基于小波神经网络的大型混流泵关键振动参数预测研究

摘要：

城市供水用的大型混流泵系统是一个时刻都在变化着的复杂系统,其运行行为极难预测,智能大型混流泵系统健康状况评估系统要取得较好的评价效果,必须处理好大型混流泵运行参数短时预测问题.本文的研究重点是大型混流泵流短时预测,特别是对历史的运行数据和实时的运行数据进行有效的分析和预测.针对某泵站立式混流泵机组,采用加速度振动传感器和电涡流传感器,分别测试运行中的混流泵机组推力轴承,上导轴承,下导轴承振动以及主轴摆度,基于全矢谱分析技术进行数据融合处理,提取稳定运行时的振动信号特征向量,对大型混流泵设备健康状况进行识别评价,在此基础上,通过引入小波神经网络,建立了基于振动数据的预测模型,并将该模型用于大型混流泵的振动预测评价.最终目标是为城市供水企业的大型混流泵健康状况评估系统提供强有力的技术支持,使得管理决策更加科学化.

关键词： 城市供水系统 大型混流泵 振动参数 小波神经网络

作者: 郝旺身 王洪明 韩捷 雷文平 闵家万 李国平 刘原彬

作者单位: 郑州大学 振动工程研究所,河南 郑州 450001 上海城投原水有限公司 生产部,上海 浦东新区 200125 郑州恩普特设备诊断工程有限公司,河南 郑州 450001

会议类型: 国内会议

会议名称: 2014年全国设备监测诊断与维护学术会议、第十六届全国设备监测与诊断学术会议、第十四届全国设备故障诊断学术会议暨2014年全国设备诊断工程会议

会议地点: 秦皇岛

会议语种:中文

页码: 222-225

在线出版日期: 2014-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）