术研究概况 2

1.2.1故障诊断技术研究现状 2

1.2.2故障诊断技术未来研究方向 2

1.3论文的主要内容与组织构架 3

第2章 火电环保用机泵结构及故障诊断基本理论 3

2.1火电环保用机泵的主要结构与工作原理 4

2.1.1火电环保用机泵的主要结构 4

2.1.2火电环保用机泵的工作原理 5

2.2火电环保用机泵常见故障研究与分析 5

2.2.1机泵密封故障 6

2.2.2机泵轴承故障 7

2.2.3 机泵转子故障 7

2.3基于数据驱动故障诊断技术 8

第3章 系统需求分析与结构设计 9

3.1系统需求分析 9

3.1.1数据需求分析 9

3.1.2功能需求分析 9

3.2系统结构设计 10

第4章 故障诊断方法探究 12

4.1故障信号特征提取 12

4.1.1信号来源 12

4.1.2信号特征指标 13

4.1.3主分量分析法 14

4.1.4叶轮故障信号特征提取 14

4.1.5轴承故障信号特征提取 21

4.2故障信号模型训练 23

4.2.1有监督学习模型训练 23

4.2.2无监督学习算法 24

4.3故障信号模型运用 24

第5章 系统软件的设计与实现 24

5.1系统设计思想 24

5.2系统开发工具选择 25

5.3系统实现功能的流程图 25

5.4系统主要模块开发 26

5.4.1系统登录界面设计 26

5.4.2实时监控界面设计 27

5.4.3故障诊断界面设计 27

5.5故障诊断系统实例演示 28

5.5.1用户登录/注册窗口 28

5.5.2 用户管理界面 30

5.5.3振动信号实时监控界面 31

5.5.4故障信号特征提取模块 32

5.5.5故障诊断模型训练模块 33

5.5.6故障模型使用界面 35

第6章 总结与展望 36

6.1全文总结 36

6.2研究展望 37

参考文献 37

致谢 38

第1章 绪论

1.1课题研究背景、目的及意义

机泵是一种可以把原动机的机械能转换为机泵体内介质(液态或者半液态)能量的机械。机泵能够加大介质的位能、压力能及动能等。此外，泵还是一种通用机械，有多种多样的类型，是国民经济各个部门不可缺少的常用物品。在石油化工部门，泵体在各工艺流程中担负着输送各种化学溶液的职责，保证各种化学反应所需要的动力和流量 ；在矿山和冶金行业中，机泵供应的生产用水广泛地应用于冶炼、冷凝等生产过程中；在涉及现代液压技术的重型机械中,机泵是这些系统的主要动力。此外，在食品加工、纺织、发电厂等许多工业部门以及国防工业，都有许多不同类型的泵体在发挥着自己的功能。本文涉及的火电环保用泵即是一种离心泵，主要通过机泵系统的电机轴的转动产生的机械能来带动泵体内叶片的转动，由转动产生的离心力来实现泵体内介质的运送。

由于泵体在国民生产活动中起到了重要的作用,如何保证机泵系统的正常运行成为我们想要解决的问题。对应系统的故障诊断系统可以准确地判断出发生故障的原因,具体地分析原因并提出对应解决方案,避免或减少事故发生的可能性。综上所述,基于数据驱动的火电环保用机泵故障诊断系统研究有以下几点意义:

（1）预防事故

可以进一步保证操作人员和设备的安全。只通过对泵体机构的改进来提高安全系统是完全不够的，必须用有效的故障诊断技术来实现防患与未然。

（2）推动设备维修制度的改革

目前的设备维修的不足之处主要是失修和过剩维修。为了克服这些问题，预知维修（基于数据驱动的故障诊断技术）就是一种优秀的维修制度。预知维修不仅可以防止过剩维修带来的资源浪费，同时也可以避免由于失修带来的设备停用而带来的经济损失。

（3）提高经济效益

有效的故障诊断系统可以减少故障发生,延长整机维修的时间,从而提高经济效益。

1.2国内外相关技术研究概况

1.2.1故障诊断技术研究现状

故障诊断技术的前身是设备故障诊断,它的全名是状态监测与故障诊断。从狭义上来理解,机泵系统的故障诊断就是在机泵系统发生故障时及时查找出故障原因的过程。从广义上来理解,这一过程还应该包括对故障原因,维护措施和趋势预测的分析。可以说,自从工业蓬勃发展以来,设备的故障诊断就一直存在。1960年后,故障诊断技术逐渐开始发展起来,是一门为满足实际需求而形成和发展的综合性学科。

第一个展开对故障诊断技术的研究的国家是美国。由于阿波罗计划在美国于1961年实施，已发生了一系列因设备故障造成的事故。因此，美国航空航天局的领导下，美国海军研究实验室主办的美国机械故障预防小组开发的技术诊断。到目前为止，美国的故障诊断相关技术仍处于世界领先地位，其中包括先进的部门如下，如航空航天，军工和核能。在20世纪60年代和70年代，英国的机械健康状态监测协会第一次开始研究故障诊断。摩擦磨损、汽车和发动机是英国擅长的领域。

我国对故障诊断技术的研究开始的比较迟。目前，我国的诊断技术应用的较好行业有化工、电力等。国内的众多高校对故障诊断系统的研究也有了许多不错的成果。例如,由西安交通大学开发的CMDSG200——200MW发电机组状态监测与故障诊断系统;华中科技大学开发的DEST——汽轮发电机组诊断专家系统等等。总而言之,目前,我国故障诊断技术与世界先进的差距已大大缩小,自主开发的产品已经完全可以满足生产实际的需求。

1.2.2故障诊断技术未来研究方向

目前，故障诊断技术的研究还存在着一定的问题，主要包括以下4个方面。

（1）高质量的数据获取问题。在数据的采集过程中,噪声的影响往往是一个不可忽略的问题。

（2）缺乏远程诊断系统的同一平台。如何建立一个基于不同企业的共同的故障诊断系统是一个亟需解决的问题。。

（3）多故障并发目前是故障诊断的主要研究方向。因为在复合故障的建模过程中，单个故障模式特征无法直接运用。

（4）鲁棒性问题再故障诊断技术中也十分的棘手。

1.3论文的主要内容与组织构架

本论文将主要基于数据驱动的故障诊断技术对某企业的火电环保用泵的故障诊断系统进行初步研究。用matlab2018作为开发平台设计并构建一种机泵系统的故障诊断系统，实现机泵的故障快速诊断和实时信号数据显示的功能，帮助企业工作人员实时监控机泵系统信号以及及时处理对应故障信息。

本论文主要分为六章,其结构内容主要安排如下:

第一章:本章首先介绍故障诊断技术的研究背景、目的和意义,接着阐述国内外故障诊断技术的发展现状，最后讲解了故障诊断技术的未来发展趋势。

第二章：本章主要对论文所研究的火电环保用泵的主要结构和工作原理进行了分析，并介绍从企业收集到的机泵系统的主要故障形式，最后说明了系统所采用数据驱动的故障诊断技术的原因与优势。

第三章：本章主要分析研究系统的需求，并根据系统的需求来设计系统的结构。

第四章：本章详细阐述了构建故障诊断系统涉及的三大步骤，为后期系统的构建提供相应的理论基础。

第五章:本章首先对故障诊断系统的三大模块的交互界面进行设计，最后对系统进行调试,展示系统各个模块的功能。

第六章：本章主要是对本文所做的研究结果进行总结，并在此基础上说明系统的不足之处和展望。

第2章 火电环保用机泵结构及故障诊断基本理论

在对机泵故障诊断进行研究之前，我们需要了解和掌握火电环保用机泵的故障机理，因为它是故障诊断的理论基础，它不仅与机泵系统的结构有关还与机泵系统的工作环境有很大的关系，是故障诊断前所必须进行的工作。因此,为了有效的对机泵系统进行故障诊断,我们需要首先了解火电环保用机泵系统的工作过程,理解机泵系统的基本结构和工作原理,在此基础上对机泵系统的故障现象进行分析和研究,最后介绍本次采用的故障诊断的方法。

2.1火电环保用机泵的主要结构与工作原理

火电环保用机泵,顾名思义,就是在火力发电厂中提供水源的环保型机泵。根据机泵工作原理来分类,它属于离心泵,是一种利用离心力来运输泵体内流体的器械,广泛应用于生产生活的诸多行业。

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