機械設(shè)備在運行的過程中,由于不同原因會出現(xiàn)各式各樣的故障,這些故障輕則影響運轉(zhuǎn),重責造成重大事故,帶來嚴重的經(jīng)濟損失。正確的故障預測能夠提醒設(shè)備管理人員提前采取措施,避免事故的發(fā)生,為設(shè)備安全高效地運行提供技術(shù)保障。當前的預測研究仍以單一參數(shù)的數(shù)值預測為主,并不能通過預測對可能發(fā)生的故障的性質(zhì)和部位做出判斷。本文以大型旋轉(zhuǎn)機械為研究對象,針對現(xiàn)有故障預測中存在的不足,從信息融合、數(shù)據(jù)采集、預測建模、產(chǎn)品開發(fā)等多個方面對基于全矢譜的故障預測方法進行研究。解決了傳統(tǒng)預測方法無法預測故障性質(zhì)和部位的問題,利用振動大數(shù)據(jù)進行設(shè)備健康預警和評價,為預測技術(shù)的推廣應用提供了基礎(chǔ)保障。論文所做的主要研究工作和取得的成果如下:(1)研究了基于全矢信息融合的設(shè)備故障預測方法,闡述并構(gòu)建了一維全矢振動強度預測模型(FVMP),二維全矢頻譜結(jié)構(gòu)預測模型(FVSP)和設(shè)備故障多維預測模型(FVEP)。在分析全矢譜技術(shù)的基本原理、方法和數(shù)值計算的基礎(chǔ)上建立的預測模型,能夠克服傳統(tǒng)測試方法得到的數(shù)據(jù)反映的設(shè)備振動特征不夠全面的問題,根據(jù)全矢融合后的振動信號,預測頻譜結(jié)構(gòu)的變化,判斷故障性質(zhì)并評價設(shè)備健康狀態(tài);(2...

【文章頁數(shù)】：134 頁

【學位級別】：博士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 課題來源
    1.2 設(shè)備故障預測的研究意義
    1.3 故障預測技術(shù)研究現(xiàn)狀
        1.3.1 故障預測技術(shù)的發(fā)展歷程
        1.3.2 故障預測技術(shù)研究現(xiàn)狀
        1.3.3 預測方法研究現(xiàn)狀
        1.3.4 大數(shù)據(jù)預警研究現(xiàn)狀
    1.4 同源信息融合技術(shù)研究現(xiàn)狀
        1.4.1 信息融合技術(shù)
        1.4.2 同源信息融合
    1.5 課題研究的目的和意義
    1.6 主要研究內(nèi)容與結(jié)構(gòu)安排
        1.6.1 本文的主要研究內(nèi)容
        1.6.2 本文的結(jié)構(gòu)安排
2 基于全矢信息融合的故障預測
    2.1 全矢譜理論與方法
        2.1.1 同源融合的必要性
        2.1.2 全矢譜基本原理
        2.1.3 全矢振動特征計算
    2.2 全矢振動強度預測
    2.3 全矢振動頻譜預測
    2.4 多維預測與整機評價
    2.5 本章小結(jié)
3 全矢數(shù)據(jù)采集與特征提取
    3.1 虛擬振動傳感器
    3.2 全矢振動數(shù)據(jù)采集
        3.2.1 全矢采集電路
        3.2.2 全矢采集過程控制
        3.2.3 全矢數(shù)據(jù)分析與驗證
    3.3 本章小結(jié)
4 全矢AR時序預測模型研究
    4.1 全矢AR模型的構(gòu)建
        4.1.1 AR模型結(jié)構(gòu)
        4.1.2 時序預測的步驟
        4.1.3 模型的識別
        4.1.4 參數(shù)估計
        4.1.5 AR模型預測遞推公式
        4.1.6 分析評價指標
    4.2 全矢AR模型的計算驗證
        4.2.1 全矢AR模型數(shù)值計算
        4.2.2 預測驗證
    4.3 本章小結(jié)
5 全矢灰色預測模型研究
    5.1 全矢灰色模型
        5.1.1 灰色模型理論
        5.1.2 全矢-灰色模型構(gòu)建
    5.2 實驗驗證
    5.3 本章小結(jié)
6 全矢綜合預測模型與大數(shù)據(jù)預警
    6.1 全矢綜合預測模型
        6.1.1 全矢綜合預測模型
        6.1.2 EMD趨勢項提取
        6.1.3 全矢綜合預測模型的建立
        6.1.4 試驗驗證
    6.2 基于全矢譜的大數(shù)據(jù)預警
        6.2.1 大數(shù)據(jù)預警流程
        6.2.2 預測結(jié)果綜合評價與診斷
    6.3 本章小結(jié)
7 全矢故障預測技術(shù)及其工程應用
    7.1 基于全矢譜的故障預測技術(shù)
    7.2 相關(guān)產(chǎn)品與功能開發(fā)
        7.2.1 SDC系列采集器
        7.2.2 軟件功能
    7.3 工程應用實例
    7.4 本章小結(jié)
8 結(jié)論與展望
    8.1 結(jié)論
    8.2 關(guān)鍵技術(shù)和創(chuàng)新點
    8.3 展望
參考文獻
個人簡歷
在校期間發(fā)表的學術(shù)論文與研究成果
致謝



本文編號：3765073