電機(jī)是生產(chǎn)活動(dòng)中非常重要的動(dòng)力設(shè)備,建立可靠、實(shí)用的電機(jī)振動(dòng)分析系統(tǒng)是保證電機(jī)裝備健康平穩(wěn)運(yùn)行的關(guān)鍵。目前存在的電機(jī)振動(dòng)分析系統(tǒng)有振動(dòng)分析方法單一、受制于本地計(jì)算能力、信息同步性不好等問題。本文針對上述問題基于云計(jì)算平臺設(shè)計(jì)了一套振動(dòng)分析軟件系統(tǒng),主要包括頻譜與加速度包絡(luò)譜相結(jié)合的振動(dòng)分析方法設(shè)計(jì)、基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能振動(dòng)分析方法研究、電機(jī)振動(dòng)信號的去噪和傳輸過程中的壓縮問題研究、以及軟件系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)傳輸設(shè)計(jì)與并發(fā)設(shè)計(jì)。具體工作如下:本文首先解決系統(tǒng)振動(dòng)信號的預(yù)處理和壓縮傳輸問題。電機(jī)振動(dòng)信號采樣頻率高、數(shù)據(jù)量大,若不加處理的直接進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)傳輸,不僅對網(wǎng)絡(luò)帶寬要求高,而且對云端儲(chǔ)存壓力也較大。為此提出一種基于小波分解的有損壓縮與bz2無損壓縮相結(jié)合的振動(dòng)信號數(shù)據(jù)壓縮方法,信息損失少、壓縮比高,在試驗(yàn)臺電機(jī)振動(dòng)信號上使用有很好的效果,對提高系統(tǒng)振動(dòng)信號數(shù)據(jù)傳輸?shù)膶?shí)時(shí)性幫助巨大。針對電機(jī)振動(dòng)信號的分析采用兩種分析方法相結(jié)合的方式�；谛盘柗治龅姆椒▽﹄姍C(jī)振動(dòng)信號進(jìn)行頻譜分析和加速度包絡(luò)譜分析,結(jié)合故障特征頻率可以進(jìn)行早期故障診斷,為經(jīng)驗(yàn)豐富的故障診斷人員提供大量電機(jī)狀態(tài)信息。為了無相關(guān)經(jīng)驗(yàn)的非...

【文章頁數(shù)】：71 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 課題背景及研究意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 國內(nèi)研究現(xiàn)狀
        1.2.2 國外研究現(xiàn)狀
    1.3 本文研究內(nèi)容與系統(tǒng)綜述
    1.4 云計(jì)算簡介
    1.5 電機(jī)故障類型簡介
2 基于信號處理的振動(dòng)分析方法設(shè)計(jì)
    2.1 傳統(tǒng)振動(dòng)分析方法簡介
        2.1.1 振動(dòng)信號的時(shí)域特征
        2.1.2 振動(dòng)信號的頻域分析
        2.1.3 振動(dòng)信號的時(shí)頻分析
    2.2 傳統(tǒng)振動(dòng)分析方法設(shè)計(jì)
        2.2.1 方法結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
        2.2.2 通過頻譜圖、加速度包絡(luò)譜進(jìn)行振動(dòng)分析
    2.3 方法的全壽命數(shù)據(jù)集驗(yàn)證
        2.3.1 驗(yàn)證數(shù)據(jù)集簡介
        2.3.2 數(shù)據(jù)集振動(dòng)分析
        2.3.3 結(jié)果分析
    2.4 本章小結(jié)
3 使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的振動(dòng)分析方法設(shè)計(jì)
    3.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹
        3.1.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
        3.1.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練方法
    3.2 智能振動(dòng)分析方法設(shè)計(jì)
        3.2.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型設(shè)計(jì)
        3.2.2 超參數(shù)設(shè)計(jì)
    3.3 CWRU數(shù)據(jù)集試驗(yàn)
        3.3.1 數(shù)據(jù)集介紹
        3.3.2 訓(xùn)練及訓(xùn)練結(jié)果
    3.4 本章小結(jié)
4 振動(dòng)信號的去噪與數(shù)據(jù)壓縮
    4.1 去噪與壓縮的目的和實(shí)現(xiàn)思路
        4.1.1 原始振動(dòng)信號存在的問題
        4.1.2 壓縮和去噪方法實(shí)現(xiàn)思路
    4.2 振動(dòng)信號的表征和性能評價(jià)指標(biāo)
        4.2.1 振動(dòng)信號的表征
        4.2.2 壓縮和去噪方法性能評價(jià)指標(biāo)
    4.3 壓縮和去噪方法實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)
        4.3.1 小波基函數(shù)的選取
        4.3.2 分層閾值
        4.3.3 無損壓縮算法的比較與選取
    4.4 壓縮和去噪方法試驗(yàn)
        4.4.1 仿真信號試驗(yàn)
        4.4.2 振動(dòng)信號試驗(yàn)
    4.5 本章小結(jié)
5 基于云計(jì)算的電機(jī)振動(dòng)分析系統(tǒng)軟件實(shí)現(xiàn)
    5.1 網(wǎng)絡(luò)編程
        5.1.1 數(shù)據(jù)庫連接
        5.1.2 Socket編程
    5.2 振動(dòng)分析方法編程實(shí)現(xiàn)
    5.3 系統(tǒng)高并發(fā)解決方案
        5.3.1 基本概念
        5.3.2 多線程編程
        5.3.3 I/O多路復(fù)用解決高并發(fā)問題
    5.4 云服務(wù)器部署
        5.4.1 環(huán)境搭建
        5.4.2 系統(tǒng)部署
    5.5 系統(tǒng)測試
    5.6 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況
致謝



本文編號：4029554