【摘要】：風(fēng)機(jī)設(shè)備是卷煙生產(chǎn)的關(guān)鍵設(shè)備,為此綿陽(yáng)卷煙廠展開(kāi)了“風(fēng)機(jī)狀態(tài)監(jiān)控與故障診斷系統(tǒng)”的研究與開(kāi)發(fā),以提升風(fēng)機(jī)設(shè)備的管理水平,減少故障時(shí)間,降低維修成本。數(shù)據(jù)采集作為故障診斷的感知器,數(shù)據(jù)存儲(chǔ)作為故障診斷可靠的歷史數(shù)據(jù)源,在項(xiàng)目中起著重要作用。采集風(fēng)機(jī)設(shè)備的狀態(tài)數(shù)據(jù)以進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)控與故障診斷,壓縮數(shù)據(jù)以減少數(shù)據(jù)量,存儲(chǔ)數(shù)據(jù)以形成歷史數(shù)據(jù)。根據(jù)卷煙廠的需求,采用OPC技術(shù)實(shí)現(xiàn)了針對(duì)轉(zhuǎn)速、功率、電流等參數(shù)的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng),利用EM9118B-6數(shù)據(jù)采集卡、YD30振動(dòng)加速度傳感器和KWY-100A溫度傳感器實(shí)現(xiàn)了振動(dòng)和溫度的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng),基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解和加權(quán)中值濾波算法消除了振動(dòng)信號(hào)中的趨勢(shì)項(xiàng)和脈沖噪聲。使用提升小波對(duì)原始振動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行分段,然后采用離散余弦變換對(duì)分段數(shù)據(jù)進(jìn)行稀疏化,通過(guò)閾值處理進(jìn)一步稀疏化,最后使用游程編碼對(duì)稀疏數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮編碼以完成振動(dòng)數(shù)據(jù)的壓縮,在有效壓縮數(shù)據(jù)的同時(shí)可以保留原始信號(hào)中有用的頻率信息。在SQL Server 2008中完成了風(fēng)機(jī)故障數(shù)據(jù)庫(kù)的建立,使用表值參數(shù)和索引對(duì)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和查詢進(jìn)行了優(yōu)化,顯著提升了批量數(shù)據(jù)的讀寫(xiě)效率,同時(shí)實(shí)現(xiàn)了風(fēng)機(jī)故障數(shù)據(jù)庫(kù)的定時(shí)遠(yuǎn)程備份,提高了數(shù)據(jù)庫(kù)的可靠性。利用C#和SQL Server開(kāi)發(fā)完成了面向風(fēng)機(jī)狀態(tài)監(jiān)控與故障診斷的數(shù)據(jù)采集與壓縮存儲(chǔ)系統(tǒng),該系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了振動(dòng)、溫度、轉(zhuǎn)速和電流等狀態(tài)參數(shù)的采集,一個(gè)通道在4個(gè)采樣周期的20000個(gè)振動(dòng)數(shù)據(jù)可達(dá)13.36的壓縮比、壓縮時(shí)間和解壓縮時(shí)間分別為0.025s、0.035s,完成了數(shù)據(jù)的可靠存儲(chǔ),有效提升了數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與查詢的效率,為整個(gè)故障診斷項(xiàng)目奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。
【圖文】：

圖 3-17 經(jīng)加權(quán)中值濾波處理前后的時(shí)域信號(hào)ig.3-17 The time-domain signal before and after processed by weighted median filtering

圖 3-17 經(jīng)加權(quán)中值濾波處理前后的時(shí)域信號(hào)Fig.3-17 The time-domain signal before and after processed by weighted median filteri
【學(xué)位授予單位】：西南科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TS43;TP274.2

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2543304