基于光學(xué)法的風(fēng)電齒輪箱油液磨粒在線監(jiān)測系統(tǒng)研究
發(fā)布時間:2023-04-16 21:51
齒輪箱是雙饋風(fēng)力發(fā)電機組的重要傳動部件,若不能及時發(fā)現(xiàn)齒輪箱潛在故障,隨著風(fēng)機的持續(xù)運行,齒輪箱內(nèi)部將會發(fā)生嚴(yán)重磨損,最終導(dǎo)致風(fēng)機停轉(zhuǎn),甚至造成嚴(yán)重的生產(chǎn)事故。由于在齒輪磨損時會產(chǎn)生一定的磨損顆粒,其形貌大小與風(fēng)機運行工況有著密切聯(lián)系,所以可通過檢測油液中的磨粒,較早了解齒輪箱工況,為視情維修提供寶貴依據(jù),避免風(fēng)機故障的發(fā)生。本文在對油液磨粒檢測技術(shù)深入分析的基礎(chǔ)上,針對現(xiàn)有監(jiān)測技術(shù)的不足,并結(jié)合風(fēng)電齒輪箱油液磨粒在線監(jiān)測技術(shù)要求,研究并設(shè)計了一種基于光學(xué)成像法和嵌入式的風(fēng)電齒輪箱油液磨粒在線監(jiān)測系統(tǒng)。本文首先對風(fēng)機齒輪箱的機械磨損過程和磨粒類型特征進行了分析,證明了油液磨粒形貌大小與齒輪箱運行工況的相關(guān)性;分析了影響油液磨粒圖像清晰度的因素,提出了豎直放置油池的方法,解決了磨粒沉積、跳躍和自鎖等問題;根據(jù)系統(tǒng)設(shè)計要求,設(shè)計了一種基于光學(xué)成像法的油液磨粒檢測系統(tǒng),并對進出油液、采樣油池和顯微成像等關(guān)鍵裝置進行了設(shè)計和選型。根據(jù)風(fēng)場地處偏遠及傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理設(shè)備成本較高等問題,結(jié)合處理器性能分析,提出一種基于嵌入式處理器I.MX6Q和GPRS通信芯片SIM800C的油液磨粒在線監(jiān)測硬件系統(tǒng);...
【文章頁數(shù)】:99 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
致謝
中文摘要
ABSTRACT
1 緒論
1.1 課題研究背景及意義
1.2 油液磨粒檢測技術(shù)的研究現(xiàn)狀
1.2.1 離線式油液磨粒檢測的研究現(xiàn)狀
1.2.2 在線式油液磨粒檢測的研究現(xiàn)狀
1.3 本文主要研究內(nèi)容及章節(jié)安排
1.3.1 主要研究內(nèi)容
1.3.2 全文章節(jié)安排
2 基于光學(xué)法的油液磨粒在線監(jiān)測原理與系統(tǒng)設(shè)計方案
2.1 齒輪箱機械磨損過程與磨粒類型特征分析
2.1.1 齒輪箱機械磨損過程分析
2.1.2 磨粒類型特征分析
2.2 油液磨粒圖像清晰度的影響因素分析
2.2.1 顯微成像系統(tǒng)分析
2.2.2 油液運動與磨粒受力分析
2.3 油液磨粒監(jiān)測系統(tǒng)總體設(shè)計方案
2.3.1 系統(tǒng)設(shè)計要求
2.3.2 系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)設(shè)計
2.4 油液磨粒采樣關(guān)鍵裝置的設(shè)計
2.4.1 進液裝置的設(shè)計
2.4.2 采樣油池的設(shè)計
2.4.3 顯微成像系統(tǒng)的選型
2.5 本章小結(jié)
3 基于嵌入式的油液磨粒硬件電路與操作系統(tǒng)設(shè)計
3.1 硬件電路設(shè)計需求分析
3.1.1 嵌入式處理器性能的分析與選擇
3.1.2 通信方式和接口的分析與選擇
3.2 嵌入式硬件電路設(shè)計
3.2.1 核心板設(shè)計
3.2.2 底層板設(shè)計
3.3 無線通信電路設(shè)計
3.3.1 GPRS無線通信芯片的選擇
3.3.2 無線通信芯片外圍電路設(shè)計
3.4 嵌入式操作系統(tǒng)的搭建
3.4.1 PC-Linux交叉編譯環(huán)境的搭建
3.4.2 ARM-Linux操作系統(tǒng)的搭建
3.5 本章小結(jié)
4 油液磨粒監(jiān)控終端的應(yīng)用程序設(shè)計
4.1 油液磨粒圖像的采集與處理
4.1.1 油液磨粒圖像的采集
4.1.2 油液磨粒圖像的預(yù)處理
4.1.3 油液磨粒圖像的后處理
4.2 油液磨粒模糊圖像的恢復(fù)
4.2.1 運動模糊參數(shù)辨識與恢復(fù)
4.2.2 離焦模糊參數(shù)辨識與恢復(fù)
4.3 油液磨粒形貌特征參數(shù)的提取與表達
4.3.1 磨粒提取與標(biāo)號
4.3.2 特征參數(shù)的數(shù)字化表達
4.4 油液磨粒數(shù)據(jù)的無線通信設(shè)計
4.4.1 磨粒數(shù)據(jù)發(fā)送前的準(zhǔn)備操作
4.4.2 基于GPRS的數(shù)據(jù)遠程無線通信程序設(shè)計
4.5 本章小結(jié)
5 監(jiān)控中心界面設(shè)計與系統(tǒng)聯(lián)調(diào)實驗
5.1 監(jiān)控中心界面設(shè)計
5.1.1 網(wǎng)絡(luò)通信
5.1.2 數(shù)據(jù)庫
5.1.3 多線程
5.1.4 統(tǒng)計與顯示
5.2 油液磨粒在線監(jiān)測系統(tǒng)聯(lián)調(diào)實驗
5.2.1 系統(tǒng)標(biāo)定實驗
5.2.2 系統(tǒng)聯(lián)調(diào)實驗
5.3 本章小結(jié)
6 總結(jié)與展望
6.1 總結(jié)
6.2 展望
參考文獻
作者簡歷及攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果
學(xué)位論文數(shù)據(jù)集
本文編號:3791947
【文章頁數(shù)】:99 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
致謝
中文摘要
ABSTRACT
1 緒論
1.1 課題研究背景及意義
1.2 油液磨粒檢測技術(shù)的研究現(xiàn)狀
1.2.1 離線式油液磨粒檢測的研究現(xiàn)狀
1.2.2 在線式油液磨粒檢測的研究現(xiàn)狀
1.3 本文主要研究內(nèi)容及章節(jié)安排
1.3.1 主要研究內(nèi)容
1.3.2 全文章節(jié)安排
2 基于光學(xué)法的油液磨粒在線監(jiān)測原理與系統(tǒng)設(shè)計方案
2.1 齒輪箱機械磨損過程與磨粒類型特征分析
2.1.1 齒輪箱機械磨損過程分析
2.1.2 磨粒類型特征分析
2.2 油液磨粒圖像清晰度的影響因素分析
2.2.1 顯微成像系統(tǒng)分析
2.2.2 油液運動與磨粒受力分析
2.3 油液磨粒監(jiān)測系統(tǒng)總體設(shè)計方案
2.3.1 系統(tǒng)設(shè)計要求
2.3.2 系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)設(shè)計
2.4 油液磨粒采樣關(guān)鍵裝置的設(shè)計
2.4.1 進液裝置的設(shè)計
2.4.2 采樣油池的設(shè)計
2.4.3 顯微成像系統(tǒng)的選型
2.5 本章小結(jié)
3 基于嵌入式的油液磨粒硬件電路與操作系統(tǒng)設(shè)計
3.1 硬件電路設(shè)計需求分析
3.1.1 嵌入式處理器性能的分析與選擇
3.1.2 通信方式和接口的分析與選擇
3.2 嵌入式硬件電路設(shè)計
3.2.1 核心板設(shè)計
3.2.2 底層板設(shè)計
3.3 無線通信電路設(shè)計
3.3.1 GPRS無線通信芯片的選擇
3.3.2 無線通信芯片外圍電路設(shè)計
3.4 嵌入式操作系統(tǒng)的搭建
3.4.1 PC-Linux交叉編譯環(huán)境的搭建
3.4.2 ARM-Linux操作系統(tǒng)的搭建
3.5 本章小結(jié)
4 油液磨粒監(jiān)控終端的應(yīng)用程序設(shè)計
4.1 油液磨粒圖像的采集與處理
4.1.1 油液磨粒圖像的采集
4.1.2 油液磨粒圖像的預(yù)處理
4.1.3 油液磨粒圖像的后處理
4.2 油液磨粒模糊圖像的恢復(fù)
4.2.1 運動模糊參數(shù)辨識與恢復(fù)
4.2.2 離焦模糊參數(shù)辨識與恢復(fù)
4.3 油液磨粒形貌特征參數(shù)的提取與表達
4.3.1 磨粒提取與標(biāo)號
4.3.2 特征參數(shù)的數(shù)字化表達
4.4 油液磨粒數(shù)據(jù)的無線通信設(shè)計
4.4.1 磨粒數(shù)據(jù)發(fā)送前的準(zhǔn)備操作
4.4.2 基于GPRS的數(shù)據(jù)遠程無線通信程序設(shè)計
4.5 本章小結(jié)
5 監(jiān)控中心界面設(shè)計與系統(tǒng)聯(lián)調(diào)實驗
5.1 監(jiān)控中心界面設(shè)計
5.1.1 網(wǎng)絡(luò)通信
5.1.2 數(shù)據(jù)庫
5.1.3 多線程
5.1.4 統(tǒng)計與顯示
5.2 油液磨粒在線監(jiān)測系統(tǒng)聯(lián)調(diào)實驗
5.2.1 系統(tǒng)標(biāo)定實驗
5.2.2 系統(tǒng)聯(lián)調(diào)實驗
5.3 本章小結(jié)
6 總結(jié)與展望
6.1 總結(jié)
6.2 展望
參考文獻
作者簡歷及攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果
學(xué)位論文數(shù)據(jù)集
本文編號:3791947
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