一种输油泵机组故障诊断与健康评估方法

摘要：

输油泵机组是长距离油品传输的关键设备,有效预防其出现突发故障、减小故障造成的损失至关重要.然而目前针对输油泵的故障诊断方法在现场应用时普适性不佳,且缺乏针对机组一体的监测诊断研究,不利于计划性维修.此外,受现场可提供数据的限制,现有的输油泵状态评估方法在很多现场无法使用.针对上述问题,提出一种输油泵机组故障诊断与健康评估方法,利用迁移学习提高输油泵故障诊断在工业现场应用时的准确率;通过搭建实验台并对电机运行状态进行监测、分析,构建电机机械类故障诊断模型;构建基于卷积-长短期记忆神经网络(CNN-LSTM)的状态评估模型,并以此为基础利用时序卷积网络(TCN)结合注意力机制进行状态趋势预测.在现场试运行的结果表明,本文提出的故障诊断及状态评估方法可以及时发现设备的早期故障,为设备运维提供有效的数据参考.

关键词：输油泵机组、故障诊断、状态评估、状态趋势预测

所属期刊栏目：49

分类号：TP399(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2022-12-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：101-107