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题名活塞式氢气压缩机排气温度超限故障诊断方法
被引量：4
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作者
韩宇恒
胡光忠
夏秋
王平
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机构
四川轻化工大学机械工程学院
过程装备与控制工程四川省高校重点实验室
攀枝花市先进制造重点实验室
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出处
《机电工程》
CAS
北大核心
2023年第12期1973-1982,共10页
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基金
自贡市重点研发计划项目(2021QYCX03)
过程装备与控制工程四川省高校重点实验室开放基金资助项目(GK202205)
攀枝花市先进制造技术重点实验室开放基金资助项目(2022XJZD01)。
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文摘
针对活塞式氢气压缩机各级排气温度超限的故障难以用传统故障的二态性准确描述,以及目前未见能对该故障实施自诊断的故障诊断系统等问题,以DW-(5.6-13)/(0.2-0.5)-20型无油润滑变频活塞式氢气压缩机为研究对象,对相关零部件进行了重要度分析,并设计了故障自诊断系统。首先,对该故障搭建了模糊高木-关野(T-S)故障树模型,并利用基于贝叶斯网络(BN)的T-S故障树分析法对底事件进行了重要度分析,以确定薄弱环节和故障零部件诊断顺序;然后,利用模糊数表征了零部件的故障状态,对排气温度超限故障发生概率进行了预测;最后,设计了基于规则的故障诊断专家系统,并对实例进行了故障原因的推理排查。研究结果表明:基于规则的故障诊断专家系统在对现有故障数据进行分析后,其诊断结果与事实相符,说明该系统能够准确地诊断出故障原因,并进行自诊断;同时,基于BN的T-S故障树分析法,使该系统可对顶事件故障发生概率进行预测,为活塞式氢气压缩机故障诊断提供了一个可行方案。
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关键词
故障诊断
活塞式氢气压缩机排气温度
T-S故障树模型
专家系统
贝叶斯网络
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Keywords
fault diagnosis
exhaust temperature of piston hydrogen compressor
T-S fault tree model
expert system
Bayesian network(BN)
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分类号
TH457
[机械工程—机械制造及自动化]
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