冶金企業(yè)大型關(guān)鍵設(shè)備故障診斷的研究具有重要的理論意義和工程應(yīng)用價值。本文針對當前冶金企業(yè)所使用的故障診斷儀存在著攜帶不便、測試方法單一、算法分析能力不強、不能及時進行遠程數(shù)據(jù)傳輸和故障診斷等問題,展開了對滾動軸承故障特征的提取、智能診斷方法以及Android開發(fā)技術(shù)的研究,制作了一款現(xiàn)場數(shù)據(jù)采集分析儀,并開發(fā)了一套建立在Android手機上的故障診斷系統(tǒng)。數(shù)據(jù)采集分析儀采用雙通道信號預(yù)處理電路,可較好地提取微弱沖擊信號;采用DSP（TMS320F28335）和WiFi（CC3200）模塊,可實現(xiàn)對大型裝備振動信號的采集和分析,并通過WiFi傳輸?shù)紸ndroid手機端進行現(xiàn)場診斷,或通過在線網(wǎng)絡(luò)使其它手機客戶端直接獲取故障信息,以實現(xiàn)遠程故障診斷。Android手機端可實現(xiàn)振動數(shù)據(jù)的波形顯示、特征提取和綜合故障診斷。具體工作包括:（1）軸承故障特征提取方法的研究。在傳統(tǒng)故障特征提取方法基礎(chǔ)上,研究了一種基于遺傳模擬退火算法的自適應(yīng)共振解調(diào)特征提取方法,借助遺傳模擬退火算法的優(yōu)良全局尋優(yōu)特性,使得到提取復(fù)雜干擾噪聲中微弱故障沖擊信號的效果更加明顯。（2）智能診斷方法的研究。故障診斷系統(tǒng)中建... 

【文章來源】：武漢科技大學湖北省

【文章頁數(shù)】：96 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

摻雜有較高峰值的噪聲或者脈沖干擾時信號的譜峭度圖

圖 3.8 軸承外圈故障的仿真信號圖 3.9 為種群適應(yīng)度平均值在遺傳模擬退火算法中的變化趨勢，可以發(fā)現(xiàn)代數(shù) g 等于 15 時，全局搜索最優(yōu)解的過程基本穩(wěn)定，證明最優(yōu)解已經(jīng)圖 3.10 為種群個體在模擬退火操作過程中適應(yīng)度變化趨勢，觀察發(fā)現(xiàn)搜

種群個體在模擬退火操作過程中適應(yīng)度變化趨勢

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3359505