基于小波与聚类分析相结合的旋转机械的故障诊断

发布时间：2017-12-28 20:17

本文关键词：基于小波与聚类分析相结合的旋转机械的故障诊断　出处：《江西理工大学》2011年硕士论文　论文类型：学位论文

【摘要】：旋转机械广泛应用于机械、化工、电力、冶金等行业,为了减少旋转机械的故障,减小因故障造成的经济损失,旋转机械的故障诊断越来越受到重视。随着现代科技的发展,国内外学者提出了很多有关旋转机械故障诊断的方法和技术,而且很多的方法和技术已经被广泛运用在工程实践中。小波变换在信号处理上有很大的优势,而聚类分析在模式识别也优势明显。本文就是把小波变换和聚类分析相结合起来,对旋转机械的故障诊断进行探讨。 1)在参考阅读大量文献之后,详细阐述了旋转机械故障诊断的意义、内容以及国内外的研究现状、发展和展望。 2)详细介绍了转子不对中、转子不平衡、转子支撑系统联接松动、油膜振荡和油膜涡动的故障机理特征以及故障治理措施。 3)通过在Bently转子试验台上做实验,分别模拟旋转机械的转子不平衡、转子不对中、转子支撑系统联接松动和油膜涡动四种故障状态,采集到这四种故障的振动位移信号,为后面的小波变换提供数据。 4)结合小波和聚类分析,对故障进行诊断。具体步骤是:首先对获取的振动位移信号进行小波变换,得到了基于尺度-能量模的特征向量,然后对特征向量进行聚类,为未知的故障类型提供参考。 5)研究VB调用MATLAB技术,并将其引入到基于小波和聚类分析的故障诊断系统中。利用ActiveX技术,实现VB调用MATLAB,把小波变换和欧氏距离的计算留给MATLAB处理,而用VB语言编写windows应用程序,将得到的计算结果进行数据分析并把得到的结果做可视化处理,这样就可以大大地提高程序开发效率。
[Abstract]:Rotating machinery is widely used in machinery, chemical industry, electric power, metallurgy and other industries. In order to reduce the failure of rotating machinery and reduce the economic losses caused by failures, the fault diagnosis of rotating machinery is attracting more and more attention. With the development of modern science and technology, many domestic and foreign scholars have put forward many methods and techniques for fault diagnosis of rotating machinery, and many methods and technologies have been widely applied in engineering practice. The wavelet transform has a great advantage in signal processing, and the clustering analysis is also obvious in pattern recognition. In this paper, the wavelet transform and cluster analysis are combined to discuss the fault diagnosis of rotating machinery.
【学位授予单位】：江西理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2011
【分类号】：TH165.3

【引证文献】