磁力轴承故障诊断的相关理论与实验研究

发布时间：2020-06-27 21:10

【摘要】：磁力轴承是集机械、电子、控制、计算机、传感、材料等多学科技术为 一体的复杂的机电一体化系统,目前国内外关于磁力轴承的研究工作主要集 中在结构与控制系统设计方面,很少关于磁力轴承故障诊断的报道。本文在 综合分析国内外磁力轴承及其故障诊断发展状况的基础上,重点对磁力轴承 故障诊断中的基本理论和关键技术与相关问题进行了深入的研究和探讨,在 如下几方面取得创新性进展: 通过对磁力轴承多传感器数据融合处理的研究,建立了磁力轴承多传感 器数据模型,提出了采用方差分析和极差分析方法进行磁力轴承多传感器数 据均值检验,通过检验结果可以知道各个数据通道采集的数据均值是否发生 变化。提出了将最大方差检验法应用于磁力轴承多传感器数据方差检验,从 而判断传感器采集的数据方差是否相等。指明了同一自由度上两个传感器的 数据融合处理方法,并指明了磁力轴承单个传感器数据的测试分析方法,还 分析了统计检验中显著性水平的选取原则。所提出的数据融合处理方法能用 于磁力轴承工作状态监控、故障诊断等。 通过对磁力轴承多传感器基于多值逻辑的故障诊断的研究,提出了基于 序列变量的多值逻辑代数理论,将该理论应用于磁力轴承传感器故障诊断, 根据磁力轴承的工作状态能推理出传感器的状态,提出并证明了推理过程中 需要用到的几个定理,详细论述了多传感器状态推理过程,并用程序实现了 推理过程。 通过对磁力轴承控制系统故障诊断的研究,建立了磁力轴承控制系统的 数学模型,同时对控制系统性能以及电路延迟和噪声干扰两种典型故障根源 进行了仿真研究,结果表明:电路延迟引起转子作高频振动,因此要尽量减 少电路的延迟时间,同时可以通过调整控制系统的PID参数降低延迟对系统 的不利影响,结果还表明随机噪声干扰对控制系统的影响不很明显。通过对 数据采集与处理通道故障诊断的研究,提出了实用的诊断测试技术。通过对 控制电路系统故障诊断的研究,对组合逻辑电路的多种故障现象以及时序逻 辑电路给出了对应的测试与诊断方法,并提出了控制系统对转子中心位置的 搜索方法。 通过对磁力轴承控制系统基于故障诊断的实时任务调度算法的研究,提 出了一个考虑可靠性与故障诊断的任务调度算法,该算法吸收了经典的速率
【学位授予单位】：武汉理工大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2005
【分类号】：TH133.3
【图文】：

.将驱动与轴承进行混合控制，引入了无支承电机的概念[‘】;.提出零功耗磁力轴承，即超导磁力轴承等15’11521。图1一3磁力轴承研磨转子部件产品图1一4超级旋转磁主轴产品概括地说，目前磁力轴承的研究主要集中在机械系统与控制系统的设计。虽然已经有一些商业产品，但还没有到大规模普及应用的程度。目前对磁力轴承的故障诊断研究的文献还很少，1999年文献【53]研究主动磁力轴承通过内置力感应器的传感器故障诊断方法，2002年文献[54]研究磁轴承执行器A(cutator)和传感器故障的检纠错方法，2004年文献【55]提出将多值逻辑应用于磁力轴承传感器故障诊断。迄今为止还没有检索到系统地研究磁力轴承故障诊断的文献资料。1.3故障诊断方法概述故障诊断本身是一个永无止境的研究主题。不同的设备、不同的系统、不同的领域其故障诊断有其不同特点，甚至千差万别，当然往往也有一些共同的方法。目前神经网络[，6][

武汉理工大学博士学位论文部分推理过程用程序实现，图3一3是程序运行时的主界面，在图3一3中，“待测传感器组”文本框里显示的是传感器的一个组合，而“传感器组状态”下的三个按钮则根据实验测试结果通过鼠标点击输入，“工作不正常的传感器”文本框显示状态为N或M的传感器状态。图3一3磁力轴承传感器状态推理程序运行时的主界面.34本章小结根据磁力轴承传感器的故障特性与轴承工作状态特性关系，提出了基于序列变量的多值逻辑代数理论，给出了序列变量和基于序列变量的多值逻辑代数的定义，提出并证明了几个常用的定理。将该理论应用于磁轴承故障诊断

【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 陈明津;;机动车常见故障总结及对策[J];科技致富向导;2011年24期

2 李英杰;;电动机常见故障的诊断和排除[J];科技致富向导;2011年24期

3 朱莉;;氧传感器在故障诊断中的作用探讨[J];科技致富向导;2011年21期

4 肖翔;;支持向量机在变压器故障诊断中的应用[J];科技资讯;2011年15期

5 郭玉鹏;时和平;巢蕾;;通信装备故障诊断贝叶斯网络[J];兵工自动化;2011年07期

6 喻步贤;;数控磨床电主轴常见故障诊断与分析[J];机床与液压;2011年12期

7 魏亦东;;浅谈变电设备试行状态的检修[J];科技促进发展(应用版);2010年08期

8 王思臣;于潞;刘水;周洪霞;;自动测试技术在故障诊断中的应用综述[J];科技信息;2011年17期

9 史丽萍;时培磊;常伟;高月奎;;煤矿继电保护专家系统的开发[J];煤矿安全;2011年08期

10 张海南;胡学雄;;振动分析技术在轧辊磨床故障判断中的应用[J];中国设备工程;2011年08期

相关会议论文 前10条

1 刘仁德;胡申辉;徐家倬;;磨煤机的故障诊断[A];第十届全国设备监测与诊断技术学术会议论文集[C];2000年

2 戴乐云;李建康;;振动信号时间序列建模在故障诊断中的应用[A];振动工程学报（工程应用专辑）[C];2001年

3 李晓栋;胡清华;;汽轮机故障诊断文本支持系统的研究与建立[A];2004电站自动化信息化学术技术交流会议论文集[C];2004年

4 王航;于歆杰;;遗传算法在故障诊断中应用的新方法[A];2005年中国智能自动化会议论文集[C];2005年

5 单鸿鹏;关月红;;频谱分析技术在滚动轴承故障诊断中的应用[A];设备监测与诊断技术及其应用——第十二届全国设备监测与诊断学术会议论文集[C];2005年

6 张珍;韩厚德;陈宝忠;;基于卫星通信的船舶冷藏集装箱远程故障诊断系统[A];制冷空调新技术进展——第四届全国制冷空调新技术研讨会论文集[C];2006年

7 卫红梅;段滋华;;高速回转轴油膜振荡故障诊断分析[A];2006年石油和化工行业节能技术研讨会会议论文集[C];2006年

8 阳能军;汤伟;龙宪海;雷涛;;EMD及其在声发射检测中的应用研究[A];2008年全国振动工程及应用学术会议暨第十一届全国设备故障诊断学术会议论文集[C];2008年

9 蔡勇;王晓武;潘卫明;;基于瞬时转速的斯特林发动机循环系统故障诊断研究[A];2008年全国振动工程及应用学术会议暨第十一届全国设备故障诊断学术会议论文集[C];2008年

10 黄忠民;;电喷发动机非正常熄火的故障诊断分析[A];全国城市公路学会第十四届学术年会论文集[C];2005年

相关重要报纸文章 前10条

1 李春成，查道军;汽车驱动桥故障诊断口诀[N];中国汽车报;2002年

2 王斌;电脑的日常维护与故障诊断[N];中国老年报;2001年

3 王梅霞;莱钢快速推进设备状态监测与故障诊断工作全面启动[N];世界金属导报;2007年

4 陈全东;BGF11-600型干式复合故障诊断[N];中国包装报;2003年

5 湖南 朱晶泽;多媒体音箱故障诊断经验谈[N];电脑报;2001年

6 武汉科技学院纺织服装学院 林子务;故障诊断中的数学概念[N];中国纺织报;2004年

7 黄安华;液压制动系统的故障诊断[N];中国汽车报;2002年

8 周传勇 杜慧;济钢设备点检与故障诊断管理系统上线运行[N];中国冶金报;2008年

9 李萍;济钢EAM离线网络点检和故障诊断管理系统开发应用[N];世界金属导报;2007年

10 胡荣山 马巍;上海海大一课题列入国家“863”计划[N];中国船舶报;2007年

相关博士学位论文 前10条

1 库少平;磁力轴承故障诊断的相关理论与实验研究[D];武汉理工大学;2005年

2 宋其江;基于有向图模型的故障诊断方法研究及其在航天中的应用[D];哈尔滨工业大学;2010年

3 陈非;基于过程信息融合的旋转机械信息（火用）故障诊断研究[D];华中科技大学;2010年

4 陈非;基于过程信息融合的旋转机械信息（火用）故障诊断研究[D];华中科技大学;2010年

5 冯志鹏;计算智能在机械设备故障诊断中的应用研究[D];大连理工大学;2003年

6 何小斌;基于统计学方法的自适应过程监控与故障诊断[D];上海交通大学;2009年

7 宋凯;基于PLS的统计质量监控研究与应用[D];浙江大学;2005年

8 李敏;复杂机械基于数据的建模与故障诊断[D];太原理工大学;2010年

9 鲁峰;航空发动机故障诊断的融合技术研究[D];南京航空航天大学;2009年

10 蒋斌;机电系统故障诊断的理论与应用研究[D];浙江大学;2002年

相关硕士学位论文 前10条

1 王明秀;大型汽轮发电机故障诊断专家系统诊断处理子系统的研究[D];华北电力大学;2001年

2 刘峰;基于神经网络的水轮发电机组振动故障诊断专家系统的研究[D];西安理工大学;2003年

3 许东;地空导弹混合智能故障诊断专家系统的设计与实现[D];西北工业大学;2002年

4 石金彦;基于规则的数据挖掘方法在故障诊断中的应用[D];郑州大学;2003年

5 周春健;基于小波变换的旋转机械故障诊断[D];南京航空航天大学;2004年

6 陈洁;基于Web的远程监测与故障诊断系统研究[D];武汉科技大学;2004年

7 辛惠娟;汽车发动机故障诊断专家系统的开发研究[D];华北电力大学（河北）;2004年

8 刘满国;基于小波的导弹测试信号处理与故障诊断[D];西北工业大学;2005年

9 朱胜利;关于独山子炼油厂进料泵的故障诊断[D];新疆大学;2002年

10 李晓彬;基于神经网络的工程结构在线监测与故障诊断研究[D];武汉理工大学;2002年

本文编号：2732108