熱媒循環(huán)泵是石油化工行業(yè)中的重要設(shè)備,其軸承狀態(tài)關(guān)系到泵的工作性能和使用安全。通過對熱媒循環(huán)泵軸承進(jìn)行在線監(jiān)測可以有效保證其安全運行,故障分類識別可以為生產(chǎn)現(xiàn)場提供檢修依據(jù),預(yù)防嚴(yán)重事故發(fā)生,二者結(jié)合能夠提高生產(chǎn)經(jīng)濟(jì)性和安全性。傳統(tǒng)熱媒循環(huán)泵軸承狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)受到通訊技術(shù)落后和智能化程度低的制約,存在布線困難、實時性差等缺點,也無法對具體故障類型和程度進(jìn)行識別,已不能滿足安全、高效與智能的現(xiàn)代工業(yè)發(fā)展要求。本文開發(fā)了基于ZigBee無線通訊的熱媒循環(huán)泵軸承狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng),可實現(xiàn)軸承運行狀態(tài)的實時監(jiān)測,通過對熱媒循環(huán)泵軸承部位的振動信號和溫度信號進(jìn)行采集、傳輸和處理,并使用LabVIEW軟件設(shè)計監(jiān)測系統(tǒng)上位機(jī)程序,對熱媒循環(huán)泵軸承是否發(fā)生故障進(jìn)行定性判斷。為了進(jìn)一步實現(xiàn)軸承具體故障類型及程度的分類識別,本文對振動信號進(jìn)行分析處理,劃分合適長度的樣本。提出了一種運用于故障診斷的數(shù)據(jù)增強(qiáng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法,將振動信號時域數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)處理,設(shè)計神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具體算法,并應(yīng)用MATLAB建立最優(yōu)參數(shù)模型。通過對不同故障類型、程度的滾動軸承產(chǎn)生的振動信號進(jìn)行分類識別,并將結(jié)果進(jìn)行對比分析,結(jié)果顯示:對原始數(shù)據(jù)... 

【文章來源】：河北工程大學(xué)河北省

【文章頁數(shù)】：72 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 課題背景及意義
    1.2 故障診斷發(fā)展歷程
    1.3 故障診斷研究現(xiàn)狀
    1.4 論文研究的主要內(nèi)容
第2章 狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)設(shè)計
    2.1 監(jiān)測系統(tǒng)總體設(shè)計
    2.2 硬件系統(tǒng)選型設(shè)計
        2.2.1 傳感器布置
        2.2.2 振動傳感器
        2.2.3 溫度傳感器
        2.2.4 無線數(shù)據(jù)傳輸設(shè)備
    2.3 軟件系統(tǒng)設(shè)計及實現(xiàn)
        2.3.1 軟件功能設(shè)計
        2.3.2 軟件程序?qū)崿F(xiàn)
    2.4 現(xiàn)場實驗
    2.5 本章小結(jié)
第3章 滾動軸承故障機(jī)理及振動分析
    3.1 滾動軸承故障分析
        3.1.1 滾動軸承結(jié)構(gòu)
        3.1.2 故障產(chǎn)生原因
        3.1.3 故障診斷方法
    3.2 滾動軸承振動信號分析
        3.2.1 滾動軸承振動信號數(shù)據(jù)
        3.2.2 振動信號時域分析
        3.2.3 振動信號頻域分析
    3.3 振動信號特征參數(shù)
    3.4 本章小結(jié)
第4章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及數(shù)據(jù)增強(qiáng)
    4.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型設(shè)計
        4.1.1 前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
        4.1.2 激活函數(shù)選擇
        4.1.3 歸一化處理方法
        4.1.4 反向傳播算法
        4.1.5 共軛梯度算法
        4.1.6 交叉熵代價函數(shù)
    4.2 過度擬合分析
    4.3 數(shù)據(jù)增強(qiáng)處理
    4.4 本章小結(jié)
第5章 滾動軸承故障分類識別
    5.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)設(shè)計
    5.2 神經(jīng)元數(shù)選擇
    5.3 結(jié)果分析對比
    5.4 工程實例驗證
    5.5 本章小結(jié)
總結(jié)與展望
致謝
參考文獻(xiàn)
作者簡介
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
[1]基于虛擬儀器的實時監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)[D]. 陸家龍.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2013
[2]虛擬儀器系統(tǒng)架構(gòu)研究[D]. 張健.東北師范大學(xué) 2013
[3]滾動軸承故障診斷的多參數(shù)融合特征提取方法研究[D]. 李少軍.北京交通大學(xué) 2011
[4]基于小波包和支持向量機(jī)的滾動軸承故障識別方法[D]. 秦政博.太原理工大學(xué) 2010
[5]基于ZigBee無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)監(jiān)測的設(shè)計與實現(xiàn)[D]. 馬海.武漢理工大學(xué) 2010
[6]基于振動信號的滾動軸承故障診斷方法研究[D]. 呂路勇.華北電力大學(xué)（河北） 2008
[7]基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法的故障診斷方法研究[D]. 周強(qiáng).大連理工大學(xué) 2006



本文編號：3615472