面向风机状态监控与故障诊断的数据采集与存储系统研究

发布时间：2019-09-28 11:35

【摘要】：风机设备是卷烟生产的关键设备,为此绵阳卷烟厂展开了“风机状态监控与故障诊断系统”的研究与开发,以提升风机设备的管理水平,减少故障时间,降低维修成本。数据采集作为故障诊断的感知器,数据存储作为故障诊断可靠的历史数据源,在项目中起着重要作用。采集风机设备的状态数据以进行状态监控与故障诊断,压缩数据以减少数据量,存储数据以形成历史数据。根据卷烟厂的需求,采用OPC技术实现了针对转速、功率、电流等参数的数据采集系统,利用EM9118B-6数据采集卡、YD30振动加速度传感器和KWY-100A温度传感器实现了振动和温度的数据采集系统,基于经验模态分解和加权中值滤波算法消除了振动信号中的趋势项和脉冲噪声。使用提升小波对原始振动数据进行分段,然后采用离散余弦变换对分段数据进行稀疏化,通过阈值处理进一步稀疏化,最后使用游程编码对稀疏数据进行压缩编码以完成振动数据的压缩,在有效压缩数据的同时可以保留原始信号中有用的频率信息。在SQL Server 2008中完成了风机故障数据库的建立,使用表值参数和索引对数据的存储和查询进行了优化,显著提升了批量数据的读写效率,同时实现了风机故障数据库的定时远程备份,提高了数据库的可靠性。利用C#和SQL Server开发完成了面向风机状态监控与故障诊断的数据采集与压缩存储系统,该系统实现了振动、温度、转速和电流等状态参数的采集,一个通道在4个采样周期的20000个振动数据可达13.36的压缩比、压缩时间和解压缩时间分别为0.025s、0.035s,完成了数据的可靠存储,有效提升了数据存储与查询的效率,为整个故障诊断项目奠定了坚实的基础。
【图文】：

图 3-17 经加权中值滤波处理前后的时域信号ig.3-17 The time-domain signal before and after processed by weighted median filtering

图 3-17 经加权中值滤波处理前后的时域信号Fig.3-17 The time-domain signal before and after processed by weighted median filteri
【学位授予单位】：西南科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TS43;TP274.2

【参考文献】

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6 罗爱;现场数据采集与处理模块设计[D];南京理工大学;2009年

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本文编号：2543304