基于小波变换和Lipschitz指数的水泵故障诊断研究

发布时间：2020-05-05 11:35

【摘要】： 水泵是许多工业生产过程中的关键设备,尤其是核电站给水泵以及循环冷却泵等水泵机组,一旦发生故障将会造成巨大的经济损失和严重的社会影响。因此,有必要对水泵故障先兆进行及时诊断,以提高水泵机组运行的可靠性。目前,国内外用于水泵机组故障诊断的方法有频谱分析、功率谱估计、小波分析、故障树等方法,由于水泵故障的复杂性和多样性,单独依靠这些方法往往只能粗略地知道水泵是否存在故障及发现部分故障,而对于早期故障却难以及时发现。 考虑到水泵设备发生故障时,其振动信号往往包含奇异性成分,因此可以从振动信号的奇异性分析入手进行水泵故障诊断研究。小波变换模极大值(WTMM)是在小波变换基础上建立起来的一种分析信号奇异性的有效方法,信号奇异性程度通过Lipschitz指数的大小反映。通过WTMM和Lipschitz指数相结合的方法对振动信号进行分析处理得到故障特征值,对大量故障特征值训练得到故障模型知识库,再根据模型匹配的方法得到疑似故障集,最后对疑似故障集取交集得到诊断结果。 振动信号采集系统的优劣直接影响了水泵故障诊断系统的可靠性,本文设计了一套基于MMA7260和uPD78F0547的水泵振动信号采集系统,该振动信号采集系统可以实现对水泵振动信号的实时采集,并能通过RS-232接口将采集到的振动数据传送到上位机进行分析处理。该采集系统具有灵敏度高、采集速度快、成本低和便于使用等优点。以水泵机组正常运行和发生绕组过热、轻度不平衡、严重不平衡、支座松动等故障为例进行诊断实验。实验结果表明:这种方法可以有效发现故障,区分故障类型并可以识别故障程度,为水泵机组故障诊断提供了又一种有效的方法,对其它类似机械故障诊断具有一定的指导意义。
【学位授予单位】：江苏大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2010
【分类号】：TH318;TH165.3

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本文编号：2650076