【摘要】：近年來基于渦旋壓縮機的測試系統(tǒng)的平臺搭建和對其振動噪聲的分析，展示出了非常廣闊的應用前景，但還是難以滿足渦旋壓縮機運行狀態(tài)監(jiān)測的要求。由于渦旋壓縮機在國內的應用時間還不是很長,對其使用過程中的故障分析還不多，仍處于搭建測試平臺采用傳統(tǒng)單一的頻譜分析描述其工作狀態(tài)的初級階段，其運轉狀況的性能數據還無法通過準確的數學模型計算獲得。而且渦旋壓縮機振動的激勵源較多，，殼體表面信號表現為非平穩(wěn)性和非線性，因此對其故障診斷較為復雜。本文在常規(guī)頻譜分析的基礎上，通過多角度的信息融合更準確的對非平穩(wěn)信號進行了故障判別。 本文從振動信號分析的思路出發(fā),結合信息論中熵和灰關聯(lián)度的理論，建立了一種基于時域的奇異譜熵、頻域的功率譜熵、時-頻域小波能量譜熵和小波空間特征譜熵新的的故障診斷方法并以此作為綜合評價渦旋壓縮機振動狀態(tài)的定量特征指標。對其中幾處難點作了重點分析，一是關于奇異譜熵的嵌入延遲理論的參數選取問題，這直接關乎于奇異分解對于信號的有效信息和噪聲的區(qū)分效果。二是對傳統(tǒng)概率熵加入了滑動時窗進行了改進，使其功率譜熵和小波能譜熵體現了信號局部特征的分布差異和變化。 在MATLAB信號處理工具箱里利用信息熵的幾種算法實現了對奇異譜熵、功率譜熵、小波能譜熵和小波特征譜熵這四種熵的數學模型建立。結合整理出的渦旋壓縮機的不同轉速下的熵值參考樣本與待診樣本進行了灰關聯(lián)對比分析，直接利用灰關聯(lián)度的量化結果實現了對渦旋壓縮機幾種故障的很好識別,證明了該故障診斷方法的有效性。
[Abstract]:In recent years, the platform of the test system based on scroll compressor and the analysis of its vibration and noise have shown a very broad application prospect, but it is still difficult to meet the requirements of monitoring the running state of scroll compressor. Because the application time of scroll compressor in China is not very long, the fault analysis of scroll compressor in the process of its use is not much, and it is still in the initial stage of building test platform to describe its working state by traditional single spectrum analysis. The performance data of its operation condition can not be obtained by accurate mathematical model calculation. Moreover, the vibration source of scroll compressor is more, the signal of shell surface is non-stationary and non-linear, so the fault diagnosis of scroll compressor is more complicated. On the basis of conventional spectrum analysis, this paper uses multi-angle information fusion to distinguish the fault of non-stationary signal more accurately. Based on the idea of vibration signal analysis and the theory of entropy and grey correlation degree in information theory, a singular spectral entropy based on time domain and power spectral entropy in frequency domain is established in this paper. A new fault diagnosis method based on time-frequency domain wavelet energy spectrum entropy and wavelet spatial characteristic spectrum entropy is proposed and used as a quantitative characteristic index for comprehensive evaluation of the vibration state of scroll compressor. Several difficulties are analyzed in this paper. One is the parameter selection of the embedding delay theory of singular spectral entropy, which is directly related to the discrimination effect of singular decomposition on the effective information and noise of the signal. Secondly, the traditional probability entropy is improved when the sliding window is added, so that the power spectrum entropy and the wavelet spectrum entropy reflect the distribution difference and change of the local characteristics of the signal. The mathematical models of singular spectral entropy, power spectral entropy, wavelet energy spectrum entropy and wavelet characteristic spectral entropy are established by using several algorithms of information entropy in MATLAB signal processing toolbox. Combined with the entropy reference samples of the scroll compressor at different speeds and the samples to be diagnosed, the grey correlation analysis is carried out, and the quantitative results of the grey correlation degree are directly used to realize the good identification of several faults of the scroll compressor. The validity of this fault diagnosis method is proved.
【學位授予單位】：蘭州理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2012
【分類號】：TH45;TN911.7;O236

【參考文獻】

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本文編號：2451727