本文關(guān)鍵詞：旋轉(zhuǎn)機械早期故障診斷的研究與應用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：本課題的研究來源于國家自然科學基金“低速重載機械早期故障稀疏特征識別的研究”。 旋轉(zhuǎn)機械是現(xiàn)代化工業(yè)生產(chǎn)中關(guān)鍵性設備，旋轉(zhuǎn)機械早期故障診斷技術(shù)的研究具有重要的理論意義和廣泛的推廣應用價值。由于低速重載機械早期故障信號非常微弱，被淹沒在低頻振動信號和強背景噪聲中，提取故障特征頻率非常困難。 為了解決低速重載旋轉(zhuǎn)機械早期故障特征頻率提取的難題問題，深入研究了旋轉(zhuǎn)機械設備早期故障產(chǎn)生的機理、故障脈沖信號的數(shù)學模型及算法，完成了故障診斷平臺的設計。提出了自適應形態(tài)梯度提升方法，，采用Hilbert變換、自適應形態(tài)梯度濾波、自適應形態(tài)梯度提升方法對振動信號進行時域和頻譜分析，對比了這3種算法在有強背景噪聲的振動信號中提取微弱沖擊信號的能力，自適應形態(tài)梯度提升方法能夠高效快速地提取較低信噪比下的微弱故障沖擊信號，研究成果在故障診斷平臺上取得了良好的早期故障識別效果。 信號調(diào)理電路的硬件設計上，采用了自適應共振解調(diào)技術(shù)對振動信號進行自適應包絡解調(diào)，保留了振動信號中的沖擊成分；采用DSP和ARM9雙核處理單元，實現(xiàn)了信號處理、采集控制、自動識別分類存儲、多種網(wǎng)絡通信、多任務、故障特征提取與匹配等功能。 診斷平臺的軟件設計上，采用了嵌入式Linux操作系統(tǒng)，實現(xiàn)了交叉編譯環(huán)境搭建、BootLoader、kernel和根文件系統(tǒng)移植、設備驅(qū)動程序設計、GUI交互界面設計與移植等，對采集的振動數(shù)字信號進行診斷分析、故障識別、數(shù)據(jù)存儲。 本項目的研究成果已推廣應用到工業(yè)現(xiàn)場，并得到了成功的應用，為企業(yè)實現(xiàn)機械設備預知維修的管理策略提供了技術(shù)支持，為企業(yè)創(chuàng)造了顯著的經(jīng)濟效益和社會效益。
【關(guān)鍵詞】：共振解調(diào) 早期故障識別 形態(tài)梯度提升 專家診斷系統(tǒng)
【學位授予單位】：武漢科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TH165.3
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 第一章 緒論10-15
• 1.1 課題研究的背景和意義10-11
• 1.1.1 課題研究的背景10-11
• 1.1.2 課題研究的意義11
• 1.2 國外研究現(xiàn)狀11-13
• 1.2.1 監(jiān)測裝置的研究現(xiàn)狀11-12
• 1.2.2 振動信號處理的研究現(xiàn)狀12-13
• 1.3 主要研究內(nèi)容和組織結(jié)構(gòu)13-15
• 第二章 旋轉(zhuǎn)機械早期故障理論15-21
• 2.1 旋轉(zhuǎn)機械故障機理研究15
• 2.2 滾動軸承故障機理15-18
• 2.3 故障信號數(shù)學模型18
• 2.4 信號特征18-21
• 2.4.1 軸承內(nèi)圈故障18-19
• 2.4.2 軸承外圈故障19
• 2.4.3 軸承滾動體故障19-21
• 第三章 故障特征提取方法21-35
• 3.1 故障特征提取技術(shù)介紹21
• 3.2 數(shù)學形態(tài)學濾波器21-24
• 3.3 自適應多尺度形態(tài)梯度(AMMG)24-26
• 3.4 形態(tài)小波分析26-27
• 3.4.1 對偶小波分解26-27
• 3.4.2 預測—更新提升27
• 3.5 自適應形態(tài)梯度提升方案27-30
• 3.5.1 自適應形態(tài)梯度提升小波27-29
• 3.5.2 形態(tài)提升預處理29-30
• 3.6 形態(tài)梯度算子的選取30-35
• 第四章 故障診斷平臺硬件設計35-49
• 4.1 故障診斷平臺總體設計架構(gòu)35
• 4.2 平臺硬件結(jié)構(gòu)35-36
• 4.3 系統(tǒng)控制和數(shù)據(jù)處理控制核心36-37
• 4.4 信號調(diào)理37-40
• 4.4.1 信號調(diào)理板37-38
• 4.4.2 自適應共振解調(diào)技術(shù)38-40
• 4.5 通信模式40-44
• 4.5.1 GPRS 無線通信40-42
• 4.5.2 以太網(wǎng)通信42-44
• 4.6 基于 1-Wire 協(xié)議的電子標簽44
• 4.7 模數(shù)轉(zhuǎn)換器 AD776044-45
• 4.8 存儲器模塊45-47
• 4.8.1 文件管理控制模塊45-46
• 4.8.2 運算存儲器 SRAM 空間分配46-47
• 4.9 電源模塊47-49
• 第五章 故障診斷平臺系統(tǒng)軟件設計49-62
• 5.1 嵌入式 Linux 操作系統(tǒng)49-50
• 5.1.1 Linux 系統(tǒng)介紹49-50
• 5.1.2 Linux 內(nèi)核體系結(jié)構(gòu)50
• 5.2 交叉編譯環(huán)境50-52
• 5.2.1 交叉編譯環(huán)境概述50-51
• 5.2.2 交叉編譯工具鏈51-52
• 5.3 BootLoader、kernel 和文件系統(tǒng)移植52-56
• 5.3.1 BootLoader 移植52-55
• 5.3.2 kernel 內(nèi)核移植55
• 5.3.3 構(gòu)建根文件系統(tǒng)55-56
• 5.4 設備驅(qū)動程序設計56-58
• 5.4.1 設備驅(qū)動程序概述56-57
• 5.4.2 設備驅(qū)動程序的編寫57-58
• 5.5 GUI 交互界面58-60
• 5.6 系統(tǒng)流程圖60-62
• 第六章 故障診斷實例分析62-73
• 6.1 旋轉(zhuǎn)機械故障模擬實驗平臺62-63
• 6.2 加速度傳感器63-64
• 6.3 故障實例分析64-70
• 6.4 專家診斷系統(tǒng)70
• 6.5 便攜式旋轉(zhuǎn)機械故障診斷儀 GUI70-71
• 6.6 連軋機齒輪箱軸承故障信號分離71-73
• 第七章 總結(jié)與展望73-75
• 7.1 研究總結(jié)73-74
• 7.2 工作展望74-75
• 致謝75-76
• 參考文獻76-80
• 附錄 1 攻讀碩士學位期間發(fā)表的論文80-81
• 詳細摘要81-86

【參考文獻】

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  本文關(guān)鍵詞：旋轉(zhuǎn)機械早期故障診斷的研究與應用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：266338