旋轉(zhuǎn)機(jī)械是現(xiàn)代工礦企業(yè)大量使用的動(dòng)力設(shè)備,在企業(yè)生產(chǎn)中起到非常重要的作用。這些設(shè)備一旦發(fā)生故障,不僅影響正常生產(chǎn),造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失,而且可能會(huì)危及人身安全,導(dǎo)致嚴(yán)重的安全和環(huán)保事故。因此,對(duì)旋轉(zhuǎn)機(jī)械的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行有效的監(jiān)測(cè)和診斷是非常必要的。隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,旋轉(zhuǎn)機(jī)械不斷向高速、輕型、高效和智能化發(fā)展,這也對(duì)設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷提出了更高的要求。在旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷中,以往的診斷儀器都是建立在以快速傅里葉變換（FFT）為核心的經(jīng)典信號(hào)處理方法上,基本上能滿足對(duì)平穩(wěn)信號(hào)的特征提取和分析;但對(duì)因機(jī)器運(yùn)行負(fù)荷變化、轉(zhuǎn)速不穩(wěn)定及機(jī)器故障而產(chǎn)生的非平穩(wěn)信號(hào)的特征提取則相對(duì)不足,尤其對(duì)某些零部件的早期故障識(shí)別往往具有很大的局限性。因此,本文采用信號(hào)處理的前沿技術(shù)——小波分析技術(shù)進(jìn)行深入的研究和探索,彌補(bǔ)了傳統(tǒng)信號(hào)處理方法的不足,這對(duì)減少漏報(bào)、誤報(bào)以及提高確診率都具有重要意義。在此基礎(chǔ)上,采用數(shù)字信號(hào)處理器（DSP）開發(fā)便攜式旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷分析儀。系統(tǒng)利用DSP使得復(fù)雜的小波分析算法和頻譜分析算法的裝入成為可能,并大大提升了數(shù)據(jù)處理的速度,從而提高故障診斷的實(shí)時(shí)性。本文的研究工作主要有如下幾... 

【文章來源】：江南大學(xué)江蘇省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：82 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

0Hz正弦信號(hào)頻譜圖

換工具箱對(duì)相同信號(hào)分析的結(jié)果進(jìn)行比-9 利用 MATLAB 分析的第 5 層細(xì)節(jié)信號(hào)的功表明利用FFT分析模塊對(duì)第5層細(xì)節(jié)信號(hào)信號(hào)進(jìn)行分析的結(jié)果基本一致。斷能力測(cè)試障診斷的能力，我們用分析儀對(duì)旋轉(zhuǎn)機(jī)械時(shí)，采集旋轉(zhuǎn)機(jī)械試驗(yàn)臺(tái)的振動(dòng)信號(hào)如圖率為 1kHz，采樣數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)為 1024。

表明利用FFT分析模塊對(duì)第5層細(xì)節(jié)信號(hào)信號(hào)進(jìn)行分析的結(jié)果基本一致。能力測(cè)試障診斷的能力，我們用分析儀對(duì)旋轉(zhuǎn)機(jī)械時(shí)，采集旋轉(zhuǎn)機(jī)械試驗(yàn)臺(tái)的振動(dòng)信號(hào)如率為 1kHz，采樣數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)為 1024。圖 6-10 轉(zhuǎn)子不平衡時(shí)的振動(dòng)信號(hào)號(hào)用小波包分析模塊進(jìn)行處理，對(duì)信號(hào)進(jìn)節(jié)信號(hào)。用 FFT 分析模塊對(duì)小波包分解結(jié)果如圖 6-11 所示。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：3353725