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轴承性能试验台测控系统的研制

发布时间:2017-10-10 23:16

  本文关键词:轴承性能试验台测控系统的研制


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【摘要】:航天水介质轴承在水环境进行高速寿命试验的过程中,轴系在充满水的轴承座空腔中不断搅拌,造成轴系功率损耗较大,对系统的驱动设备、安全保障设计具有很高要求。研究航天水介质轴承需要一套能够模拟实际工况、集参数研究和产品抽检试验为一体的测控系统试验台。论文首先利用EPLAN电气绘图软件设计了控制系统的电气接线图。利用以太网和PROFIBUS-DP总线建立通信网络,控制系统上位机通过WinCC组态软件编写监控界面,应用STEP7软件编写S7-300 PLC主站程序,控制电机转速并采集电机参数。同时,设计了WinCC Flexible触摸屏界面和电流串联采集电路,控制从站远程驱动气源,实现了高速水介质润滑加载试验台的设计。然后,根据试验台结构和被试轴承试验原理,设计了具有传感器信息采集和记录功能的NI数据采集系统。根据工艺要求设计了试验器测点,利用LabVIEW图形化编程语言编写了上位机采集程序,通过OPC Sever建立了基于以太网的共享变量标签与控制系统PLC主站进行数据交换,并利用倒频谱分析了轴承振动信号。实现了轴承试验台工作参数的实时采集、处理、显示、记录等功能。最后,介绍了粗糙集理论并分析了粗糙集在故障诊断中进行数据挖掘的可行性,应用Rosetta软件针对轴承性能试验台的故障试车数据进行属性约简,去除不相容的冗余因子,得到最小属性集合和约简规则。在MATLAB中对约简参数得到的样本数据进行分批训练、测试,建立BP神经网络模型,得到较高准确率的分类结果,证明了粗糙集属性约简有助于提高BP神经网络分类效果的结论,缩减了系统故障排查的时间,完善了轴承性能试验台测控系统。
【关键词】:轴承试验台 控制系统 数据采集系统 粗糙集 BP神经网络
【学位授予单位】:西安科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:V416.8
【目录】:
  • 摘要2-3
  • Abstract3-7
  • 1 绪论7-11
  • 1.1 课题研究背景及意义7-9
  • 1.1.1 课题研究背景7-8
  • 1.1.2 课题研究意义8-9
  • 1.2 课题研究现状及发展趋势9-10
  • 1.3 课题研究的主要内容10-11
  • 2 轴承性能试验台测控系统总体方案研究11-17
  • 2.1 系统设计需求11-13
  • 2.1.1 轴承的结构及作用11-12
  • 2.1.2 试验工艺流程12-13
  • 2.2 系统总体方案设计13-16
  • 2.2.1 控制系统方案设计15
  • 2.2.2 数据采集系统方案设计15-16
  • 2.3 本章小结16-17
  • 3 轴承性能试验台控制系统实现17-37
  • 3.1 控制系统硬件实现17-25
  • 3.1.1 电机控制润滑系统18-19
  • 3.1.2 高低压供水冷却系统19-21
  • 3.1.3 加载系统21-24
  • 3.1.4 监控系统24-25
  • 3.2 控制系统软件实现25-34
  • 3.2.1 STEP7软件编程25-31
  • 3.2.2 WinCC上位机控制界面31-32
  • 3.2.3 WinCC Flexibel触摸屏界面32-34
  • 3.3 控制系统EPLAN电气绘图34-36
  • 3.4 本章小结36-37
  • 4 轴承性能试验台数据采集系统实现37-47
  • 4.1 数据采集系统硬件架构37-38
  • 4.2 数据采集系统测点设计38-40
  • 4.2.1 试验器结构38-40
  • 4.2.2 数据采集系统测点设计40
  • 4.3 数据采集系统硬件选型40-41
  • 4.4 LabVIEW上位机采集程序41-46
  • 4.4.1 采集程序41-42
  • 4.4.2 数据交换程序42-43
  • 4.4.3 基于倒频谱的振动数据处理程序43-46
  • 4.4.4 存储程序46
  • 4.5 本章小结46-47
  • 5 基于粗糙集和神经网络的系统故障诊断47-63
  • 5.1 粗糙集理论简介47-51
  • 5.1.1 粗糙集系统故障诊断的适用性分析47-48
  • 5.1.2 粗糙集理论基础48-50
  • 5.1.3 粗糙集核心理论50-51
  • 5.2 基于软件ROSETTA的粗糙集属性约简51-57
  • 5.2.1ROSETTA软件简介52
  • 5.2.2 基于Rsetta的故障数据最小条件属性集获取52-57
  • 5.3 BP神经网络故障诊断57-62
  • 5.3.1 BP神经网络概述58
  • 5.3.2 模型建立58-59
  • 5.3.3 神经网络系统故障诊断MATLAB实现59-62
  • 5.4 本章小结62-63
  • 6 结论与展望63-65
  • 6.1 结论63-64
  • 6.2 展望64-65
  • 致谢65-66
  • 参考文献66-69
  • 附录69-71

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本文编号:1009161

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