文档介绍：武汉科技大学
硕士学位论文
小波分析在旋转机械故障诊断中的应用研究
姓名:黑开伟
申请学位级别:硕士
专业:控制理论与控制工程
指导教师:程耕国
20100512
武汉科技大学硕士学位论文摘要第小波分析是近年来发展很快的一门理论,已经越来越多地应用于图像处理、数据压缩、语音识别、信噪分离、分形等领域。本论文利用小波分析理论,把这种理论应用到机械故障诊断中,通过对小波分析的理论研究和实例分析说明小波分析在故障诊断领域中的应用本文研究了设备故障诊断技术的发展现状及发展趋势,介绍了传统的故障诊断方法及旋转机械几种常见故障,说明了小波分析在故障诊断中的意义。重点研究了小波分析理论以及应用,介绍了小波在消噪、滤波及检测突变信号方面的应用,说明了在机械设备故障诊断中利用小波分析具有明显的优越性和必要性。本文通过采集某厂透平压缩机组轴承振动信号,对采集的振动信号进行小波分析。通过利用小波的多分辨分析以及算法性质,利用软件,进行单一频率的提取,来确定原信号是不是故障信号,提出了一种判断故障信号的方法。同时根据小波分析的思想,设计构造了一种新型旋转机械故障诊断装置,这是一种基于小波理论的故障诊断系统,利用这个系统提取的故障信号十分清晰,使得机械故障的诊断结果更加准确。小波分析在时频局部化方面具有良好的特性,对处理非稳定信号具有非常突出的优越性。将小波分析理论应用到旋转机械的故障诊断中是一项值得推广应用的新技术,应用前关键词:旋转机械;故障诊断;小波分析;前景是非常广阔的。景十分广阔。
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武汉科技大学硕士学位论文第一章绪论胱钚碌男藕糯矸椒ㄏ嗳诤稀P碌男藕糯矸椒ɑ嵩嚼丛蕉嗟赜τ糜谏璞腹收险第随着现代冶金工业以及设备现代化水平的不断发展进步,生产设备越来越大型化、集成化、自动化和智能化这些大型设备一旦发生故障所造成的损失将十分巨大,因此,设备诊断这一技术,日益引起人们的重视,并在理论和实践应用方面得到了快速发展。机械设备故障诊断技术的发展现状及发展趋势机械设备故障诊断是指在一定的工作环境下,根据机械设备运行过程中产生的各种信息判别机械设备是正常运行还是发生了异常现象,并判定产生故障的原因和部位,以及预测、预报设备状态的技术乜吲。主要有三个过程:首先是检测设备状态的特征信号,比如振动、噪声、温度等;其次就是从所检测到的特征信号中提取征兆;最后是故障的模式识别。设备诊断技术在美国的研究和利用一直走在世界的前列。欧洲一些国家对设备诊断技术也很有研究,虽然说在广度上不大,但在有些方面很有特色,具有世界领先地位,例如瑞典的轴承监测技术、丹麦的振动和声发射技术和挪威的船舶诊断技术等,日本的设备诊断技术在民用工业方面也占有某种优势。当前,我国的工业生产大型设备越来越多,对故障诊断技术进行研究,意义非常重大。采用故障诊断技术,可以大大降低事故的发生率和维修设备的费用,同时还可以减少维修时间,增加设备的可靠性。因此,无论从工业生产的安全性上,还是从经济效益上,设备故障诊断技术都具有极其重要的意义。设备诊断技术在我国开始于上世纪年代,并广泛应用于化工、冶金、电力等行业,取得了良好效果。近年来,随着计算机技术的广泛应用,设备故障诊断技术也越来越丰富,越来越成熟,基本上已经形成了冉贤暾难Э啤U饷判滦搜Э浦饕Q芯可璞傅墓芾怼⒆刺嗖夂故障诊断,学科的目的是建立新的维修体制,利用控制论、信息论、系统论和可靠性理论等理论,通过计算机和现代的各种测试仪器进行测量和检测,结合设备的各种诊断对象的特殊规律来进行故障诊断。故障诊断技术本身就是一个多学科交叉的领域,其研究的一个鲜明的特点就是将信号分析、工程控制、智能算法、机器学习、信息技术等领域中新产生的方法运用到特定对象的故障检测与诊断上【。目前,设备故障诊断技术的发展方向是:传感器越来越精密化和多维化,诊断理论和诊断模型越来越多元化,诊断技术越来越智能化【啤俊V饕L逑衷以下几个方面:胱钚碌拇ǜ衅骷际跸嗳诤希乇鹗羌す獠馐约际酢=昀矗⒉ㄍㄑ逗图す饧际已经广泛地应用到振动测量和设备故障诊断中。激光测振技术的进一步完善将会给振动测试方法带来一场新的革命。目前关于激光测试技术在诊断领域中的应用研究,还处在起步断领域中,传统的信号分析技术也必然会得到突破性的进展。⑹毙蚍治龊褪致瞬是工程信号处理中的三大基本工具。在实际的工程应用中,人们常常将这几种基本技术进行不同的组合,针对不同的信号特点,形成了一些不同的信号分析方法。在工程上应用比阶段。
武汉科技大学硕士学位论文第较广泛的方法,像基于钠灯追治龅姆椒ā⒕槟L纸蟹椒ê托〔ǚ治龇等就是与最新的信号处理方法相融合的结果。敕窍咝苑椒ê驮硐嗳诤稀S捎诨瞪璞冈诜⑸收鲜背31硐治7窍咝浴N蠢矗随着