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汽轮机振动信号的频谱细化分析

发布时间:2017-09-25 04:12

  本文关键词:汽轮机振动信号的频谱细化分析


  更多相关文章: 振动 复调制 zoom-FFT 细化 嵌入式


【摘要】:汽轮机是将蒸汽的能量转换成为机械功的旋转式动力机械,主要是用于发电的原动机。汽轮机长期运转容易出现振动故障,因此需要对汽轮机实时的故障检测分析。在故障检测时为了得到精细的窄带频段特征,使用频谱细化技术来提高频率分辨率。论文基于频谱细化算法设计了嵌入式振动信号分析系统。论文分析了常用的频谱细化方法,包括CZT方法,复调制zoom-FFT法,相位补偿细化方法。对三个算法进行了MATLAB仿真和性能比较,分析了它们的特点和适用场合。通过研究知道,复调制zoom-FFT适合用在细化倍数不大,窄带频段,少变换的场合;CZT方法最大的优点是可灵活的调整细化频带和放大倍,对由于栅栏效应引起的频谱混叠,CZT能够达到非常精确的细化目的;相位补偿细化方法适合对全频带频谱进行细化。对比三个细化算法,复调制zoom-FFT法在计算效率、精度和灵活性等方面都比较理想,所以选用复调制zoom-FFT法作为系统频谱细化的算法。在比较国内外各种的振动信号分析系统后,确定了以嵌入式ARM9为核心进行振动信号频谱细化系统开发的方案。在硬件方面,以三星公司的s3c2440为基础,设计了最小系统、预处理电路、A/D转换和LCD接口电路。振动信号传感器使用的是电涡流位移传感器。软件设计上,基于了嵌入式软件系统进行开发。嵌入式软件系统可以分为底层,中层,顶层三层实现,底层编写了按键、AD驱动和修改了LCD驱动程序,中层裁剪移植linux操作系统,顶层完成了UCGUI3.90图形库的移植、应用程序和复调制zoom-FFT算法的编写。最后经过测试表明系统能够达到对汽轮机振动信号频谱细化的目的。系统还具有携带方便,价格便宜,性能稳定,功能实用的的优点。
【关键词】:振动 复调制 zoom-FFT 细化 嵌入式
【学位授予单位】:西安工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TK267
【目录】:
  • 摘要3-5
  • ABSTRACT5-9
  • 1 绪论9-14
  • 1.1 前言9
  • 1.2 课题研究意义9-10
  • 1.3 国内外发展现状10-12
  • 1.3.1 振动信号分析技术的研究现状10-11
  • 1.3.2 振动信号分析仪的国内外发展现状11
  • 1.3.3 嵌入式技术国内外发展现状11-12
  • 1.4 主要研究内容12-13
  • 1.4.1 主要研究内容12
  • 1.4.2 研究的重点和难点12-13
  • 1.5 论文的结构13-14
  • 2 振动信号处理研究14-31
  • 2.1 振动信号的分类14
  • 2.2 数字信号处理14-16
  • 2.3 振动信号的频域处理方法16-30
  • 2.3.1 窗函数16-18
  • 2.3.2 直接FFT18-20
  • 2.3.3 频谱细化技术20-27
  • 2.3.4 频谱细化算法的仿真和性能比较27-30
  • 2.4 本章小结30-31
  • 3 总体设计方案的介绍31-35
  • 3.1 便携式分析系统总体设计方案31-32
  • 3.2 设计重点32
  • 3.3 振动信号采集单元32-33
  • 3.3.1 采集工具32-33
  • 3.3.2 采集方式33
  • 3.4 频谱细化单元33
  • 3.5 主控制单元33-34
  • 3.6 其它单元34
  • 3.7 本章小结34-35
  • 4 硬件设计35-42
  • 4.1 硬件总体设计框架35-36
  • 4.2 振动信号采集模块36
  • 4.3 预处理电路36-37
  • 4.4 A/D接口电路37-38
  • 4.5 控制芯片38
  • 4.6 核心电路38-41
  • 4.6.1 电源电路38-39
  • 4.6.2 时钟电路和复位电路39-40
  • 4.6.3 JTAG接口电路40-41
  • 4.7 LCD接口电路41
  • 4.8 本章小结41-42
  • 5 软件设计42-54
  • 5.1 软件系统开发42-43
  • 5.2 开发环境搭建43
  • 5.3 移植uboot和操作系统43-45
  • 5.3.1 移植Bootloader43-44
  • 5.3.2 移植操作系统44-45
  • 5.4 驱动的移植45-49
  • 5.4.1 LCD驱动45-46
  • 5.4.2 按键驱动46-47
  • 5.4.3 AD设备驱动47-49
  • 5.5 zoom-FFT算法程序49-52
  • 5.6 显示程序52-53
  • 5.7 本章小结53-54
  • 6 结果与误差分析54-58
  • 7 结论与展望58-59
  • 7.1 结论58
  • 7.2 展望58-59
  • 参考文献59-62
  • 致谢62-64

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