【摘 要】
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离心压缩机是一种常见的压缩气体的设备,由于其结构紧凑、转速高以及可靠性良好的优势使得其在石化行业中得到了广泛的应用。为了及时了解离心压缩机状态保证其安全稳定的运行,开发了基于增强现实技术的离心压缩机监测诊断系统。该系统通过AR技术将离心压缩机的设备信息、监测参数及诊断结果以更真实生动的方式呈现给现场巡检维修人员,提高了对离心压缩机巡检时的工作效率。介绍了离心压缩机的基本结构及工作原理,并对离心压缩
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离心压缩机是一种常见的压缩气体的设备,由于其结构紧凑、转速高以及可靠性良好的优势使得其在石化行业中得到了广泛的应用。为了及时了解离心压缩机状态保证其安全稳定的运行,开发了基于增强现实技术的离心压缩机监测诊断系统。该系统通过AR技术将离心压缩机的设备信息、监测参数及诊断结果以更真实生动的方式呈现给现场巡检维修人员,提高了对离心压缩机巡检时的工作效率。介绍了离心压缩机的基本结构及工作原理,并对离心压缩机的常见故障进行了归纳总结和机理分析。设计出离心压缩机监测诊断系统的整体结构,并完成对所选用监测设备的介绍及布置。基于增强现实技术的离心压缩机监测诊断系统采用Unity 3D作为开发引擎,Vuforia作为主要开发工具包,并结合监测诊断系统完成了整体的开发。该系统可实现的功能包括虚拟模型与现实设备的叠加、虚拟模型的缩放旋转及脱卡、以SQLite数据库为载体查看离心压缩机的监测数据、诊断结果以及离心压缩机的爆炸图和透视图。目前该系统开发基本完成,工作正常且稳定性较高。离心压缩机故障诊断算法采用改进的带有自适应噪声的完全集合经验模态分解结合粒子群优化的最小二乘支持向量机。其中ICEEMDAN在分解信号时克服了经验模态分解及其改进算法的模态混叠和含有虚假分量的问题。信号经ICEEMDAN分解后产生了若干IMF分量,根据其相关系数选取较大的分量,计算这些IMF分量的样本熵并将其作为特征参数输入到分类器中。PSO-LSSVM分类模型则在最小二乘支持向量机算法基础上进行改进,通过粒子群优化算法优化了两个参数,提高了算法的分类准确率。最后将离心压缩机的实测数据带入到故障诊断算法中,最终得到诊断准确率达到80.6%,证明该诊断流程适用于离心压缩机且效果良好。
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