基于统计模式识别的离心风机故障诊断试验研究

发布时间：2020-12-11 04:24

　　针对离心风机的运行状态判别和多类故障诊断问题,论文首先对电厂离心风机几种常见机械故障进行实验模拟,对其产生机理、频谱特征等进行了试验研究;在此基础上,基于统计模式识别理论,对于初始特征生成、特征空间维数压缩、运行状态判别和故障分类等问题进行了研究,提出了特征空间异常判别方法和多子空间故障识别方法,诊断结果表明上述方法能有效解决离心风机的状态监测和故障识别问题;最后开发了离心风机状态监测与故障诊断的软硬件系统。 

【文章来源】：华北电力大学河北省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：51 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

实验室风机试验系统

华北电力大学硕士学位论文机进行分析处理。由于通风机振动信号频率较低（ ≤ 40 ×RPM），选择德 IN-81 一体化电涡流位移探头，灵敏度为-8mV/μm。传感器布置如图 2中，＃1 传感器检测键相，＃2、＃3、＃4、＃5 分别测量轴承箱两侧轴直方向振动位移信号，＃6 测量联轴器处轴的轴向位移信号。对以上六动位移信号采用 PCB 公司生产的 481 信号适调器进行可调低通滤波，采生产的 PD2-MFS 高速同步采样卡对六个通道进行同步采样。对应不同的应的采样频率和滤波频率。

正常状况下的时域波形及频谱


本文编号：2909902