產品介紹
本故障診斷系統以一次網循環泵為例，該泵為雙吸離心泵，其型號為B0S250-600C，設備參數為：揚程：88mH20；流量956m3/h；轉速：1480r/h；功率：315kW。
循環泵模型的復雜性和不健全性決定它非常適合采用模糊神經網絡的故障診斷方法?？细粊硭玫墓收显\斷工作主要有兩個步驟：一步是根據監測的儈號數據采集，對數據進行預處理，從中提取故障征兆；二步是構造模糊神經網絡模型對循環泵進行故障診斷，怛是故障征兆0般不可以直接從采集來的原始數據中獲得，而模糊神經網絡輸入量又 是故障征兆，因此，需要預處理采集到的原始數據，然后才能提取與故障征兆相關的量值。在供熱循環泵系統故障診斷中，采集的原始數據有出水管流量、軸承、溫度、軸承振動、電機功率。
通過對水泵常見故障的分析，將供熱循環泵常見的故障征兆統一整理，形成5種供熱循環泵常見的故障征兆，分別用XI，X2,X3,X4,X5表示，并且，將
其故障原因總結整理為30種，依次進行編號 ,見表1所示。對于供熱循環泵，每種故障的征兆與原因的對應關系是不確定的，并且水泵故障的發生是一個漸變過程，所以，需要把故障原因存在的隸屬度定義為模糊語言值。對應的語言變量為“必定發生”（ ?1)、“經常發生”（ ? )、“有時發生”（ ? )、(偶爾發生”（ ? )和“—般不發生”（0? )。
模糊數的取值直接影響著模型診斷結果的準確性，但是通過肯富來水泵廠對熱力公司進行調研發現，以往他們對循環泵發生的各種故障及故障原因沒進行統計，查閱大量文獻，關于循環泵各種故障發生的頻率這方面的數據也很少，此外，循環泵使用程度不同，設計條件和工作環境不同，模糊數也有所區別，因此，模糊數的準確確定是一個難題。
佛山水泵廠主要是針對設計合理，工作環境良好，正常使用的循環泵，請教相關的專家與學者并且查閱了大量資料而確定的，因此具有一定的可信度。如果系統投入到實際工程中使用時，模糊數還可以結合實際記錄統計的故障頻率而確定。
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