本文關(guān)鍵詞：船舶感應(yīng)電機(jī)軸承故障的檢測(cè)方法研究

  更多相關(guān)文章： 軸承故障診斷 FFT Park矢量模 多窗雙譜 數(shù)據(jù)挖掘

【摘要】：感應(yīng)電機(jī)以其可靠性高、結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單及成本低等特點(diǎn)在船舶上得到廣泛的應(yīng)用,船舶感應(yīng)電機(jī)在船舶營(yíng)運(yùn)中有著重要的作用,一旦發(fā)生故障,對(duì)船舶營(yíng)運(yùn)、日常維護(hù)管理都有著重大影響,甚至可能威脅船舶的航行安全。感應(yīng)電機(jī)的在線故障診斷對(duì)于保證船舶正常運(yùn)營(yíng)顯得十分重要,而感應(yīng)電機(jī)故障發(fā)生機(jī)率最高的是軸承故障,因此對(duì)船舶感應(yīng)電機(jī)軸承故障的檢測(cè)及應(yīng)用方法的研究十分必要。由于相對(duì)低成本的船舶感應(yīng)電機(jī)對(duì)其故障診斷系統(tǒng)的成本有著嚴(yán)格要求,而且由于船舶特有的振動(dòng)環(huán)境以及電網(wǎng)中的諧波噪聲環(huán)境都比陸地上惡劣,著重研究在方法相對(duì)簡(jiǎn)單、成本較低、工況相對(duì)惡劣的條件下,探討運(yùn)算相對(duì)簡(jiǎn)單,但能夠有效地提取與識(shí)別感應(yīng)電機(jī)軸承故障的方法來實(shí)現(xiàn)船舶感應(yīng)電機(jī)軸承故障的在線／離線監(jiān)測(cè)。在船舶感應(yīng)電機(jī)軸承故障識(shí)別方面提出了一種改進(jìn)的數(shù)據(jù)挖掘聚類算法,該算法在沒有增加原算法時(shí)間復(fù)雜度的情況下,有效地提高了聚類的效果；采用電流特征分析法(Motor Current Signature Analysis,MCSA)采集感應(yīng)電機(jī)的定子電流信號(hào),運(yùn)用快速傅立葉變換(FFT)及細(xì)化算法、Park矢量模、Slepian多窗譜以及基于高階累計(jì)量估計(jì)的多窗雙譜的方法對(duì)感應(yīng)電機(jī)軸承故障信息加以提取,利用改進(jìn)的數(shù)據(jù)挖掘聚類算法加以識(shí)別,實(shí)現(xiàn)了感應(yīng)電機(jī)在強(qiáng)振動(dòng)、強(qiáng)噪音條件下弱故障特征的有效辨識(shí)。設(shè)計(jì)了基于以上船舶感應(yīng)電機(jī)軸承故障監(jiān)測(cè)方法的綜合在線／離線監(jiān)測(cè)平臺(tái)系統(tǒng),該平臺(tái)系統(tǒng)能夠通過工作模式的選擇來設(shè)定適應(yīng)用戶對(duì)故障監(jiān)測(cè)系統(tǒng)不同成本和精度的需求。試驗(yàn)結(jié)果表明,平臺(tái)系統(tǒng)可以通過相對(duì)簡(jiǎn)單的運(yùn)算和故障辨識(shí)處理,實(shí)現(xiàn)了對(duì)于船舶感應(yīng)電機(jī)軸承故障信息的提取與識(shí)別,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)成本相對(duì)低廉的感應(yīng)電機(jī)軸承故障在線和離線診斷。
【關(guān)鍵詞】：軸承故障診斷 FFT Park矢量模 多窗雙譜 數(shù)據(jù)挖掘
【學(xué)位授予單位】：大連海事大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：U665.11
【目錄】：

• 創(chuàng)新點(diǎn)摘要5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-10
• 第1章 緒論10-23
• 1.1 課題的來源、背景及意義10-11
• 1.2 滾動(dòng)軸承故障診斷研究的歷史發(fā)展與現(xiàn)狀11-21
• 1.2.1 軸承故障診斷設(shè)備的國(guó)內(nèi)外研究發(fā)展概況11-12
• 1.2.2 滾動(dòng)軸承的故障成因12-14
• 1.2.3 感應(yīng)電機(jī)軸承故障診斷方法概述14-15
• 1.2.4 軸承故障特征解析提取的數(shù)學(xué)方法15-18
• 1.2.5 軸承故障特征識(shí)別的方法18-19
• 1.2.6 定子電流特征分析法19-21
• 1.3 本文主要內(nèi)容及章節(jié)安排21-23
• 第2章 感應(yīng)電機(jī)軸承故障振動(dòng)特征頻率與定子電流頻率分析23-36
• 2.1 滾動(dòng)軸承的故障振動(dòng)特征頻率分析23-24
• 2.2 定子電流特征分析方法中的軸承故障特征頻率24-27
• 2.3 感應(yīng)電機(jī)軸承故障與電機(jī)定子電流的關(guān)系27-28
• 2.4 傅立葉變換與快速傅立葉變換28-32
• 2.5 Park矢量與Park矢量模32-35
• 2.6 本章小結(jié)35-36
• 第3章 基于多窗高階譜估計(jì)的感應(yīng)電機(jī)軸承故障特征提取36-54
• 3.1 多窗譜分析36-46
• 3.1.1 應(yīng)用FFT變換進(jìn)行頻譜分析存在的問題36-37
• 3.1.2 周期圖法37-40
• 3.1.3 窗函數(shù)的選擇與多窗譜分析40-43
• 3.1.4 Slepian窗函數(shù)43-46
• 3.2 多窗雙譜估計(jì)46-49
• 3.3 感應(yīng)電機(jī)軸承故障的多窗雙譜估計(jì)的實(shí)驗(yàn)研究49-53
• 3.4 本章小結(jié)53-54
• 第4章 基于數(shù)據(jù)挖掘的船舶感應(yīng)電機(jī)軸承故障識(shí)別方法54-89
• 4.1 數(shù)據(jù)聚類與挖掘技術(shù)54-64
• 4.1.1 聚類54
• 4.1.2 現(xiàn)有常用的聚類分析方法54-62
• 4.1.3 數(shù)據(jù)挖掘常用聚類算法性能比較62-64
• 4.2 Clique經(jīng)典算法的分析和實(shí)現(xiàn)64-72
• 4.2.1 經(jīng)典Clique算法描述65-71
• 4.2.2 現(xiàn)有Clique算法的局限性71-72
• 4.3 改進(jìn)的Clique算法72-77
• 4.4 應(yīng)用改進(jìn)的聚類算法與FFT局部細(xì)化算法的軸承故障識(shí)別77-82
• 4.4.1 FFT譜的局部細(xì)化算法77-78
• 4.4.2 使用FFT的局部細(xì)化算法的數(shù)據(jù)挖掘軸承故障識(shí)別78-82
• 4.5 基于Park矢量模及改進(jìn)聚類算法的軸承故障識(shí)別82-84
• 4.6 基于多窗譜與改進(jìn)聚類算法的軸承故障識(shí)別84-86
• 4.7 本文所述幾種感應(yīng)電機(jī)軸承故障特征提取與識(shí)別方法的比較86-88
• 4.8 本章小結(jié)88-89
• 第5章 船舶感應(yīng)電機(jī)軸承故障診斷系統(tǒng)的軟件硬件設(shè)計(jì)89-98
• 5.1 系統(tǒng)的硬件設(shè)計(jì)89-90
• 5.2 系統(tǒng)的軟件設(shè)計(jì)90-97
• 5.2.1 數(shù)字濾波器90-91
• 5.2.2 FFT的優(yōu)化算法91-92
• 5.2.3 系統(tǒng)的軟件流程圖92-97
• 5.3 本章小結(jié)97-98
• 結(jié)論與展望98-100
• 參考文獻(xiàn)100-110
• 攻讀學(xué)位期間公開發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況110-111
• 致謝111-112
• 作者簡(jiǎn)介112

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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本文編號(hào)：1082806