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摘要
随着空压机在工业生产中的广泛应用，对空压机运行过程中的温度进行准确地监测，已成为整个化工行业重点研究的课题，为此提出基于数据驱动的空压机温度过高故障诊断系统。首先，设计了由远程终端单元、服务器和远程监测终端三部分模块组成的故障诊断结构，为了对空压机的性能进行预测与优化，设计了全面的智能诊断系统。然后采用皮尔森相关系数对空压机内部运行参数的相关性进行分析，构建空压机的温度监测模型，并采用健康指数对空压机的健康情况进行评估，以数值形式反映出空压机的运行状态。最后建立以温度故障向量作为输入、故障类型向量作为输出的BP神经网络模型，通过不断的训练，求解出最优的目标函数。实验结果表明，采用本文方法对空压机的温度故障进行诊断，具有较好的监测效果，而且随着模拟故障程度的逐渐增加，能够更早的判断出空压机的温度阈值，对故障判断的准确率较高。
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单位北京航空航天大学云南创新研究院; 北京航空航天大学
