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《大连理工大学》 2010年
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船舶动力设备振动评估及故障特性提取研究

王若冲  
【摘要】: 船舶机舱动力设备是船舶的心脏,其运行状况的好坏直接影响到船舶的正常航行。因此确保船舶动力设备良好的运行状态对保障海上人命安全及避免财产损失具有十分重要的意义。 振动是设备运行所伴随的必然现象,同时也是反映其运行状态的重要指标。国际标准乃至船级社评估指南又采用振动响应的有效值来表征船舶结构或设备的振动状态。因此通过振动信号的获取及处理分析对船舶动力设备进行状态评估和故障诊断是简单可行的办法,这对老龄船舶显得尤为重要。对设备状态进行正确评估后,如果判断为有故障,需要对故障进行精密诊断。特征信号的获取是故障诊断的主要问题,独立分量分析为故障特征的提取提供了一种十分有效的方法,并在工程应用中取得了成功。 本文首先阐述了船舶动力设备状态评估及故障诊断的国内外研究进展和背景。并介绍了目前常用的评估和诊断方法。讨论了用于处理图像和语音信号的独立分量分析方法在振动信号分离中应用的可行性。 其次,学习了振动信号获取的详细过程和测试系统的选用原则。对信号的调理、采集、量化、截断和加窗通过实例进行说明。通过编写的程序验证理论的正确性和完整性。重点对测试获取的振动时域信号的检验和预处理进行了学习和程序的编写。同时为了便于应用ISO-10816对设备状态进行评估,本文推导证明了时域统计量有效值的频域计算方法,大大提高了计算标准中所规定频率范围内有效值的准确性。 船舶机舱设备由于特殊的布置特点,彼此相互振动影响较大,所测得的振动信号会引入其他设备的干扰信号以及外部环境的噪声信号。因此去掉这些干扰信号与背景噪声对于提高机械设备状态检测与故障诊断的准确性具有重要意义。 最后,本文系统地介绍了独立分量分析方法。应用这种信号处理方法,可以在测试条件满足要求的情况下对原始振源信号进行分离和提取。本文选取了适合分离振动信号的概率密度模型进行程序的编写,同时通过数值模拟和实测语音信号进行验证。最后将算法应用于实测船用动力设备振动信号的分离上取得了良好的效果。仿真和实验结果表明,将该方法用于故障特征提取是有效的。
【学位授予单位】:大连理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:U672

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