本文關(guān)鍵詞： LabVIEW 軸流壓縮機(jī) 數(shù)據(jù)采集 特征提取 故障診斷　出處：《內(nèi)蒙古大學(xué)》2012年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：隨著工業(yè)生產(chǎn)和科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,機(jī)械設(shè)備的可靠性、可用性、可維修性與安全性的問(wèn)題日益突出,從而促進(jìn)了人們對(duì)大型機(jī)械設(shè)備故障機(jī)理及診斷技術(shù)的研究。目前對(duì)壓縮機(jī)故障機(jī)理的研究主要從故障規(guī)律、故障征兆和故障模型等方面進(jìn)行。由于大部分軸系故障都在振動(dòng)信號(hào)上反映出來(lái),因此,對(duì)軸系故障的研究總是以振動(dòng)信號(hào)的分析為主。故本文針對(duì)大型機(jī)械軸流壓縮機(jī)的工作原理及故障特性,通過(guò)機(jī)械產(chǎn)生的振動(dòng)信號(hào)對(duì)故障信號(hào)進(jìn)行識(shí)別和診斷。 LabVIEW是目前應(yīng)用最廣、發(fā)展最快、功能最強(qiáng)的圖形化軟件開(kāi)發(fā)集成環(huán)境,被視為一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)采集和儀器控制軟件,本文利用LabVIEW軟件平臺(tái)構(gòu)建了數(shù)據(jù)采集系統(tǒng),采集了振動(dòng)信號(hào),用傅里葉變換和小波變換從時(shí)域和頻域兩個(gè)尺度對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分析和處理,通過(guò)對(duì)壓縮機(jī)振動(dòng)狀態(tài)的監(jiān)測(cè),提取了振動(dòng)信號(hào)的有效特征,并結(jié)合模式識(shí)別算法對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行了分類和識(shí)別,對(duì)故障信號(hào)做出診斷,從而對(duì)振動(dòng)信號(hào)實(shí)現(xiàn)故障診斷方法的研究。 實(shí)驗(yàn)表明該系統(tǒng)的識(shí)別診斷功能是有效可行的,為大型機(jī)械軸系振動(dòng)的分析和診斷提供了一種思路。
[Abstract]:With the development of industrial production and science and technology, the problems of reliability, availability, maintainability and safety of mechanical equipment become more and more prominent. This has promoted the research of fault mechanism and diagnosis technology of large-scale mechanical equipment. At present, the research on fault mechanism of compressor is mainly from the fault law. Fault symptoms and fault models are carried out. Because most shafting faults are reflected on the vibration signal, so. The research of shaft system fault is always based on the analysis of vibration signal, so this paper aims at the working principle and fault characteristics of large mechanical axial flow compressor. Fault signals are identified and diagnosed by mechanical vibration signals. LabVIEW is the most widely used, the fastest growing, the most powerful graphical software development integration environment, is regarded as a standard data acquisition and instrument control software. In this paper, a data acquisition system is constructed by using LabVIEW software platform, and vibration signals are collected. The vibration signals are analyzed and processed by Fourier transform and wavelet transform from two scales: time domain and frequency domain. By monitoring the vibration state of the compressor, the effective characteristics of the vibration signal are extracted, and the vibration signal is classified and identified with the pattern recognition algorithm, and the fault signal is diagnosed. Thus, the method of fault diagnosis based on vibration signal is studied. The experimental results show that the system is effective and feasible, and provides a way for the vibration analysis and diagnosis of large mechanical shafting.
【學(xué)位授予單位】：內(nèi)蒙古大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號(hào)】：TH45;TB533;TP274.2

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