文档介绍：北京化工大学
硕士学位论文
旋转机械典型故障特征提取方法研究
姓名:张弛
申请学位级别:硕士
专业:计算机应用技术
指导教师:袁洪芳
20100420
旋转机械典型故障特征提取方法研究摘要实验数据分析计算机。并在该实验台上模拟裂纹故障,监测并且采集旋转机械是工业生产中应用最广泛的机械设备,研究旋转机械故障诊断技术及时发现并查找故障原因,可极大的减少和避免安全事故以及经济损失具有重要的现实意义。本文总结了常见旋转机械故障类型的故障机理,研究了旋转机械故障诊断的常规流程以及旋转机械故障特诊提取以及故障诊断推理方法,并主要针对旋转机械的典型故障开展了实验研究。本文首先搭建了旋转机械故障分析实验系统平台,该实验系统包括:旋转机械实验台、电涡流传感器、数据采集卡、信号调理模块、旋转机械的振动信号,对其进行采集与分析。在时域内使用时域特征分析,频域内应用传统β势追治龇椒ㄒ约靶〔ò涤蚰芰糠析的方法,对裂纹故障信号进行特征提取。应用特征评估的原理,选择最适合于进行故障诊断的故障特征。应用神经网络,宰织竞争神经网络以及С窒蛄炕⒐收险锒夏P停榷云湫能进行比较。缫约癝结构易于确定,且性能也优于网络。针对故障特征在旋转机械出现裂纹故障状态下区分度比较差的这一问题,提出一种将小波包分解与时域特征提取相结合的新方法,并应用了新的特征提取方法进行实验分析。结果表明,该特征提取方
案可以在一定程度上提高了故障特征的区分度。关键词:旋转机械故障诊断,特征提取,小波包分解,神经网络北京化工大学博士学位论文Ⅱ
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逖作者签名::垒:趁幽:华,丝垡:型保密论文注释:本学位论文属于保密范围,在土年解密后适用趁。北京化工大学位论文原创性声明本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。日期:关于论文使用授权的说明学位论文作者完全了解北京化工大学有关保留和使用学位论文的规定,即:研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属北京化工大学。学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘,允许学位论文被查阅和借阅;学校可以公布学位论文的全部或部分内容,可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存、汇编学位论文。本授权书。非保密论文注释:本学位论文不属于保密范围,适用本授权书。作者签名:导师签名:、
第一章概述发展。机械设备各个系统之间的联系也更加紧科¨。旋转机械的核心部件转子经引言旋转故障诊断研究的内容与实质旋转机械是现目前在工业生产中应用最广泛的机械设备。旋转机械的种类繁多,比如在发电机、压缩机、电动机、汽轮机、风机等机械设备中都应用了旋转机械。这些机械设备是电力、航空、石化、冶金、核能、煤炭等行业中的关键设备。伴随科学技术的不断发展,旋转机械正朝着大型化、高速化、集成化等方向常因为各种各样的故障而影响机械设备的正常运转。然而,一个很小的故障都有了使维修故障机械高效化经济化,必须对故障位置、故障原因、故障程度等信息有正确清晰科学的了解。同时,计算机技术的飞速发展,使机械设备的故障检测与诊断成为可能。因此,对旋转机械故障诊断技术的研究和应用开始逐渐发展起旋转机械故障诊断技术作为设备故障诊断的一个重要分支【,在近年来,已逐渐发展为集数理化、力学、计算机技术、电子技术、信息处理以及人工智能等多种现代科学技术于一体的新兴学科。旋转机械故障诊断技术研究的主要内容包括:故障机理研究、故障信息检测与采集、故障特征提取与分析、故障诊断推故障机理研究是设备故障诊断的基础。其首先掌握机械设备故障的发生原因及发展趋势,然后根据设备故障的内在联系和本质特征,最终建立科学合理、高效经济的故障诊断模式【。在旋转机械方面,;档牡可能引起连锁反应从而使整个设备的生产可靠性下降、稳定性降低、生产能力丧失,以致造成更大的机械故障,甚至发生重大事故,并导致重大经济损失】。为来,并显得尤为重要了。理技术【
型故障征兆及原因进行了详细描述和归纳。他于年发表了论文《高速涡轮机械运行问题收的起因和治理》,文中把典型故障归纳为帧8醚究成果现已广泛的应用在高速旋转机械的诊断研究中网。.收闲畔⒓觳庥氩杉在旋转机械诊断的范畴中,故障信息检测与采集是指对机械设备本身的性能指标、参数指标及工作运转指标等相关的物理量信息进行采集与检测,并将检测到的信号进行量化的技术。故障信息检测与采集涉及信号采集技术、传感器技术、数据预处理技术以及疍转换技术等【