基于Android平台的滚动轴承故障诊断技术的研究

发布时间：2021-08-24 06:56

　　冶金企业大型关键设备故障诊断的研究具有重要的理论意义和工程应用价值。本文针对当前冶金企业所使用的故障诊断仪存在着携带不便、测试方法单一、算法分析能力不强、不能及时进行远程数据传输和故障诊断等问题,展开了对滚动轴承故障特征的提取、智能诊断方法以及Android开发技术的研究,制作了一款现场数据采集分析仪,并开发了一套建立在Android手机上的故障诊断系统。数据采集分析仪采用双通道信号预处理电路,可较好地提取微弱冲击信号;采用DSP（TMS320F28335）和WiFi（CC3200）模块,可实现对大型装备振动信号的采集和分析,并通过WiFi传输到Android手机端进行现场诊断,或通过在线网络使其它手机客户端直接获取故障信息,以实现远程故障诊断。Android手机端可实现振动数据的波形显示、特征提取和综合故障诊断。具体工作包括:（1）轴承故障特征提取方法的研究。在传统故障特征提取方法基础上,研究了一种基于遗传模拟退火算法的自适应共振解调特征提取方法,借助遗传模拟退火算法的优良全局寻优特性,使得到提取复杂干扰噪声中微弱故障冲击信号的效果更加明显。（2）智能诊断方法的研究。故障诊断系统中建... 

【文章来源】：武汉科技大学湖北省

【文章页数】：96 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

掺杂有较高峰值的噪声或者脉冲干扰时信号的谱峭度图

图 3.8 轴承外圈故障的仿真信号图 3.9 为种群适应度平均值在遗传模拟退火算法中的变化趋势，可以发现代数 g 等于 15 时，全局搜索最优解的过程基本稳定，证明最优解已经图 3.10 为种群个体在模拟退火操作过程中适应度变化趋势，观察发现搜

种群个体在模拟退火操作过程中适应度变化趋势

【参考文献】：
期刊论文
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[3]谱峭度在轴承故障振动信号共振频带优选中的应用[J]. 于明奇,夏均忠,陈成法,汪治安,刘鲲鹏.  军事交通学院学报. 2017(05)
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硕士论文
[1]基于优化BP神经网络的油田回注水余氯预测模型研究[D]. 龙盼.武汉科技大学 2016
[2]便携式故障诊断仪的设计与实现[D]. 张志坚.武汉科技大学 2016
[3]基于共振解调理论的滚动轴承故障诊断仪研究[D]. 刘佩森.电子科技大学 2014
[4]基于振动信号分析的滚动轴承故障诊断仪的设计与实现[D]. 张晓鸽.重庆大学 2013
[5]小波抗混叠单子带重构算法及其在轴承故障特征提取中的应用[D]. 王林.重庆大学 2012
[6]基于Android的智能手机视频监控系统的设计与实现[D]. 常志沛.大连海事大学 2011
[7]基于BP神经网络的炼钢转炉轴承故障诊断系统[D]. 王照阳.重庆大学 2008



本文编号：3359505