旋转机械全矢谱分析系统的构建与应用

发布时间：2020-07-31 09:42

【摘要】： 随着技术的进步，机械设备的结构越来越复杂，运行条件的要求越来越高，因此需要对设备进行精确的实时监控，尽早发现故障隐患，准确判别故障类型，找出故障根源。现在已经开发了很多的设备监测和故障诊断系统，但是同时也暴露出来了很多的问题： 一、很多故障诊断系统以单通道数据为研究对象，单通道信号只是转子在传感器方向上振动的反映，所能提供的转子振动信息并不十分准确、完整，明显存在信息源不足，这样利用孤立信息进行故障识别和诊断很容易导致误判。 二、在现场应用的故障诊断系统很多都是针对某一确定机组进行开发的，通用性不强，开发费用高，不利于故障诊断系统的推广。 三、故障诊断系统应该是为了工业生产服务的，但是现在开发的很多系统还都处在实验室阶段，没有很好的和工业实际相结合。 四、实际应用的一些故障诊断系统尽管也有信息融合技术的诊断方法，但是诊断的准确性并不高。 针对现有的这些设备监测和故障诊断系统的不足，本文以全矢谱分析技术为基础，应用先进的计算机技术构建了设备状态监测及故障诊断系统。 本文首先对同源信息融合的全矢谱分析技术进行了理论探讨，通过比较得到结论：全矢谱分析技术从根本上改变了单通道信号分析割裂信号内在联系的弊端，使故障诊断更加完善准确。然后本着故障诊断系统安全、可靠、先进、实用的原则，采用模块化、开放式平台，便于系统优化组态及升级，讲求合理的性能价格比等原则建立了系统构建的总体方案，对构建系统所需的关键技术进行了论述。最后，构建了采用Web服务体系和B／S模式，在J2EE平台上，使用MySQL数据库，基于全矢谱分析技术的远程监测及故障诊断系统。并且大量应用于工业生产，取得了良好的经济和社会效益。 通过本文的理论探讨和全矢谱实际应用的研究可以证实：全矢谱是一项具有广阔发展前景和较高实用价值的技术。全矢谱分析系统的构建和应用证明了该系统在工业生产中具有强大的生命力。
【学位授予单位】：郑州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2007
【分类号】：TH165.3
【图文】：

别在频率轴对应的实际频率上通过描点法画出这些椭圆，就得到了双通道信息融合的全息谱图。图2.14是全息谱对某矢量信号的分析结果。从图上可以看出，全息谱是转子轴心轨迹在各特征频率下的图形表示，它把矢量信号的轴心轨迹分解到不同频率后，通过描点法在各个特征频率处画出振动椭圆，因此全息谱反映的是转子某些频率下的振动情况。该信号主要包含基频、二倍频和三倍频三个特征频率，从图__仁可以很清楚地看到，各个倍频上的椭圆大小和方向表示了该倍频下振动的大小和进动方向。图2.14全息谱例图

IC/5结构

ZB/S结构

【引证文献】

相关硕士学位论文 前3条

1 赵国卿;基于全矢谱的旋转机械轴振与瓦振关系研究[D];郑州大学;2010年

2 左长青;基于全矢谱的齿轮系统故障诊断方法研究[D];郑州大学;2011年

3 杜威;旋转机械全息谱分析精度提高方法的研究[D];重庆大学;2011年

本文编号：2776302