基于工业无线传感器网络的设备故障诊断方法研究

发布时间：2020-03-27 18:30

【摘要】：伴随着科学技术的发展和进步,现代机械设备逐渐朝着结构复杂化,功能多样化发展。长期运行的设备极易发生故障。为了避免发生故障,设备状态监测与故障诊断系统必不可少。基于无线传感器网络的设备故障诊断系统,可以有效地弥补有线诊断系统的不足。本文从无线传感器网络技术和信号处理方法入手,选取电机轴承作为研究对象,研究了基于工业无线传感器网络的设备故障诊断方法。论文的主要工作如下:(1)研究了利用希尔伯特-黄变换提取设备故障特征,并在MATLAB进行了仿真实验。实验结果表明利用希尔伯特-黄变换可以有效提取设备故障特征。(2)构建了实现多分类的支持向量机模型,并利用该模型进行了电机轴承故障诊断仿真实验。实验结果表明利用支持向量机进行设备故障诊断具有较高准确性。(3)利用C语言编程,在无线传感器网络终端节点(Jennic JN5139)上实现了基于支持向量机的设备故障分类。利用已有数据,对希尔伯特-黄变换进行设备故障特征提取和在节点上通过支持向量机进行故障诊断的有效性进行了验证。
【图文】：

实验台,组成部分,故障数据

该数据中心搭建了实验平台并采集了大量的实验数据。实验平台的各组成部分如图4-1 所示。图 4-1 实验台及各组成部分[50]该实验平台由 2 马力的电动机（左），扭矩传感器/编码器（中），测功率机（右）和控制电子设备组成。在该实验中，通过电火花加工将单点故障分别引入到测试轴承的内滚道、滚珠和外滚道上。其中，引入的故障直径有 0.007 英寸，0.014 英寸，0.021 英寸，0.028 英寸和 0.04 英寸，并使用加速度计收集了电机轴承的振动数据。该实验平台一共采集了正常基线、驱动端和风扇端三个不同位置的轴承振动数据。本章选择采集于驱动端的轴承振动数据用作仿真实验。该数据的采样率均为12000Hz。从中选取了 5 种不同类型的轴承振动数据，每组数据由 1024 个采样点组成。5 种数据分别是正常状态数据（NOR）；0.007 英寸内滚道故障数据(IR007)；0.021 英寸内滚道故障数据(IR021)；0.014 英寸滚珠故障数据(BR014)；0.014 英寸外滚道故障数据(OR014)。这 5 种数据都是基于负载为 1730 转时采集的。每一种数据构成的原始信号如图 4-2 所示。由图可知

系统组成,节点

贮达到 192KB，RAM 的大小为 8 至 96KB，还有一个兼容 2.4GHz.4 协议的无线收发器，其适用于采用 IEEE802.15.4 协议和 ZigBee用。线传感器网络系统组成般情况下，一个完整的无线传感器网络系统必须包括：普通传感点和网关节点。其中，普通传感器节点分为路由器和终端节点两集传感数据，并对数据进行处理和发送到汇聚节点。汇聚节点也被点，主要负责数据的分类汇总，一方面通过接口将数据传送给计算，将数据传送给网关节点。在远程监控方面，，网关节点必不可少，无线移动通信网等向外界网络进行数据传送。本文实验中，无线传感器网络系统由协调器节点、终端节点和上位点负责采集和处理数据，协调器节点负责接收诊断结果并传送结果位机通过屏幕上的串口助手显示诊断结果。
【学位授予单位】：华北电力大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP212.9;TN929.5

【参考文献】