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基于多传感器的装载机故障诊断系统研究

发布时间:2017-09-18 22:07

  本文关键词:基于多传感器的装载机故障诊断系统研究


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【摘要】:工程机械的发明大大节省了建设的时间并且提高了效率,对一个国家经济的发展起到推动作用。装载机便是其中一种工作效率较高、用途广泛机械。对于装载机来说系统故障诊断系统的研究是非常必要的,有利于及时发现问题、排除故障以及相关的安全隐患,保障装载机安全稳定运行,延长装载机使用寿命,发挥装载机的最大效能,能够促进工程进度,实际上就间接的创造了经济效益。本文根据实际调研,确定开展基于多传感器装载机故障诊断系统的研究及相关技术探讨。本文是针对实际生产作业中的这种问题展开了装载机动力系统故障在线诊断和监测的研究,主要完成的工作有:(1)首先本文在进行详细分析装载机故障发生及其危害的基础上分析了设计在线监测诊断系统的必要性,并且研究了这样一个在线监测系统设计的基本规则和研发步骤。其次,根据设计基本规则分析了在研发系统的时候会涉及到的一些软硬件基础,还对涉及到的一些技术手段进行了研究;(2)针对多维度信息综合反应机器工作状态的理论进行了研究和阐述,找到了其中问题的难点所在是多维度多层次的信息很难共同处理分析。针对这个难题引进了信息融合技术在这对其进行分析,对信息融合技术中的基本方法应用在多维度多层次数据分析中的可行性进行了论证,并且找到了模糊理论和化简方法处理庞杂数据的渠道,取得了很好的效果;(3)结合某企业的ZL50型号的装载机的故障发生进行了详细分析重点对装载机故障诊断系统的开发环境以及装载机的故障诊断系统的功能需求进行分析最后在基于粗糙集理论方法应用的基础上实现基于多传感器信号采集的装载机故障诊断系统,并进行测试,增强了故障诊断系统的冗余性以及提高了故障诊断系统的诊断精确率。
【关键词】:多传感器 装载机 信息融合 故障诊断系统
【学位授予单位】:南华大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TH243
【目录】:
  • 摘要4-6
  • Abstract6-11
  • 第一章 绪论11-19
  • 1.1 课题来源11-13
  • 1.2 故障诊断技术的研究综述13-16
  • 1.2.1 传统的故障诊断技术13-14
  • 1.2.2 智能诊断系统14-16
  • 1.3 文章结构安排16-17
  • 1.3.1 研究目标16
  • 1.3.2 研究内容和关键问题16-17
  • 1.4 本章小结17-19
  • 第二章 基于多传感器融合装载机故障诊断技术与方法19-33
  • 2.1 多传感器信息融合技术19-26
  • 2.1.1 原理概述19
  • 2.1.2 多传感器应用于故障诊断19-20
  • 2.1.3 基于多传感器故障诊断应用级别20-23
  • 2.1.4 信息融合诊断的功能模型23-25
  • 2.1.5 基于多传感器故障诊断系统要素25-26
  • 2.2 专家诊断故障系统架构26-27
  • 2.3 粗糙集理论在装载机融合诊断中的应用27-31
  • 2.3.1 粗糙集理论装载机融合诊断描述27-28
  • 2.3.2 粗糙集理论装载机故障诊断应用28-31
  • 2.4 D-S证据理论在装载机故障诊断中的应用31-32
  • 2.5 本章小结32-33
  • 第三章 装载机故障诊断系统需求分析33-47
  • 3.1 装载机故障诊断的故障种类33-39
  • 3.1.1 装载机故障汇总33-38
  • 3.1.2 装载机故障理论分析38-39
  • 3.2 装载机故障诊断过程中的诊断信息分析39-40
  • 3.2.1 传感器类信息分析39-40
  • 3.2.2 知识类信息分析40
  • 3.3 装载机故障诊断知识的获取40-45
  • 3.3.1 一级规则知识41
  • 3.3.2 二级规则知识41-43
  • 3.3.3 混合规则知识库的生成43-45
  • 3.4 本章小结45-47
  • 第四章 装载机诊断系统的设计与实现47-61
  • 4.1 系统概述47-48
  • 4.2 系统硬件设计48-52
  • 4.2.1 系统硬件架构48-49
  • 4.2.2 传感器选择49-52
  • 4.3 系统软件设计与实现52-55
  • 4.3.1 软件开发环境52
  • 4.3.2 软件的功能与结构52-54
  • 4.3.3 系统诊断流程图54-55
  • 4.4 系统硬件实现55-57
  • 4.4.1 硬件实现55
  • 4.4.2 压力传感器的测量表盘55-57
  • 4.5 系统软件实现57-60
  • 4.6 本章小结60-61
  • 第五章 装载机诊断系统运行与实验61-65
  • 5.1 实测数据61-64
  • 5.1.1 状态数据检测61-63
  • 5.1.2 诊断实例63-64
  • 5.2 实验总结64-65
  • 第六章 结论及展望65-67
  • 参考文献67-71
  • 作者攻读学位期间的科研成果71-73
  • 致谢73

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本文编号:877755

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