發(fā)布時間：2018-01-03 13:27

  本文關(guān)鍵詞：基于振動測試的旋轉(zhuǎn)設(shè)備狀態(tài)分析與故障診斷　出處：《內(nèi)蒙古科技大學(xué)》2012年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：機(jī)械設(shè)備中有許多是旋轉(zhuǎn)機(jī)械，它覆蓋了機(jī)械制造、冶金化工等重要工業(yè)領(lǐng)域。旋轉(zhuǎn)機(jī)械的運(yùn)轉(zhuǎn)速度一般都較高，并且是機(jī)械系統(tǒng)中的核心設(shè)備，如大型鼓風(fēng)機(jī)、發(fā)電機(jī)、汽輪機(jī)等，其工況狀態(tài)不僅影響該機(jī)器設(shè)備本身的安全穩(wěn)定運(yùn)行，而且還對后續(xù)的生產(chǎn)造成直接影響。有些故障在發(fā)生的初期，振動量小，往往會淹沒在其他的振動信號中，如不能及時發(fā)現(xiàn)問題并及早的采取措施解決問題將會導(dǎo)致嚴(yán)重的后果。因此，，這些大型旋轉(zhuǎn)機(jī)械是狀態(tài)檢測與故障診斷的主要研究對象，對其進(jìn)行設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測顯得尤為重要。 旋轉(zhuǎn)機(jī)械是依靠轉(zhuǎn)子旋轉(zhuǎn)運(yùn)動進(jìn)行工作的機(jī)器，在結(jié)構(gòu)上必須具備最基本的轉(zhuǎn)子、軸承等零部件。而轉(zhuǎn)子又是旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備中最重要的部件之一，因此對轉(zhuǎn)子進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷具有非常重要的意義。本文就是以振動測試為基礎(chǔ)，對包鋼煉鐵廠三燒車間的SJ14500主軸風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)子運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行了識別分析與故障診斷。論文采用了多種信號處理方法，包括基于振動信號的時域分析技術(shù)、頻域分析技術(shù)、小波及其小波包時頻分析技術(shù)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷方法。從時域分析中，以時域特征統(tǒng)計量為基礎(chǔ)，結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，建立了時域BP網(wǎng)絡(luò)對風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)子狀態(tài)進(jìn)行識別的網(wǎng)絡(luò)模型；在頻域分析中，闡述了幾種頻譜分析方法，并以頻譜分析中的譜能量為基礎(chǔ)，結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，建立了頻域BP網(wǎng)絡(luò)對風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)子狀態(tài)進(jìn)行識別的網(wǎng)絡(luò)模型；在時頻域分析中，以小波包分解重構(gòu)后個頻帶的相對能量為基礎(chǔ)，結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，建立了小波BP網(wǎng)絡(luò)對風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)子狀態(tài)進(jìn)行識別的網(wǎng)絡(luò)模型。通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與三種傳統(tǒng)的信號處理方法的有效結(jié)合，在對大量實(shí)測數(shù)據(jù)分析和處理的基礎(chǔ)上，驗(yàn)證了該網(wǎng)絡(luò)模型對風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)子狀態(tài)識別的可行性。
[Abstract]:There are many rotary machines in the mechanical equipment , which covers the important industrial fields such as mechanical manufacturing , metallurgy and chemical industry . The operating speed of the rotating machinery is generally higher , and it is the core equipment in the mechanical system , such as a large blower , a generator , a steam turbine , etc . The working conditions state not only affects the safe and stable operation of the machine equipment itself , but also has a direct effect on the subsequent production . This paper introduces several kinds of signal processing methods , including time domain analysis , frequency domain analysis , wavelet and wavelet packet time frequency analysis and neural network .

【學(xué)位授予單位】：內(nèi)蒙古科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號】：TH165.3

【參考文獻(xiàn)】

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1 陳敏,劉君;BP網(wǎng)絡(luò)的改進(jìn)及其應(yīng)用[J];湖南文理學(xué)院學(xué)報(自然科學(xué)版);2005年02期

2 吳劍;孫秀霞;;非平穩(wěn)信號的一種細(xì)化譜分析方法及其應(yīng)用[J];彈箭與制導(dǎo)學(xué)報;2005年S5期

3 曾U喺

本文編號：1374089