發(fā)布時間：2018-08-31 17:08

【摘要】：隨著科技的發(fā)展,工業(yè)生產(chǎn)在人們生活中占有越來越重要的位置,而大型旋轉(zhuǎn)機械是工業(yè)生產(chǎn)中的重要設(shè)備,因此保證旋轉(zhuǎn)機械的正常運轉(zhuǎn)具有非常重要的意義。由于旋轉(zhuǎn)機械大多數(shù)為動力機械,機械的振動參數(shù)可以反映其運行狀況,所以可以通過監(jiān)測分析旋轉(zhuǎn)機械運行過程中產(chǎn)生的振動信號來監(jiān)測其運行狀態(tài)。近些年,旋轉(zhuǎn)機械更新?lián)Q代的速度逐漸加快,內(nèi)部構(gòu)造也越來越復(fù)雜,傳統(tǒng)的信號監(jiān)測分析儀器依托于硬件電路,升級困難,無法滿足市場需求。因此需要開發(fā)更先進的儀器對旋轉(zhuǎn)機械的運行狀態(tài)進行監(jiān)測。針對以上問題,本文開發(fā)了基于LabVIEW的振動信號分析系統(tǒng),用于監(jiān)測旋轉(zhuǎn)機械的運行狀態(tài)。該系統(tǒng)基于LabVIEW平臺編程實現(xiàn)了振動信號的處理、存儲和分析功能。其中在振動信號分析方面,實現(xiàn)了信號的時域分析、頻域分析以及軸心軌跡分析。另外本文針對軸心軌跡分析提出了一種基于EEMD的自動提純方法,并結(jié)合改進型不變線矩和灰色關(guān)聯(lián)度分析完成了軸心軌跡形狀的自動識別,實現(xiàn)了故障診斷。本文首先對振動信號監(jiān)測旋轉(zhuǎn)機械故障和軸心軌跡分析的研究現(xiàn)狀進行了詳細介紹。其次對振動信號監(jiān)測旋轉(zhuǎn)機械故障的可行性進行了分析,介紹了振動信號常用的分析方法,給出了旋轉(zhuǎn)機械故障的分類及其對應(yīng)特征。然后對軸心軌跡自動提純和形狀自動識別方法進行了詳細說明并對其有效性進行了驗證。之后以LabVIEW平臺為依托,實現(xiàn)了振動信號的顯示、處理、存儲和分析。最終應(yīng)用此系統(tǒng)基于故障模擬平臺進行了測試分析,結(jié)果表明,該系統(tǒng)可以準確分析振動信號的頻譜和倒譜,識別軸心軌跡形狀,實現(xiàn)旋轉(zhuǎn)機械故障診斷。
[Abstract]:With the development of science and technology, industrial production occupies a more and more important position in people's life, and large-scale rotating machinery is an important equipment in industrial production, so it is of great significance to ensure the normal operation of rotating machinery. As most rotating machinery are power machinery, the vibration parameters of the machinery can reflect its running condition, so it can be monitored by monitoring and analyzing the vibration signals generated during the operation of the rotating machinery. In recent years, the speed of the replacement of rotating machinery is gradually accelerated, the internal structure is becoming more and more complex, the traditional signal monitoring and analysis instruments rely on the hardware circuit, so it is difficult to upgrade, and can not meet the needs of the market. Therefore, it is necessary to develop more advanced instruments to monitor the running state of rotating machinery. To solve the above problems, a vibration signal analysis system based on LabVIEW is developed to monitor the running state of rotating machinery. The system is programmed based on LabVIEW platform to process, store and analyze vibration signals. In the aspect of vibration signal analysis, time domain analysis, frequency domain analysis and axis track analysis are realized. In addition, this paper presents an automatic purification method based on EEMD for the analysis of axis center locus, and combines the improved invariant line moment and grey correlation analysis to complete the automatic identification of the axis trajectory shape, and realizes the fault diagnosis. In this paper, the research status of vibration signal monitoring for rotating machinery fault and axis locus analysis is introduced in detail. Secondly, the feasibility of vibration signal monitoring of rotating machinery fault is analyzed, the common analysis methods of vibration signal are introduced, and the classification and corresponding characteristics of rotating machinery fault are given. Then the method of automatic purification and shape recognition of axis trajectory is explained in detail and its validity is verified. Based on LabVIEW platform, the display, processing, storage and analysis of vibration signal are realized. Finally, the system is tested and analyzed based on the fault simulation platform. The results show that the system can accurately analyze the frequency spectrum and cepstrum of the vibration signal, identify the shape of the axis trajectory, and realize the fault diagnosis of rotating machinery.
【學(xué)位授予單位】：天津工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TH17

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本文編號：2215624