【摘要】：機械設備狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷是一門綜合性技術，其本質是對機器運行狀態(tài)進行模式識別。首先對故障信號的特征進行提取和分類，然后通過一定的智能手段進行有效地識別。而特征提取的有效性以及準確性是機械故障診斷的關鍵。 本論文介紹了機械故障診斷國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀及常用的一些故障診斷方法和燒結主抽風機系統(tǒng)的結構、潤滑、控制、啟動方式。 本研究首先在風機采取維護措施前對所采集的燒結主抽風機振動信號進行頻譜分析，得出風機存在一定不平衡、不對中、輕微油膜渦動等故障，在風機采取維護措施后，經(jīng)檢測仍得出風機存在不平衡故障；為進一步確認，對維護后的風機振動信號采用小波分析方法即采用db10小波進行5層小波分解，求出小波重構序列的特征向量，將所得到的特征向量與典型故障特征向量進行比較，從而確定維護后風機仍存在不平衡故障。 其次應用RSLogix5000軟件編寫燒結主抽風機振動總量提取程序并應用RSView32軟件設計振動總量趨勢畫面，，實現(xiàn)燒結主抽風機振動總量趨勢圖的畫面顯示；通過對燒結主抽風機振動總量報警時間的線性平滑預測，為燒結主抽風機地維修提供依據(jù)；通過搭建燒結主抽風機設備狀態(tài)檢測管理系統(tǒng)的軟硬件平臺，歸納出設備系統(tǒng)完成其規(guī)定功能所需要的結構層及每層所起的所用。
【圖文】：

遼寧科大學碩士學位論文2. 某廠燒結主抽風機系統(tǒng)簡介設備狀態(tài)檢測與管理系統(tǒng)是一個綜合的信息了解和信息處理系統(tǒng)。對所研究的系統(tǒng)了解越全面，掌握設備運行狀態(tài)信息越多，則對系統(tǒng)的故障判斷就越準確，因此要想對設備或系統(tǒng)的故障進行準確的診斷，全方位的了解設備或系統(tǒng)的信息非常有必要。2.1 燒結主抽風機現(xiàn)場示意圖該廠燒結作業(yè)區(qū)有兩臺主抽風機，圖 2.1 為 2#主抽風機現(xiàn)場布置示意圖。

圖 3.1 PDM2000 數(shù)據(jù)采集分析儀Fig. 3.1 PDM2000 data gathering and analysising instrument2#燒結主抽風機驅動側傳感器布置如圖 3.2 所示。
【學位授予單位】：遼寧科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2012
【分類號】：TH165.3

【參考文獻】

相關期刊論文 前10條

1 馮貴軍,劉建平,王文軍;燒結風機故障診斷應用[J];北京科技大學學報;2002年01期

2 王魯濟;王寶國;孫士忠;;風機軸瓦損壞的狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷分析[J];風機技術;2007年02期

3 施云蛟;雷海波;;燒結引風機的振動分析[J];風機技術;2009年04期

4 簡小剛;張艷偉;馮躍;;工程機械故障診斷技術的研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢[J];中國工程機械學報;2005年04期

5 黃海明;;燒結主抽風機振動故障診斷[J];中國設備工程;2007年03期

6 吳惠明;汪嵐;;抽風機故障診斷與處理[J];設備管理與維修;2006年03期

7 陳海宗;謝超雄;葉正文;李長利;;大型旋轉設備在線監(jiān)測系統(tǒng)的應用[J];燒結球團;2009年02期

8 呂云;;燒結抽風機振動故障信號分析與處理[J];現(xiàn)代冶金;2009年05期

9 肖寶林;燒結主抽風機的在線監(jiān)測診斷系統(tǒng)[J];冶金動力;2002年02期

10 何嶺松,李巍華;用Morlet小波進行包絡檢波分析[J];振動工程學報;2002年01期

相關博士學位論文 前2條

1 余紅英;機械系統(tǒng)故障信號特征提取技術研究[D];中北大學;2005年

2 譚樹彬;軋機厚控系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷的研究與應用[D];東北大學;2006年

相關碩士學位論文 前5條

1 丁曉偉;基于小波分析與神經(jīng)網(wǎng)絡的轉子狀態(tài)檢測與識別方法研究[D];東南大學;2004年

2 柳衛(wèi)東;汽車制動系統(tǒng)FTA法的故障診斷研究[D];西北工業(yè)大學;2007年

3 楊洪;基于小波分析的韶鋼4號風機故障診斷子系統(tǒng)的研究[D];中南大學;2007年

4 周亮;基于小波分析的齒輪箱故障診斷技術的分析與研究[D];武漢科技大學;2009年

5 孟東東;基于虛擬儀器的采煤機故障診斷系統(tǒng)的研究[D];安徽理工大學;2009年

本文編號：2562569